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Commit 70429f2

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解决【传统图像处理】一些图的显示问题
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Lines changed: 5 additions & 16 deletions
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@@ -32,11 +32,7 @@
3232

3333
**2 高斯函数**
3434

35-
36-
37-
![img](https:////upload-images.jianshu.io/upload_images/14512145-cb79bc3d41cc37fd.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/708/format/webp)
38-
39-
35+
![](imgs/DLIB-0024.png)
4036

4137
注:σ的大小决定了高斯函数的宽度。
4238

@@ -47,25 +43,18 @@
4743
举个栗子:
4844
假定中心点的坐标是(0,0),那么取距离它最近的8个点坐标,为了计算,需要设定σ的值。假定σ=1.5,则模糊半径为1的高斯模板就算如下
4945

50-
51-
52-
![img](https:////upload-images.jianshu.io/upload_images/14512145-04d41990169b094a.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/800/format/webp)
53-
54-
46+
![](imgs/DLIB-0025.png)
5547

5648
这个时候我们我们还要确保这九个点加起来为1(这个是高斯模板的特性),这9个点的权重总和等于0.4787147,因此上面9个值还要分别除以0.4787147,得到最终的高斯模板。
5749

58-
59-
60-
![img](https:////upload-images.jianshu.io/upload_images/14512145-049ada57d888bf79.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/409/format/webp)
50+
![](imgs/DLIB-0026.png)
6151

6252
**4 高斯滤波计算**
6353

6454
有了高斯模板,那么高斯滤波的计算便顺风顺水了。
65-
举个栗子:
66-
假设现有9个像素点,灰度值(0-255)的高斯滤波计算如下:
55+
举个栗子:假设现有9个像素点,灰度值(0-255)的高斯滤波计算如下:
6756

68-
![img](https:////upload-images.jianshu.io/upload_images/14512145-530497b10b412a95.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1000/format/webp)
57+
![](imgs/DLIB-0027.png)
6958

7059
参考来源:(https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/79776802)
7160

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