摘要：
\\wsl.localhost\docker-desktop-data\version-pack-data\community\docker\volumes 也可以从这里进入： 阅读全文
摘要：
网上的方法都试过了，8行 最后在github上找到了这个解决方法： sudo ifconfig eth0 mtu 1350 更新 本质问题是挂了歪屁恩之后mtu太高，按照如下步骤即可开机自动更改： 查看自己的ip命令位置 command -v ip 通过vim ~/.bashrc 在bashrc最后 阅读全文
摘要：
对于图像的一阶导数与二阶导数定义： 一阶导数：\(\frac{\partial f}{\partial x}=f(x+1)-f(x)\) 二阶导数：\(\frac{\partial ^2f}{\partial x^2}=f(x+1)+f(x-1)-2f(x)\) 观察上图，二阶导数会在图像的边缘产生 阅读全文
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平滑（平均）空间滤波器用来减少灰度值的急剧变化。由于随机噪声通常是由灰度值的急剧变化产生的，所以平滑处理的一个最大的用处就是用来降噪。另一个应用是用来平滑在图像中由于亮度级别不足而产生的假轮廓。 线性空间滤波包括使用滤波器核卷积图像。将平滑核与图像卷积可以让图像变得模糊，模糊的称呼由核的大小以及系数 阅读全文
摘要：
本章介绍了空间滤波器的一些概念。 线性空间滤波器 线性空间滤波器在图像$f$和滤波核$w$之间进行运算。滤波核是一个数组，其大小定义了运算的区域，其系数决定了滤波器的性质。$filter\ kernel$可以称为mask，template，window。 一般来说，核大小都是奇数。进行滤波的一般公式 阅读全文
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$r_k$表示一个$L$级的图像$f(x,y)$，$f$的未标准化直方图表示为： \[ h(r_k)=n_k \] $n_k$表示$f$中强度为$r_k$的像素点数量。标准化的直方图定义为： \[ p(r_k)=\frac{h(r_k)}{MN}=\frac{n_k}{MN} \] \(M\)、$N 阅读全文
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首先，使用$r$代表经过处理之前的像素点，$s$代表处理后的像素点。 图像反转 Image Negatives \[ s=L-1-r \] 使用这种方式将图像反转，会有相当于照片底片的效果。这种方式通常用于增强暗区域嵌入了白色或者灰色细节的图片，尤其是暗色区域在大小上较多的时候。 对数变换 Log 阅读全文
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这章的内容较为简单，没什么可说的。 The Basics of Intensity Transformations and Spatial Filtering $f(x,y)$为输入图像，$g(x,y)$为输出图像，$T$是在$f$上，对点$(x,y)$的邻域进行的操作。 若邻域大小为$1\time 阅读全文
摘要：
线形运算的定义 若给定一张图片$f(x,y)$，则通过一系列变换得到$g(x,y)$ \[ H[f(x,y)]=g(x,y) \] 若$H$为线形运算，则 \[ \begin{align}H[af_1(x,y)+bf_2(x,y)]=&aH[f_1(x,y)]+bH[f_2(x,y)]\\=&ag_ 阅读全文
摘要：
Neighbors of a Pixel（邻域） 对于一个像素点$p(x,y)$，其垂直与水平的邻居为 \[ （x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1) \] 这4个邻域使用$N_4(p)$来表示。 斜方向的邻域是 \[ (x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y-1) 阅读全文