摘要：
$A$为方阵, $x_1, x_2$分别为$\lambda_1, \lambda_2$对应的特征向量, $\lambda_1 \neq \lambda_2$. 不同特征值对应的特征向量线性不相关, 即$x_1, x_2$线性不相关 假设$x_1, x_2$线性相关, 则存在非0值$k$使得$x_1 阅读全文
摘要：
因为噪声的存在, 检测出来的edge points有很多都是不相邻的. 所以边缘检测算法通常都有最后的连接步骤: 将属于同一edge的不相邻点连接起来(TODO, 是用一条路径将它们连通, 把路径中的点也作为边缘点吗?) Local Processing 最naive的做法就是检查每个已检测出边缘点 阅读全文
摘要：
Canny边缘检测算法有自己的理论和经验性的推导, 没仔细看/没看明白. 它的步骤如下: 1. 对原图的灰度图进行高斯滤波 2. 求一阶导数, 得到每个像素点的梯度强度和方向. 3. 非最大抑制. 对每个edge candidate像素点, 在它的edge方向上, 它的$3\times 3$邻域内, 阅读全文