Questions tagged «soft-question»


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计算机视觉与图像处理之间的(清晰)界限
我从事计算机视觉和图像处理已有几年的经验,我相信我不再是一个完整的初学者。 尽管如此,这些年来,对于我的作品中的任何特定部分,我还是很难分辨它是否主要与计算机视觉有关,还是与图像处理有关。我只是看不到界线-在工作,学习和研究时,我会同时阅读带有两个关键字的参考资料。 因此,我对计算机视觉和图像处理领域的定义很感兴趣,重点是这些领域的比较(差异和重叠)。 此外,我认为举一个(概念上或现有的)实际应用程序,项目和工作示例来处理/利用将是有价值的: 仅(或大部分)计算机视觉工具和想法 仅(或大部分)图像处理工具和想法 来自两个领域的工具和思想的结合 与支付给什么使得它特别关注一个而不是其他的,或者是什么使得这两个。 我了解这些字段之间的相关性很高,“线”可能不像该问题所要求的那么清晰,但我希望您了解该问题的重点不是设计一个简单的分类决策规则(我)工作,但可以更好地理解这些领域的重点和目标。同样,欢迎提供任何其他带有我的问题音调的附加信息,即使我没有明确要求也可以。

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与复杂的绘画相比,简单的照片是否包含更多信息?
我希望这个问题适合该网站。 我在刘次新的小说《三体问题》中遇到了这段话: 教授拍了两幅画:一幅是清明节期间著名的宋代画作《河边》,细节丰富,细节丰富;另一幅是晴天的天空照片,深蓝色的广阔区域仅被一团云层打破了...照片的信息内容(其熵)超出了绘画的一两个数量级 代表图片: 这是真的?如何解释这一违反直觉的现象?

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统计信号处理简介
我的实验室中有一个博士后,专业是“统计信号处理”。他拥有电气工程博士学位,并且分析了收集到的神经数据。 我想知道我应该开始学习哪些课程 /主题以跟随他的脚步。我并不是完全在寻找统计和信号处理之类的东西,我都拥有基础类,但仍然很难理解他的工作。

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如何实现基于梯度的霍夫变换
我正在尝试使用霍夫变换进行边缘检测,并希望使用渐变图像作为基础。 我迄今所做,给出的图像I尺寸的[M,N]和它的部分衍生物gx,gy是计算中的每个像素作为梯度角thetas = atan(gy(x,y) ./ gx。同样,我将梯度幅度计算为magnitudes = sqrt(gx.^2+gy.^2)。 要构建霍夫变换,我使用以下MATLAB代码: max_rho = ceil(sqrt(M^2 + N^2)); hough = zeros(2*max_rho, 101); for x=1:M for y=1:N theta = thetas(x,y); rho = x*cos(theta) + y*sin(theta); rho_idx = round(rho)+max_rho; theta_idx = floor((theta + pi/2) / pi * 100) + 1; hough(rho_idx, theta_idx) = hough(rho_idx, theta_idx) + …
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