当前位置: 首页 > news >正文

泊松融合的介绍和OpenCV教程

泊松融合 Poisson Blending 简介

核心思想

泊松融合的目标是在保留剪切图像的梯度(纹理)信息的同时,使融合结果在边界区域平滑过渡到目标图像中。换句话说,它在融合区域中重建一个图像,使其梯度尽可能接近源图像的梯度,并且边界贴合目标图像。

数学描述

泊松融合将问题建模为求解泊松方程:

其中:

  • f:融合图像

  • v:源图像的梯度

  • Ω:融合区域

  • ∂Ω:边界区域

  • f∗:目标图像

通过解这个方程,可以实现源图像在目标图像上的无缝融合。

http://www.dtcms.com/a/232576.html

相关文章:

  • Kaggle-Predicting Optimal Fertilizers-(多分类+xgboost)
  • 数学运算在 OpenCV 中的核心作用与视觉效果演示
  • 【个人笔记】数据库原理(西电)
  • 半监督学习:低密度分离假设 (Low-Density Separation Assumption)
  • Devops系列---python基础篇二
  • STM32 智能小车项目 两路红外循迹模块原理与实战应用详解
  • 厂区能源监控系统:网关赋能下的高效能源管理与环保监测
  • 「Java EE开发指南」如何使用MyEclipse在Web项目中用Web Fragments?
  • 数学复习笔记 27
  • 基于RK3568的多网多串电力能源1U机箱解决方案,支持B码,4G等
  • 【Elasticsearch】Elasticsearch 核心技术(二):映射
  • DeepSeek 赋能智能养老:情感陪伴机器人的温暖革新
  • Python数据类型与运算符全解析-Python数据挖掘可视化分析
  • AI系统负载均衡与动态路由
  • bootstrap:点击回到顶部 超简单
  • halcon c# 自带examples报错 Matching
  • Dubbo Logback 远程调用携带traceid
  • Mybatis动态SQL语句
  • 学习路之php--性能优化
  • Redis 安装配置和性能优化
  • 解读《网络安全法》最新修订,把握网络安全新趋势
  • 【前端】vue3性能优化方案
  • 性能优化之SSR、SSG
  • K8S认证|CKS题库+答案| 2. Pod 指定 ServiceAccount
  • 基于SpringBoot和PostGIS的OSM时空路网数据入库实践
  • 从 ClickHouse、Druid、Kylin 到 Doris:网易云音乐 PB 级实时分析平台降本增效
  • Tensorborad
  • clickhouse常用语句汇总——持续更新中
  • 【Zephyr 系列 10】实战项目:打造一个蓝牙传感器终端 + 网关系统(完整架构与全栈实现)
  • HarmonyOS-ArkUI 自定义弹窗