Python 在图像处理中,对图像应用带高斯滤波器的卷积与对图像求高斯导数相同?
为了减少噪声,我们必须对图像进行高斯导数,对吗?是否与在图像上应用高斯核相同?如果是,为什么我们使用高斯核而不是高斯导数?高斯导数(核)与高斯(核)不同。为了平滑,您需要应用高斯核。对于锐化和边缘提取,可以使用高斯导数或其他导数,如Sobel滤波器或高斯差(DoG)。从数学上看,高斯导数(核)与高斯导数(核)不同。为了平滑,您需要应用高斯核。对于锐化和边缘提取,可以使用高斯导数或其他导数,如Sobel滤波器或高斯差(DoG)。在数学上,请参见和Python 在图像处理中,对图像应用带高斯滤波器的卷积与对图像求高斯导数相同?,python,image,opencv,image-processing,Python,Image,Opencv,Image Processing,为了减少噪声,我们必须对图像进行高斯导数,对吗?是否与在图像上应用高斯核相同?如果是,为什么我们使用高斯核而不是高斯导数?高斯导数(核)与高斯(核)不同。为了平滑,您需要应用高斯核。对于锐化和边缘提取,可以使用高斯导数或其他导数,如Sobel滤波器或高斯差(DoG)。从数学上看,高斯导数(核)与高斯导数(核)不同。为了平滑,您需要应用高斯核。对于锐化和边缘提取,可以使用高斯导数或其他导数,如Sobel滤波器或高斯差(DoG)。在数学上,请参见和