细节增强的matlab代码-guided:平均平均精度-此代码评估神经网络的性能以进行对象识别

细节增强的matlab代码OpenCV引导式过滤器 引导滤镜是一种保留边缘的平滑滤镜，类似于双边滤镜。 它易于实现，并且线性复杂度与内核大小无关。 有关此过滤器的更多详细信息，请参见。 该接口由一个简单的功能guidedFilter和一个GuidedFilter类GuidedFilter 。 如果您有多个图像要使用相同的引导图像进行过滤，请使用GuidedFilter类以避免在初始化阶段进行额外的计算。 该代码支持单通道和3通道（彩色）引导图像以及CV_8U ， CV_8S ， CV_16U ， CV_16S ， CV_32S ， CV_32F和CV_64F数据类型。 例子 这些示例改编自。 平滑处理 cv::Mat I = cv::imread( " ./img_smoothing/cat.bmp " , CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); cv::Mat p = I; int r = 4 ; // try r=2, 4, or 8 double eps = 0.2 * 0.2 ; // try eps=0.1^2, 0.2^2, 0.4^2 eps *= 255 *