【OpenCV例程200篇】63.图像锐化之Laplacian算子欢迎关注『OpenCV例程200篇』系列，持续更新中欢迎关注『Python小白的OpenCV学习课』系列，持续更新中3.空间域锐化滤波（高通滤波）图像模糊通过平滑（加权平均）来实现，类似于积分运算。图像锐化则通过微分运算（有限差分）实现，使用一阶微分或二阶微分都可以得到图像灰度的变化值。图像锐化的目的是增强图像的灰度跳变部分，使模糊的图像变得清晰。图像锐化也称为高通滤波，通过和增强高频，衰减和抑制低频。图像锐化常用于电子印刷、医学成像和工业检测。恒定灰度区域，一阶导数为零，二阶导数为零；灰度台阶或斜坡起点区域，一阶导数非零，，二

题目（链接）一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用1和0来表示。示例1：输入：obstacleGrid=[[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]输出：2解释：3x3网格的正中间有一个障碍物。从左上角到右下角一共有2条不同的路径：1.向右->向右->向下->向下2.向下->向下->向右->向右示例2：输入：obstacleGrid=[[0,1],[0,0]]

题目（链接）一个机器人位于一个mxn网格的左上角（起始点在下图中标记为“Start”）。机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为“Finish”）。现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？网格中的障碍物和空位置分别用1和0来表示。示例1：输入：obstacleGrid=[[0,0,0],[0,1,0],[0,0,0]]输出：2解释：3x3网格的正中间有一个障碍物。从左上角到右下角一共有2条不同的路径：1.向右->向右->向下->向下2.向下->向下->向右->向右示例2：输入：obstacleGrid=[[0,1],[0,0]]

痞子衡嵌入式半月刊：第63期这里分享嵌入式领域有用有趣的项目/工具以及一些热点新闻，农历年分二十四节气，希望在每个交节之日准时发布一期。本期刊是开源项目（GitHub:JayHeng/pzh-mcu-bi-weekly），欢迎提交issue，投稿或推荐你知道的嵌入式那些事儿。上期回顾：《痞子衡嵌入式半月刊：第62期》唠两句历史上的今天：1952年9月25日，我国第一部自制三千瓦水轮发电机在东北电机厂试制成功。本期共收录1个资讯、3个项目、1个工具，希望对你有帮助！资讯类1、兆易创新发布GD32A503系列首款车规级MCU近日兆易创新GigaDevice发布首款基于Cortex®-M33内核的G

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