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摘要：本文将详细讲解两种非线性滤波方法中值滤波和双边滤波。本文分享自华为云社区《[Python从零到壹]五十六.图像增强及运算篇之图像平滑（中值滤波、双边滤波）》，作者：eastmount。一.中值滤波前面讲述的都是线性平滑滤波，它们的中间像素值都是由邻域像素值线性加权得到的，接下来将讲解一种非线性平滑滤波——中值滤波。中值滤波通过计算每一个像素点某邻域范围内所有像素点灰度值的中值，来替换该像素点的灰度值，从而让周围的像素值更接近真实情况，消除孤立的噪声。中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护图像的边缘和细节，使之不被模糊处理，这些优良特性是线性滤波方法所不具有的
摘要：本文将详细讲解两种非线性滤波方法中值滤波和双边滤波。本文分享自华为云社区《[Python从零到壹]五十六.图像增强及运算篇之图像平滑（中值滤波、双边滤波）》，作者：eastmount。一.中值滤波前面讲述的都是线性平滑滤波，它们的中间像素值都是由邻域像素值线性加权得到的，接下来将讲解一种非线性平滑滤波——中值滤波。中值滤波通过计算每一个像素点某邻域范围内所有像素点灰度值的中值，来替换该像素点的灰度值，从而让周围的像素值更接近真实情况，消除孤立的噪声。中值滤波对脉冲噪声有良好的滤除作用，特别是在滤除噪声的同时，能够保护图像的边缘和细节，使之不被模糊处理，这些优良特性是线性滤波方法所不具有的
关于高斯模糊，我在我早期的博客里也有两篇文章予以描述： SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）。 SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。 一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《RecursiveimplementationoftheGaussianfilter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，
关于高斯模糊，我在我早期的博客里也有两篇文章予以描述： SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（一）。 SSE图像算法优化系列二：高斯模糊算法的全面优化过程分享（二）。 一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《RecursiveimplementationoftheGaussianfilter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，
高斯消去法的改进形式为Gauss-JordanEliminationMethod，要求每一行的主元素所在列元素全部消去为0，除了主元素本身。区别如图：目录：1算法讲解2代码实现代码目标：能解方阵、非方阵、给定精度的病态方程的通用Gauss-JordanMethod。关键问题：1【最难的步骤】如何寻找pivot元素：自左向右，自上向下，寻找首个非0的元素，圈起来。保证自上向下每一行都有pivot元素，如果是0，就向下找同列不为0的一行，和当前行交换。2pivot所在行除以pivot值，令pivot为13然后将pivot所在列全部消为0，效果如下图。4然后循环该过程，直到每一列都消除完毕 代码实现
高斯消去法的改进形式为Gauss-JordanEliminationMethod，要求每一行的主元素所在列元素全部消去为0，除了主元素本身。区别如图：目录：1算法讲解2代码实现代码目标：能解方阵、非方阵、给定精度的病态方程的通用Gauss-JordanMethod。关键问题：1【最难的步骤】如何寻找pivot元素：自左向右，自上向下，寻找首个非0的元素，圈起来。保证自上向下每一行都有pivot元素，如果是0，就向下找同列不为0的一行，和当前行交换。2pivot所在行除以pivot值，令pivot为13然后将pivot所在列全部消为0，效果如下图。4然后循环该过程，直到每一列都消除完毕 代码实现
通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单去噪等），因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究，正因为如此，一些商业软件都提供了类似的功能，比如在halon中，直接的高斯模糊可以用smooth_image实现，但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后，你会发现有以下两个函数： gauss_filter—Smoothusingdiscret
通常，我们谈的高斯模糊，都知道其是可以行列分离的算法，现在也有着各种优化算法实现，而且其速度基本是和参数大小无关的。但是，在我们实际的应用中，我们可能会发现，有至少50%以上的场景中，我们并不需要大半径的高斯，反而是微小半径的模糊更有用武之地（比如Canny的预处理、简单去噪等），因此，小半径的高斯是否能进一步加速就值的研究，正因为如此，一些商业软件都提供了类似的功能，比如在halon中，直接的高斯模糊可以用smooth_image实现，但是你在其帮助文档中搜索gauss关键字后，你会发现有以下两个函数： gauss_filter—Smoothusingdiscret
点的外卖总能让离店近的外卖小哥送来，双11秒杀结束后产品能立刻下架，12306火车票保证从来不超卖，微博下拉就能刷新出好友动态……这些日常碎片的背后都有着Redis的身影。提起Redis，互联网从业者无人不知，无人不晓。毕竟，开源Redis作为一款经典的“缓存”产品，能支撑众多业务架构搭建，在游戏、电商、社交媒体等行业中发挥着重要的作用，广受开发者青睐。然而近年来，随着各行业规模逐渐扩大，几乎只能依附于关系型数据库的传统“缓存”逐渐难以支撑上层业务，越来越力不从心。一旦业务规模扩大后数据量逼近内存上限，开源Redis轻则发生重要数据逐出，重则导致节点OOM宕机。而且开源Redis为了访问快速，
