实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar() addWeighted方法: 函数原型: void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);</span> 这个函数实现对输入的两幅图像进行线性系数的加权和. 第一个参数…

图像拼接在实际的应用场景很广,比如无人机航拍,遥感图像等等,图像拼接是进一步做图像理解基础步骤,拼接效果的好坏直接影响接下来的工作,所以一个好的图像拼接算法非常重要. 再举一个身边的例子吧,你用你的手机对某一场景拍照,但是你没有办法一次将所有你要拍的景物全部拍下来,所以你对该场景从左往右依次拍了好几张图,来把你要拍的所有景物记录下来.那么我们能不能把这些图像拼接成一个大图呢?我们利用opencv就可以做到图像拼接的效果! 比如我们有对这两张图进行拼接. 从上面两张图可以看出,这两张图有比较多的重…

在OpenCV中我们经常会遇到一个名字:Mask(掩膜).很多函数都使用到它,那么这个Mask到底是什么呢,下面我们从图像基本运算开始,一步一步学习掩膜. 1,图像算术运算 图像的算术运算有很多种,比如两幅图像可以相加,相减,相乘,相除,位运算,平方根,对数,绝对值等:图像也可以放大,缩小,旋转,还可以截取其中的一部分作为ROI(感兴趣区域)进行操作,各个颜色通道还可以分别提取对各个颜色通道进行各种运算操作.总之,对图像可以进行的算术运算非常的多.这里先学习图片间的数学运算,图像混合,按位运算.…

     准备2副背景图像,注意图像黑色的部分,是作为mask用的,我们会用灰度图的方式打开它们,这时黑色的部分值为0,则图像融合时候,可以把第二幅图像在黑色的部分显示出来. 代码非常简单,注意就是图像copyTo函数的使用,把背景图像copy到前景图像时候,掩码部分不会拷贝. CImageEffect::CImageEffect(){ backImage = cv::imread("background.png"); if(!backImage.data) QMessageBox::…

1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH’03), 22(3):313-318, 2003. 下载地址(paper+matlab代码): 泊松融合 2:泊松融合的一个基本介绍          http://blog.sina.com.cn/s/blog_4…

Convolutional Neural Networks: Step by Step Welcome to Course 4's first assignment! In this assignment, you will implement convolutional (CONV) and pooling (POOL) layers in numpy, including both forward propagation and (optionally) backward propagati…

前面有介绍拉普拉斯融合,今天说下OpenCV泊松融合使用.顺便提一下,泊松是拉普拉斯的学生. 泊松融合的原理请参考这篇博文https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/68922319,讲的非常详细,此处不再赘述. OpenCV中集成了泊松融合,API为seamless Clone(),函数原型如下: 泊松融合是将一个src放进dst中,放置位置根据dst中P点为中心的一个前景mask大小范围内.融合过程会改变src图像中颜色以及梯度,达到无缝…

Building your Deep Neural Network: Step by Step 你将使用下面函数来构建一个深层神经网络来实现图像分类. 使用像relu这的非线性单元来改进你的模型 构建一个多隐藏层的神经网络(有超过一个隐藏层) 符号说明: 1 - Packages(导入的包) numpy:进行科学计算的包 matplotlib :绘图包 dnn_utils:提供一些必要功能 testCases 提供一些测试用例来评估函数的正确性 np.random.seed(1) 设置随机数种子…

原文地址:稀疏表示step by step(转)作者:野火春风 稀疏表示step by step(1)     声明:本人属于绝对的新手,刚刚接触“稀疏表示”这个领域.之所以写下以下的若干个连载,是鼓励自己不要急功近利,而要步步为赢!所以下文肯定有所纰漏,敬请指出,我们共同进步! 踏入“稀疏表达”(SparseRepresentation)这个领域,纯属偶然中的必然.之前一直在研究压缩感知(CompressedSensing)中的重构问题.照常理来讲,首先会找一维的稀疏信号(如下图)来验证CS理…

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee…

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算,包括三部分知识:图像融合.图像加法运算.图像类型转换. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 五.图像融合.加法运算及图像类型转换>,作者:eastmount. 一.图像加法运算 1.Numpy库加法 其运算方法是:目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算. 当像素值<=255时,结果为"图像1+图像2",例如:120+48=168 当像素值>255时,结果为对25…

原创地址:http://www.cnblogs.com/jfzhu/p/4018153.html 转载请注明出处 (一)检查Customizations 从2011升级到2013有一些legacy feature是不再支持的了: CRM 4.0 plugin-ins CRM 4.0 client-side scripting CRM 4.0 custom workflow activities 2007 web service endpoint ISV folder support for cu…

原创地址:http://www.cnblogs.com/jfzhu/p/4012833.html 转载请注明出处 前面演示过如何安装Dynamics CRM 2013,参见<Step by step Dynamics CRM 2013安装 >. 本文演示如何使用Microsoft Dynamics CRM Deployment Manager来创建一个新组织. 演示环境使用的是CRM 2013,服务器架构如下图所示,系统中已经有了一个组织Philips,其数据库在计算机Eindhoven-SQ…

原创地址:http://www.cnblogs.com/jfzhu/p/4012097.html 转载请注明出处 前面的文章<Step by step SQL Server 2012的安装 >中,介绍过如何安装SQL Server 2012,其中的Database Engine Services和Reporting Services - Native安装在了同一台服务器上,但是为了提高性能,我们可以将Database Engine与Reporting Service分别安装在不同的服务器上.…

原创地址:http://www.cnblogs.com/jfzhu/p/4008391.html 转载请注明出处   SQL Server可以与CRM装在同一台计算机上,也可安装在不同的计算机上.演示环境安装好后应该有三台计算机,一台域控制器,一台SQL Server,和一台CRM Server,如下图所示.三台计算机的操作系统都是Windows Server 2012 Standard,SQL Server的版本是SQL Server 2012 Enterprise. 本文安装演示过程包括CR…

原创地址:http://www.cnblogs.com/jfzhu/p/4006545.html 转载请注明出处 前面介绍过如何创建一个域,下面再介绍一下如何在该父域中添加一个子域. 活动目录中的森林是eindhoven.local,根域也是eindhoven.local,子域为gagelbosch.eindhoven.local. 和创建根域域控制器类似,子域的域控制器也要先设置静态IP,DNS IP为父域DNS. 更改计算机名 重启计算机,然后为计算机添加AD DS的新角色.如何添加AD D…

SQL Server 维护计划实现数据库备份(Step by Step) 一.前言 SQL Server 备份和还原全攻略,里面包括了通过SSMS操作还原各种备份文件的图形指导,SQL Server 数据库最小宕机迁移方案,里面使用SQL脚本(T-SQL)完成完全备份.差异备份.完全还原.差异还原等:        有了上面的基础,我们加入了数据库的备份元素,通过维护计划来生成数据库的备份文件,这包括两种文件,数据库的完全备份与差异备份,有了这两个文件,我们可以通过SQL Server 备份和还…

首先来讲一下step into step over step return的区别: step into就是单步执行,遇到子函数就进入并且继续单步执行:(F5) step over是在单步执行时,在函数内遇到子函数时不会进入子函数内单步执行,而是将子函数整个执行完再停止,也就是把子函数整个作为一步.(F6) step return就是单步执行到子函数内时,用step return就可以执行完子函数余下部分,并返回到上一层函 数.(F7) step into:进入子函数 step over:越过子函…

本文转自:http://www.mytecbits.com/microsoft/dot-net/bootstrap-3-0-0-with-asp-net-web-forms In my earlier article, I wrote about the step by step instructions on creating ASP.NET web forms application with Bootstrap UI Framework, using Twitter Bootstrap f…

上一篇EF框架step by step(7)—Code First DataAnnotations(1)描述了实体内部的采用数据特性描述与表的关系.这一篇将用DataAnnotations描述一下实体之间的关系. ForeignKey Code first默认情况下会自动建立实体之间的关系,比如在EF框架step by step(3)—Code-First这篇随笔中所介绍那样. public partial class BlogUser { public int BlogUserId { get…

上一篇的中介绍过了对于EF4.1框架中,实体的简单属性的处理 这一篇介绍一下Code First方法中,实体Complex属性的处理.Complex属性是将一个对象做为另一个对象的属性.映射到数据库中则子对象表现为多个属性字段. 反之,也就是说,数据库中多个相关字段映射成一个子对象,来进行统一的管理. complex属性要注意不同于外键引用对象的. 下面用Code First的方式先做个complex属性. public class Book { public int BookId { get;…

Data annotation特性是在.NET 3.5中引进的,给ASP.NET web应用中的类提供了一种添加验证的方式.Code First允许你使用代码来建立实体框架模型,同时允许用Data annotation特性来配置类和属性的某些特性. 其实在前面的几篇文章中,有用到几个,在这一篇里,进行一次比较全面的介绍 Key EF框架要求每个实体必须有主键字段,他需要根据这个主键字段跟踪实体.CodeFirst方法在创建实体时,也必须指定主键字段,默认情况下属性被命名为ID.id或者[Clas…

OpenCV 第二课 认识图像的存储结构 Mat Mat 类包含两部分,矩阵头和矩阵体.矩阵头包含矩阵的大小,存储方式和矩阵体存储空间的指针.因此,Mat中矩阵头的大小是固定的,矩阵体大小是不定的. 为了减少矩阵拷贝产生的计算消耗,opencv中一般使用引用计数方式处理矩阵,比如下面三种创建Mat的形式 Mat A,C; //这里仅仅创建了矩阵头,具体矩阵体还没创建  A=imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR); //给矩阵分配空间,并将首地址给了A  Mat B…

Step by Step:Linux C多线程编程入门(基本API及多线程的同步与互斥)   介绍:什么是线程,线程的优点是什么 线程在Unix系统下,通常被称为轻量级的进程,线程虽然不是进程,但却可以看作是Unix进程的表亲,同一进程中的多条线程将共享该进程中的全部系统资源,如虚拟地址空间,文件描述符和信号处理等等.但同一进程中的多个线程有各自的调用栈(call stack),自己的寄存器环境(register context),自己的线程本地存储(thread-local storage).…

Step by step Process of creating APD: Business Scenario: Here we are going to create an APD on top of a Query and then storing the result into a Direct Update DSO. Here I am taking a simple example for our understanding. Step: 1        Go to RSA1 ->…

Tomcat Clustering - A Step By Step Guide Apache Tomcat is a great performer on its own, but if you're expecting more traffic as your site expands, or are thinking about the best way to provide high availability, you'll be happy to know that Tomcat al…

time:2015年 10月 03日 星期六 12:03:45 CST # opencv笔记2:图像ROI ROI ROI意思是Region Of Interests,感兴趣区域,是一个图中的一个子区域. OpenCV中定义的ROI是矩形的. ROI的用处包括而不限于:提取出ROI区域做进一步处理(比如人脸识别.车牌识别):将另一张图片贴放到ROI区域. 这里以第二种用处为例,将一个logo图像添加到一张大图上指定的ROI区域. 图像贴放 粗略想想,包括这四个步骤 定义大图和小图 在大图上定义R…

http://www.behardware.com/art/lire/845/ --> Understanding 3D rendering step by step with 3DMark11 - BeHardware>> Graphics cards Written by Damien Triolet Published on November 28, 2011 URL: http://www.behardware.com/art/lire/845/ Page 1 Introduct…

数据库设计Step by Step篇目整理及下载地址 系列篇目 1. 数据库设计 Step by Step (1)——扬帆启航 2. 数据库设计 Step by Step (2)——数据库生命周期 3. 数据库设计 Step by Step (3)——基本ER模型构件 4. 数据库设计 Step by Step (4)——高级ER模型构件 5. 数据库设计 Step by Step (5)——理解用户需求 6. 数据库设计 Step by Step (6) —— 提取业务规则 7. 数据库设计S…

WPF Step By Step 系列-Prism框架在项目中使用 回顾 上一篇,我们介绍了关于控件模板的用法,本节我们将继续说明WPF更加实用的内容,在大型的项目中如何使用Prism框架,并给予Prism框架来构建基础的应用框架,并且如何来设计项目的架构和模块,下面我们就来一步步开始吧. 本文大纲 1.Prism框架下载和说明 2.Prism项目预览及简单介绍. 3.Prism框架如何在项目中使用. Prism框架下载和说明 Prism框架是针对WPF和Silverlight的MVVM框架,这…