图像是视觉信息的直接反应,图像呈现出各种各样的特效都是通过图像的基本运算来完成的.图像最基本的运算有三种,分别是scale,rotation 和translation,叫做尺度,旋转和平移.很多图像的特效都可以用这三种基本运算来实现.可以对像素值或者像素的坐标做这些运算来达到特定的效果. 像素有两个属性,一个是像素的值,一个是像素的坐标.像素的值记录了像素的强度信息,像素的坐标记录了像素的空间信息. 先考虑对像素值的三种运算.(这里假设像素的取值范围为 0-1). scale: 对像素值做sca…

不定期更新 ...... 直接点标题即可链接到原文. OpenCV 版:OpenCV 图像处理 图层混合算法: PS图层混合算法之一(不透明度,正片叠底,颜色加深,颜色减淡)PS图层混合算法之二(线性加深,线性减淡,变亮,变暗)PS图层混合算法之三(滤色, 叠加, 柔光, 强光)PS图层混合算法之四(亮光, 点光, 线性光, 实色混合)PS图层混合算法之五(饱和度,色相,颜色,亮度)PS图层混合算法之六(差值,溶解, 排除) 图像调整算法: 色彩转换--RGB & HSV色彩转换--RGB &am…

* This class represents the basic building block for user interface components. A View * occupies a rectangular area on the screen and is responsible for drawing and * event handling. View is the base class for <em>widgets</em>, which are * us…

//.................................................................................//采用QHD分辨率使用kinect2_calibration,完成QHD图像校正参考“http://www.bubuko.com/infodetail-2151412.html”1.修改kinect2_calibration.cpp文件如下:a)K2_TOPIC_HD 改为 K2_TOPIC_QHDb)把文件中涉及到分辨率1920…

一.基础概念 1. projective transformation  = homography = collineation. 2. 齐次坐标:使用N+1维坐标来表示N维坐标,例如在2D笛卡尔坐标系中加上额外变量w来形成2D齐次坐标系$(x,y) \Rightarrow (x,y,w)$ 齐次坐标具有规模不变性,同一点可以被无数个齐次坐标表达.$(x,y,1) \Rightarrow (ax,ay,a)$ 齐次坐标转化为笛卡尔坐标可以通过同除最后一项得到. 3. 单应性变换是对齐次坐标下点的…

import java.awt.AlphaComposite; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Image; import java.awt.Toolkit; import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.geom.AffineTransform;…

http://www.ee.columbia.edu/ln/dvmm/publications/17/zhang2017visual.pdf Visual Translation Embedding Network for Visual Relation Detection Hanwang Zhang† , Zawlin Kyaw‡ , Shih-Fu Chang† , Tat-Seng Chua‡ †Columbia University, ‡National University of Si…

几何变换 几何变换可以看成图像中物体(或像素)空间位置改变,或者说是像素的移动. 几何运算需要空间变换和灰度级差值两个步骤的算法,像素通过变换映射到新的坐标位置,新的位置可能是在几个像素之间,即不一定为整数坐标.这时就需要灰度级差值将映射的新坐标匹配到输出像素之间.最简单的插值方法是最近邻插值,就是令输出像素的灰度值等于映射最近的位置像素,该方法可能会产生锯齿.这种方法也叫零阶插值,相应比较复杂的还有一阶和高阶插值. 插值算法感觉只要了解就可以了,图像处理中比较需要理解的还是空间变换. 空间变换…

摘要:无监督图像转换是计算机视觉领域中一个重要而又具有挑战性的问题.给定源域中的一幅图像,目标是学习目标域中对应图像的条件分布,而不需要看到任何对应图像对的例子.虽然这种条件分布本质上是多模态的,但现有的方法做了过度简化的假设,将其建模为确定性的一对一映射.因此,它们无法从给定的源域映像生成不同的输出.为了解决这一局限性,我们提出了一个多模态无监督图像到图像的转换(MUNIT)框架.我们假设可以将图像表示分解为域不变的内容代码和捕获特定域属性的样式代码.为了将图像转换到另一个域,我们将其内容代码…

layer类似于ps的图层,如果把一个uiview看做图片的画,layer就像是图层.一个图片是由很多个大小不同的有层次的图层构成的,uiview也是. 1. 一个view有一个underlying layer,它是这个view所有的draw的实现者,可通过view的layer property获得,但是它没有相应的view property,相反的,view是这个layer的delegate. 如果想改变view的underlying layer, 需实现view的 +(class) laye…