作者有话说 这篇随笔是基于我自己完成的一个项目,这个项目虽然看起来较为简单,但是由于我本身不是学这个方向的,因此在做的过程中还是遇到了一些大大小小的问题.经过仔细研究并多次调试代码,终于把这个问题的原理弄懂了.下面我将详细介绍该问题的解决过程,并在随笔末尾附上所有相关代码,希望有兴趣的可以一起交流学习. 目录 问题介绍 相关专业术语介绍 解决思路及过程 一些值得注意的细节 结果 参考文献 MATLAB代码 问题介绍   无人机的出现给拍照录像带来了极大的便利.如下图所示,无人机停留在高为2m的高

javacpp-ffmpeg系列: javacpp-FFmpeg系列之1:视频拉流解码成YUVJ420P,并保存为jpg图片 javacpp-FFmpeg系列之2:通用拉流解码器,支持视频拉流解码并转换为YUV.BGR24或RGB24等图像像素数据 javacpp-FFmpeg系列之3: 图像数据转换(BGR与BufferdImage互转,RGB与BufferdImage互转) 前言: 第一篇中视频解码成YUVJ420P图像像素数据(以下简称YUV或YUV数据),只是YUV在流媒体协议中用的较多

opencv2.1版本之前使用IplImage*数据结构来表示图像,2.1之后的版本使用图像容器Mat来存储.IplImage结构体如下所示. typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度

说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样. 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线:Y轴为图像矩形左边的那条垂直线.该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是适用的.(OpenCV中有些数据结构的坐标原点是在图片的左下角,可以设置的). 2. 在使用image.at<TP>(x1, x2)来访问图像中点的值的时候,x1并不是图片中对应点的x轴坐标,而是图片中对应点的y坐标(也就是编程中的pic.rows那行).x2同理. 3. 如果所

一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和宽度. 5. LockBits方法和UnlockBits

一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和宽度. 5. LockBits方法和UnlockBits

c#图像处理入门 -bitmap类和图像像素值获取方法 一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和

根据项目需求编写的代码. 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望下载该矩形框内某一层级的瓦片数据,并将所有瓦片拼接成一个完整的,包含地理坐标的tif图像. 那么在下载瓦片与拼接瓦片之前,用户希望能看到待下载的瓦片数量与待拼接图像的像素尺寸,再决定是否拼接. 该java代码根据该矩形框的经纬度范围与用户指定的瓦片层级,计算需要下载的瓦片数量与待拼接结果图像的像素尺寸. 支持EPSG4326经纬度与EPSG3857谷歌全球墨卡托投影.经纬度瓦片切图规则与天

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix

访问图像中的像素 访问图像像素有三种可行的方法方法一:指针访问指针访问访问的速度最快,Mat类可以通过ptr函数得到图像任意一行的首地址,同时,Mat类的一些属性也可以用到公有属性 rows和cols 表示行和列通道数可以通过channels()函数获得:void visitPix1(){ Mat srcImg = imread("jpg/1.jpeg"); Mat dstImg; srcImg.copyTo(dstImg); int rowNum = dstImg.rows; int

OpenCV中,有3种访问每个像素的方法:使用at方法.使用迭代器方法.使用指针 运行如下程序后可以发现使用at方法速度最快. 代码如下: //操作图像像素 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; using namespace cv; void colorReduce(Mat &a, Mat &b, int div)

原文:简述WPF中的图像像素格式(PixelFormats) --------------------------------------------------------------------------------引用或转载时请保留以下信息:大可山 [MSN:a3news(AT)hotmail.com] http://www.zpxp.com http://www.brawdraw.com萝卜鼠在线图形图像处理---------------------------------------

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

对图像的像素进行访问,可以实现空间增强,反色,大部分图像特效系列都是基于像素操作的.图像容器Mat是一个矩阵的形式,一般情况下是二维的.单通道灰度图一般存放的是<uchar>类型,其数据存放格式如下: 多通道的图像中,每列并列存放通道数量的子列,如RGB三通道彩色图: 注意通道的顺序为BGR.通常在内存足够大的情况下,图像的每一行是连续存放的,亦即在内存上图像的所有数据组成一个一维向量,这种情况下,在访问时将更快捷.可用成员函数isContinuous()来判断Mat图像在内存中是否为连续存储

图片读入程序中后,是以numpy数组存在的.因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用.对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问. 彩色图片访问方式为: img[i,j,c] i表示图片的行数,j表示图片的列数,c表示图片的通道数(RGB三通道分别对应0,1,2).坐标是从左上角开始. 灰度图片访问方式为: gray[i,j] 例1:输出小猫图片的G通道中的第20行30列的像素值 from skimage import io,data img=data.chelsea() pixel=i

访问像素的三种方法 ①指针访问:最快 ②迭代器iterator:较慢,非常安全,指针访问可能出现越界问题 ③动态地址计算:更慢,通过at()实现.适用于访问具体某个第i行,j列的像素,而不适用遍历像素 Mat在内存中存储形式 灰度图的存储形式 RGB的存储形式 一般情况下,Mat是连续存储的,按行连接.可以通过isContinuous()函数,判断矩阵是否连续存储,若连续返回true. 访问像素的三种方法 1.指针访问 void VisitImgByPointer(Mat &inputImg,

常用的像素灰度内插法:最近邻元法.双线性内插法.三次内插法 %%像素灰度内插 factor = 0.75;%缩放比 u = 0.6;v = 0.7; itp1 = uint8(zeros(ceil(h/factor),ceil(w/factor))); itp2 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v))); itp3 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v))); 下述的J3为待插值灰度图像,itp为插值图像 1.最近邻元法 在待求像素的四邻

一.动态地址访问 #include <opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; void main(){ //动态地址访问 Mat img=imread("E://green.png"); imshow("src",img); Mat dst=img.clone(); int rowNumber=img.rows;//获取行数

Before: 1. 研究的需要, 在 google map 上爬取了一些的静态卫星地图图片,每张图片的像素为 256*256 2. 通过 photshop 将这些地图碎片手动拼成了地图, 地图只是覆盖了学校而已, 还是比较小的 3. 我通过手机采集到一些 GPS 的 trace, 希望在这个离线地图上画上这些 GPS 点 4. 最初, 我以为地图上的经纬度都是等距分布的, 比如一张图片的顶部纬度是20, 底部纬度为22, 那么图片中间的横线纬度是 21. 实际上, 并非如此, 中间横线的纬度应

1:像素 有两种直接操作像素点的方法: 第一种: 将其转化为numpy.array格式,直接进行操作. 第二种:使用Opencv提供的Get1D,Get2D等函数. 2:获取行和列像素 有一下四个函数: cv.GetCol(im,0) # 返回第一列的像素 cv.GetClos(im,0,10) #返回前时10列 cv.GetRow(im,0) # 返回第一行 cv.GetRows(im,0,10) #返回前10行

代码 function ROI=LabelBox(filename) Mat=imread(filename); imshow(Mat); mouse=imrect; pos=getPosition(mouse);% x1 y1 w h ROI=[pos(1) pos(2) pos(1)+pos(3) pos(2)+pos(4)]; end 效果 >> LabelBox('1_1(1).jpg') 为了快速标注,可以遍历整个文件夹下的图片,标完一张换一张,生成一个table数据表: funct