最近在忙毕业设计,只能偶尔更新博客........ 一.像素的算术运算 像素的算术运算涉及加减乘除等基本运算(要进行算术运算,两张图片的形状(shape)必须一样) 代码如下: #像素的算术运算(加.减.乘.除) 两张图片必须shape一致 import cv2 as cv def add_demo(m1, m2): #像素的加运算 dst = cv.add(m1, m2) cv.imshow("add_demo", dst) def subtract_demo(m1, m2): #像

  上一节介绍了python PIL库自带的10种滤镜处理,现成的库函数虽然用起来方便,但是对于图像处理的各种实际需求,还需要开发者开发自定义的滤镜算法.本文将给大家介绍如何使用PIL对图像进行自定义的像素级操作.   本文以剪纸风格图像处理作为例子:(算法借鉴了残阳似血的博客http://qinxuye.me/,特此鸣谢.) 原图:   处理后:    1.首先将处理参数预先设定好.设定阈值threshold,该阈值会用来区分作为目标颜色的前景色和将要被去除掉的的背景色的分界线.同时设置处理后

亚像素级的角点检测 目标 在本教程中我们将涉及以下内容: 使用OpenCV函数 cornerSubPix 寻找更精确的角点位置 (不是整数类型的位置,而是更精确的浮点类型位置). 理论 代码 这个教程的代码如下所示.源代码还可以从 这个链接下载得到 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #inclu

一般角点检测: harris cv::cornerHarris() shi-tomasi cv::goodFeaturesToTrack() 亚像素级角点检测是在一般角点检测基础之上将检测出的角点精确到亚像素级 因此需要先使用harris或shi-tomasi检测出角点,然后再调用cv::cornerSubPix()

被誉为计算机视觉领域 "奥斯卡" 的 CVPR 刚刚落下帷幕,2021 年首届 "新内容 新交互" 全球视频云创新挑战赛正火热进行中,这两场大赛都不约而同地将关注点放在了视频目标分割领域,本文将详细分享来自阿里达摩院的团队在 CVPR DAVIS 视频目标分割比赛夺冠背后的技术经验,为本届大赛参赛选手提供 "他山之石". 作者|负天 与图像识别不同,AI 分析理解视频的技术门槛较高.长期以来,业界在视频 AI 技术的研究上鲜有重大突破.以 CVP

学习了canvas的基本绘图功能后,惊喜的发现canvas对图片数据也有相当强大的处理功能,能够从像素级别操作位图,当然[lte ie8]不支持. 主要的函数有三个: ctx.createImageData(width,height); // 用于创建ImageData对象 ctx.getImageData(x,y,width,height); // 用于从canvas中获取ImageData对象 ctx.putImageData(imagedata, x, y, dx, dy, width,

1.直线工具 2.选择颜色,选择像素 dd

概述 Mask-RCNN,是一个处于像素级别的目标检测手段.目标检测的发展主要历程大概是:RCNN,Fast-RCNN,Fster-RCNN,Darknet,YOLO,YOLOv2,YOLO3(参考目标检测:keras-yolo3之制作VOC数据集训练指南),Mask-RCNN.本文参考的论文来源于https://arxiv.org/abs/1703.06870. 下面,开始制作用于Mask训练的数据集. 首先展示一下成果,由于个人设备有限,cpu仅迭代5次的结果. 使用labelme进行图片标

package { import flash.display.BitmapData; import flash.display.BlendMode; import flash.display.DisplayObject; import flash.display.Sprite; import flash.geom.ColorTransform; import flash.geom.Matrix; import flash.geom.Point; import flash.geom.Rectang

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> using namespace cv; using namespace std; /// Global variables Mat src, src_gray;

摘要:图形图像处理平台大部分是传统的C/S架构的桌面应用程序,维护困难,共享性差,而B/S架构的Web程序具有易维护.易共享的优点.本文研究了基于HTML5的Web图形图像处理技术,用HTML5实现了一个Web图形图像处理程序,并通过理论分析和实验得出:HTML5在Web图形图像处理上具有优势,存在基于HTML5实现Web处理图形图像的可能性. 关键词:HTML5:Web:Canvas:图形图像处理 引言 传统C/S架构的桌面图形图像处理程序,虽然处理速度较快,但由于界面和算法逻辑都集中在客户端

图片展示网页往往色彩繁杂,当一个网页上有多张图片的时候用户的注意力就很不容易集中,而且会造成网站整个色调风格的不可把控. 能不能把所有的预览图变成灰度图片,等用户激活某张图片的时候再上色呢? 以前,唯一的方法就是让美工做两张图,一张彩色一张黑白,费时费力. 能不能让js对图片进行一些处理呢?幸运的是,canvas就提供了图片处理的方法. canvas+js可以让我们对图片进行像素级的操作,我们可以通过操作图像的像素实现各种图片处理效果,如模糊,马赛克,液化,调色等等. 详细代码及注释如下: <!

以前在做图像处理的时候,一直不太在意这个问题,对图像每个像素点的灰度值,总是认为char也可,unsigned char也可.尽管它们都是8位,但是表示的数的范围却不相同:char: -128~127, unsigned char: 0~255.很明显,unsigned char才是正确的选择. 你可以这样定义: 1 struct { 2     char r; 3     char g; 4     char b; 5 }pixel_t; 6 也可以这样定义: 8 struct { 9    

图片展示网页往往色彩繁杂,当一个网页上有多张图片的时候用户的注意力就很不容易集中,而且会造成网站整个色调风格的不可把控. 能不能把所有的预览图变成灰度图片,等用户激活某张图片的时候再上色呢? 以前,唯一的方法就是让美工做两张图,一张彩色一张黑白,费时费力. 能不能让js对图片进行一些处理呢?幸运的是,canvas就提供了图片处理的方法. canvas+js可以让我们对图片进行像素级的操作,我们可以通过操作图像的像素实现各种图片处理效果,如模糊,马赛克,液化,调色等等. 详细代码及注释如下: <!

亚像素Sub Pixel 评估图像处理算法时,通常会考虑是否具有亚像素精度. 亚像素概念的引出: 图像处理过程中,提高检测方法的精度一般有两种方式:一种是提高图像系统的光学放大倍数和CCD相机的分辨率能力:另一种是引入亚像素细分技术来弥补硬件的不足以提高图像系统的分辨率. 如使用亚像素细分技术将精度提到到0.01像素,就相当于提高了100倍的图像系统分辨率. [分辨率可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类. 显示分辨率(屏幕分辨率)是屏幕图像的精密度,是指显示器所能显示的像素有多少.由于屏幕

写在前面的话 数字图像处理系列的学习笔记是作者结合上海大学计算机学院<数字图像处理>课程的学习所做的笔记,使用参考书籍为<冈萨雷斯数字图像处理(第二版)(MATLAB版)>,同时学习过程中会参考网络学习资源.对于数字图像处理的学习不可能仅仅依靠作者所写的这一系列笔记,而是需要花时间和精力学习,本文只可作参考和交流之用.由于涉及此学科不久,在学习过程中难免存在错误,请读者不吝赐教. 数字图像处理绪论 数字图像处理(DIP)的研究目标和处理对象: DIP的研究目标是获取信息,处理对象是

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

目录 第四章 HALCON数据结构 HALCON Image图像 图像通道 HALCON Region区域 Region的初步介绍 Region的点与线 Region的行程 Region的区域特征 HALCON XLD轮廓 XLD的初步介绍 XLD的数据结构分析 XLD的特征分析 XLD的回归参数 HALCON Tuple数组 我在Gitee上建了个仓库,会将学习书本的时候打的一些代码上传上去,笔记中所有代码都在仓库里,初学的朋友可以一起交流哦!地址(Gitee) 第四章 HALCON数据结构

原文地址:Pixel accurate collision detection with Javascript and Canvas 译者:nzbin 我正在开发一个需要再次使用碰撞检测的游戏.我通常会使用简单高效的盒模型碰撞检测.盒子模型的主要原则就是把所有的物体都抽象成正方形,如果两个正方形有重叠,就认为是一次碰撞.这通常是一个简单的游戏所需要的.但是因为这种模型我之前用过多次,我想尝试一些更深刻更准确的方法. 我选择从像素级层面来看是否发生了碰撞.首先我要了解“像素是什么”.我测试的元素透

px,对于许多网页设计者来说,是最常用的CSS长度单位.然而,1px到底多长,恐怕没有多少人回答得上来. CSS长度本身有绝对长度和相对长度的区分. cm.pt之类的都是绝对长度,它们是物理长度——1cm是1/100米,而1米则大约是光在1秒钟内跑过距离的3亿分之一.(至于光速和1秒的精确值到底是多少,请查阅维基百科光速条目和秒条目.)1pt则是1/72英寸,而1英寸换算到公制是2.54cm. 而em.ex,以及百分比,则是相对长度.比如em相对于当前字体大小,百分比则根据属性定义不同有不同涵义