一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 32 位(每个像素 4 字节)的图像, Stride = 11 * 4 = 44. 但还有个字节对齐的问题, 譬如: 一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 24 位(每个像素 3 字节)的图像, Stride = 11 * 3 + 3 = 36. 为什么不是 Stride = 33? 因为它是按 4 字节对齐的. 根据上面道理, 我们可以手动计算 Stride 的值: 1.Stride = 每像素占用的字节数(也就是像素位

原文:图像Stride求取 做这个日志也许你会觉得多余,但是,如果只给你了图像的流文件,和图像的Width,让你还原原始图像,那么你会发现一个问题,就是Stride未知的问题,这时就需要根据图像的Width获知这个Stride了. 对于一般图像(这里假设为24位RGB),当图像的Width不是4的倍数的时候,我们在内存中是要将其扩展为4的倍数的,也就是Stride的值是Width与4的最小公倍数,至于什么是Strde,为什么要这样做,大家又需要的话可以百度一下,这里就不再累赘了呵呵.这里给出一个

这里做一个备忘录:

这半年多时间,基本都在折腾一些基本的优化,有很多都是十几年前的技术了,从随大流的角度来考虑,研究这些东西在很多人看来是浪费时间了,即不能赚钱,也对工作能力提升无啥帮助.可我觉得人类所谓的幸福,可以分为物质档次的享受,还有更为复杂的精神上的富有,哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的. 闲话少说, SIMD指令集,这个古老的东西,从第一代开始算起,也快有近20年的历史了,从最开始的MMX技术,到SSE,以及后来的SSE2.SSE3.SSE4.AVX以及11年以后的AVX2,逐渐的成熟和丰

  2015年龚博士的曲率滤波算法刚出来的时候,在图像处理界也曾引起不小的轰动,特别是其所说的算法的简洁性,以及算法的效果.执行效率等方面较其他算法均有一定的优势,我在该算法刚出来时也曾经有关注,不过那个时候看到是迭代的算法,而且迭代的次数还蛮多了,就觉得算法应该不会太快,所以就放弃了对其进一步优化.最近,又偶尔一次碰触到该文章和代码,感觉还是有蛮大的优化空间的,所以抽空简单的实现他的算法.   该算法作者已经完全开源,项目地址见:https://github.com/YuanhaoGong/C

这半年多时间,基本都在折腾一些基本的优化,有很多都是十几年前的技术了,从随大流的角度来考虑,研究这些东西在很多人看来是浪费时间了,即不能赚钱,也对工作能力提升无啥帮助.可我觉得人类所谓的幸福,可以分为物质档次的享受,还有更为复杂的精神上的富有,哪怕这种富有只是存在于短暂的自我满足中也是值得的. 闲话少说, SIMD指令集,这个古老的东西,从第一代开始算起,也快有近20年的历史了,从最开始的MMX技术,到SSE,以及后来的SSE2.SSE3.SSE4.AVX以及11年以后的AVX2,逐渐的成熟和丰

GIMP源代码链接:https://gitlab.gnome.org/GNOME/gimp/-/archive/master/gimp-master.zip GEGL相关代码链接:https://gitlab.gnome.org/GNOME/gegl/-/archive/master/gegl-master.zip 最近因为要研究下色温算法,顺便下载了最新的GIMP软件,色温算法倒是找到了(有空单独来讲下),也顺便看看GIMP都有些什么更新,嗯,更新还是蛮多的,界面UI上有很多改动,有些已经改的

/// <summary> /// 将Bitmap转换为字节数组 /// </summary> /// <param name="width">图像宽度</param> /// <param name="height">图像长度</param> /// <param name="channel">图像通道</param> /// <param n

一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 32 位(每个像素 4 字节)的图像, Stride = 11 * 4 = 44. 但还有个字节对齐的问题, 譬如: 一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 24 位(每个像素 3 字节)的图像, Stride = 11 * 3 + 3 = 36. 为什么不是 Stride = 33? 因为它是按 4 字节对齐的. 根据上面道理, 我们可以手动计算 Stride 的值: 1.Stride = 每像素占用的字节数(也就是像素位

Vibrance这个单词搜索翻译一般振动,抖动或者是响亮.活力,但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词,也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理.但是我们看看PS对这个功能的解释:        Vibrance: Adjusts the saturation so that clipping is minimized as colors approach full saturation. This setting changes the saturation of all l

本文重点主要不在于FFT的SSE优化,而在于使用FFT实现快速卷积的相关技巧和过程. 关于FFT变换,有很多参考的代码,特别是对于长度为2的整数次幂的序列,实现起来也是非常简易的,而对于非2次幂的序列,就稍微有点麻烦了,matlab中是可以实现任意长度FFT的,FFTW也是可以的,而Opencv则有选择性的实现了某些长度序列的变换,查看Opencv的代码,可以发现其只有对是4的整数次幂的数据部分采用了SSE优化,比如4.16.64.256.1024这样的序列部分,因此基4的FFT是最快的,而剩余

Vibrance这个单词搜索翻译一般振动,抖动或者是响亮.活力,但是官方的词汇里还从来未出现过自然饱和度这个词,也不知道当时的Adobe中文翻译人员怎么会这样处理.但是我们看看PS对这个功能的解释:        Vibrance: Adjusts the saturation so that clipping is minimized as colors approach full saturation. This setting changes the saturation of all l

这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过.最近买了一本<机器视觉算法与应用第二版>书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理. 在网络上很多的PS教程中,也有提到使用FFT来进行去网纹的操作,其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM,使用过程为:打开图像--进行FFT RGB操作,然后定位到红色通道,选取通道中除了最中心处的之外的白点区

二值图像的细化算法也有很多种,比较有名的比如Hilditch细化.Rosenfeld细化.基于索引表的细化.还有Opencv自带的THINNING_ZHANGSUEN.THINNING_GUOHALL喜欢等等.这些都属于迭代的细化方式,当然还有一种是基于二值图像距离变换的细化方法,二值想比较,我个人认为是基于迭代的效果稳定.可靠,但是速度较慢,且速度和图片的内容有关,基于距离变换的版本,优点是速度稳定,但是效果差强人意.本文这里还是选择基于迭代的方式予以实现. 相关的参考文章有:http://c

不记得是怎么接触并最终研究这个课题的了,认识我的人都知道我是没有固定的研究对象的,一切看运气和当时的兴趣.本来研究完了就放在那里了,一直比较懒的去做总结,但是想一想似乎在网络上就没有看到关于这个方面的资料,能搜索到的都是一些关于matlab相关函数的应用,决定还是抽空趁自己对这个算法还有点记忆的时候写点东西吧,毕竟这个算法还有一些应用是值得回味和研究的.而且也具有一定的工程价值. 怎么说呢,其实在很早浏览matlab的图像处理工具箱的时候,就无数次的看到过这些函数,但是无奈当时不知道他们有什么用

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

这是个简单的算法,是全局二值算法的一种,算法执行速度快. 算法过程简单描述如下: 对于每一个像素,做如下处理 1.计算当前像素水平和垂直方向的梯度. (two gradients are calculated  |I(x + 1, y) - I(x - 1, y)| and |I(x, y + 1) - I(x, y - 1)|);       2.取两个梯度的最大值作为权重.(weight is calculated as maximum of two gradients); 3.更新权重的和

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

学习Graphics中遇到位图(Bitmap)中getPixels()方法,对该方法的用法大体理解,但对其中的stride参数却不明白具体的用法以及用意,现记述过程如下: getPixels()方法的用处为获取位图(Bitmap)中的像素值(颜色值),存入类型为int的pixels数组中,至于从RGB转换为int数值的算法是什么,暂时不知,存疑!!  Android英文SDK中有关getPixels()方法的介绍如下: public void getPixels (int[] pixels, i