一.Sikuli能做什么? 用屏幕截图的方式,用截出来的图形元素组合出神奇的程序实现自动化安装.卸载软件,自动化测试(Windows.mac应用测试,Web测试,移动端测试) 二.安装Sikuli 预先装好JDK 在Sikuli官网  https://launchpad.net/sikuli/+download 下载安装用的jar包 将下载的sikulixsetup-1.1.2.jar放到一个文件夹下,双击执行后进行安装 或在当前目录按Shift键+鼠标键右击,在此处打开powershell窗口

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

//实现图片的2次缩放后再进行candy边缘检测//Author:SD//Date:2015-9-27#include "cv.h"#include "highgui.h"//图像的缩放处理//cvPyrDown()函数进行图像长宽的缩放(1/2) IplImage* doPyrDown(IplImage * in, int filter = IPL_GAUSSIAN_5x5){ assert( in->width%2==0 && in->

http://blog.sina.com.cn/s/blog_74a459380101r0yx.html opencv2 矩阵方式 resize图像缩放代码(转载) (2014-05-16 09:55:35) 转载▼   分类: Opencv_Function 最近学习opencv的时候遇到的一些技术问题,拿出来分享一下.opencv1和opencv2最大的区别就是c++支持,这使得网上有些资料是opencv1的c语言写的,而有些人喜欢c++,当然接口函数也就不同了.下面是一个c++的openc

本周的作业是自己通过公式编写图像旋转与缩放的代码.今天先通过调用函数的方法来实现. 图像的旋转: A=imread('2.jpg'); J=imrotate(A, 30); subplot(1,2,1);imshow(A);title('原图'); subplot(1,2,2);imshow(J);title('旋转后的图'); 运行结果: 图像缩放: I=imread('2.jpg'); F=imresize(I,1.5,'nearest'); imwrite(F,'3.jpg'); S=im

opencv3 图像处理 之 图像缩放( python与c++实现 ) 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 Resize () 原型: void Resize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR); 说明: src 表示输入图像. dst表示输出图像. intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省值)

接上一篇,一切顺利的话,你从github上clone下来的整个工程应该已经成功编译并生成dll和exe文件了:同时,ImageMagic程序亦能够打开并编辑图像了,如此,证明接下来的操练你不会有任何障碍.开篇序文已经说过,工具库缘起人脸识别.我开博后的第一个系列讲了TensorFlow下的人脸识别,写完之后就觉得方向错了,那个系列采用的方案其实更适合物体检测.分类,而不是人脸识别.所以,基于历史原因,我决定这个系列还是从人脸识别开始,让诸君看看改进后的方案到底是怎样的.首先声明,改进后的方案参考

jQuery相对与Flash的魔力已经贯穿整个网络.尽管,Flash层被认为是用于网页设计的首选,然而随着jQuery的出现,以及他的酷似Flash的交互式特效使得网页更加的优雅——Flash开始靠边站了. 相比笨重的Flash,使用jQuery可以轻松的创建复杂的自定义动画效果以及提供友好的SEO,因此在两者之间的选择也就是明摆着的事儿了. 一些酷炫的jQuery 图片效果,类似于不同方向滑入,轻松添加动画,掷入.排序.放大效果,摇拍,图片拍摄效果,滑动效果以及大量其他的仅仅需要少量编码的特效

opencv提供了一种图像缩放函数 功能:实现对输入图像缩放到指定大小 函数原型: void cv::resize ( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ) 函数参数: InputArray src:输入图像,可以是Mat类型 OutputArray dst:输出图像,其尺寸由第三个参数dsize(如果dsize不为0),当dsize为0,输出图像的尺寸由src.si

转自:https://www.cnblogs.com/dyufei/p/8205121.html 一. 主要函数介绍 1) 图像大小变换 cvResize () 原型: voidcvResize(const CvArr* src,CvArr* dst,intinterpolation=CV_INTER_LINEAR ); 说明: src 表示输入图像.dst表示输出图像.intinterpolation插值方法,有以下四种: CV_INTER_NN - 最近邻插值,CV_INTER_LINEAR

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主同意不得转载. https://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/37317863 图像物体检測识别中的LBP特征 1        引言 之前讲了人脸识别中的Haar特征,本文则关注人脸检測中的LBP特征.说是对于人脸检測的,事实上对于其它物体也能检測,仅仅需改动训练数据集就可以. 所以本文的题目是物体检測识别,比方能够检測是否汽车是否有车牌号等. 在opencv实现的haar特征的人脸识别算法中

最近在查找有关图像缩放之类的算法,因工作中需要用到诸如此类的图像处理算法就在网上了解了一下相关算法,以及其原理,并用Python实现,且亲自验证过,在次与大家分享. 声明:本文代码示例针对的是planar格式的YUV数据,且只对Y分量做了缩放,因为平常工作中接触较多的是YUV格式的黑白图片,UV分量都是固定的0x80,所以针对UV分量没有做缩放操作. 先大概讲一下图像所方的原理,假设缩放之前的图像为src_img,分辨率为src_w*src_h,缩放之后的图像为dst_img,分辨率为dst_w

图像几何变换(缩放.旋转)中的常用的插值算法 在图像几何变换的过程中,常用的插值方法有最邻近插值(近邻取样法).双线性内插值和三次卷积法. 最邻近插值: 这是一种最为简单的插值方法,在图像中最小的单位就是单个像素,但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数,那么就对这个浮点坐标进行简单的取整,得到一个整数型坐标,这个整数型坐标对应的像素值就是目标像素的像素值.取整的方式就是:取浮点坐标最邻近的左上角的整数点. 举个例子: 3*3的灰度图像,其每一个像素点的灰度如下所示 我们要通过缩放,将它变成一个4

图像缩放是一种比较简单的图像处理操作,这里给出opencv中的代码, opencv的版本C语言接口 int resize_c() { const char *pstrImageName = "lena.jpg"; const char *pstrSaveImageName = "lena缩放图.jpg"; const char *pstrWindowsSrcTitle = "原图"; const char *pstrWindowsDstTitle

Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可

vc/mfc获取rgb图像数据后动态显示及保存图片的方法 该情况可用于视频通信中获取的位图数据回放显示或显示摄像头捕获的本地图像 第一种方法 #include<vfw.h> 加载 vfw32.lib  链接库 //------------------------------设置位图头结构信息---------------------------------------------------------------------- // Setup bmpinfo structure yours

linux 服务器更主板后无法识别网卡处理过程   服务器故障报修,主板坏,更换主板后无法识别网卡,ifconfig 查看只显示:lo loopback 127.0.0.1. 系统加载网卡驱动后会去读一个文件,这个文件是一个缓存文件,包含了网卡的mac地址,因为更换了主板,网卡的mac也变动了,但是这个文件的mac还是没有变,所以现有的网卡mac地址和文件里的不同,所以系统就拒绝启动,把这个文件删除后重启系统就可以了 这个文件是: /etc/udev/rules.d/70-persistent-

作者 : 韩曙亮 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/50232767 一. 基础操作 1. 设置图像显示效果 (1) 轮廓模式 切换到轮廓模式 : -- 加载视图 : "文件" -> "打开" 指定 .ai 文件; -- 轮廓模式 : 选择 "视图" -> 轮廓, 快捷键 Ctrl + Y; -- 轮廓模式样式 : -- 切换回预览模式 : "

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一

平时我们写图像处理的代码时,如果需要缩放图片,我们都是直接调用图像库的resize函数来完成图像的缩放.作为一个机器视觉或者图像处理算法的工作者,图像缩放代码的实现应该是必须掌握的.在众多图像缩放算法中,最近邻内插算法和双线性内插算法最为基本和常见,所以这篇文章就说一说如何用c++实现这两种算法下的图像缩放. 最近邻内插 最近邻内插这种算法就是根据原图像和目标图像的尺寸,计算缩放的比例,然后根据缩放比例计算目标像素所依据的原像素,过程中自然会产生小数,这时就采用四舍五入,取与这个点最相近的点,当