有碰到一些质量很差的遥感影像,颜色需要进行调整(主要是针对看)输出,这里记录一下ArcGIS中的调整输出方式. 1.首先把影像文件拖入ArcMap中,然后右键单击图层列表中的图像,选择属性. 2.选择符号系统然后调整好相关参数,点击应用即可. 我选择的拉伸类型为Esri,这种方式效果比较不错,你也可以选择直方图均衡化等.(如果你影像也有无效数据部分,注意设置下无效值NoData) 3.现在已经可以在ArcMap中看到图像渲染的结果了,现在可以将图像输出了. 4.输出图像的参数选择 在输出位置的选

  先卸载ArcGIS License Manager 10.3 安装ArcGIS License Manager 10.2.2 用keygen算出ArcGIS 10.3的许可,似乎本许可在ArcGIS License Manager 10.3下不能用. 然后合并CityEngine 2014和ArcGIS 10.3的许可. 详细步骤可参照本人博客: CityEngine 2013部署安装 - wangshunli - 博客园 http://www.cnblogs.com/wangshunli/

今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(

一.小程序概述 2017 年 1 月 9 日小程序正式上线,腾讯开放了个人开发者开发小程序,小程序从此就开始火爆,这一年,小程序狂揽 4 亿用户.1.7 亿的日常活跃,上线 58 万个.这是一个巨大的机会,对于企业宣传,拉新用户存在变革性的影响. 小程序的本质是:轻应用,就是不用安装就能使用的手机APP. “跳一跳”养成了大家下拉寻找常用小程序的习惯. 小程序对开发者而言也是非常友好的. 微信就是一个“虚拟机”,小程序使用JavaScript编程,小程序将JavaScript翻译为机器能够识别的

接opencv6.2-improc图像处理模块之图像尺寸上的操作 本文大部分都是来自于转http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/table_of_content_imgproc/table_of_content_imgproc.html#table-of-content-imgproc ,只是个按照自己想法的组织罢了. 六.边缘检测 其实边缘检测就是首先将图像的值作为一个函数的结果值,然后在其函数空间

图像变换是指将一幅图像变换为图像数据的另一种表现形式,例如将图像进行傅立叶变换,或者对图像进行X,Y方向的求导等,经过这些变换,可以将图像数据处理中的某些问题换一个别的角度想办法,所以图像变换是图像处理的时候比较常用的一种方法. 一.sobel算子 sobel算子是一个用于边缘检测的离散微分算子,其结合了高斯平滑和微分求导,用于计算图像灰度函数的近似梯度,在图像的任何一点使用该函数,都将产生对应的梯度矢量或者是发矢量,简单地说,sobel算子适用于计算出图像像素点之间变化幅度的算子,而边缘的变化

一.core 模块 1.Mat - 基本图像容器 Mat 是一个类,由两个数据部分组成:矩阵头(包含矩阵尺寸,存储方法,存储地址等信息)和一个指向存储所有像素值的矩阵(根据所选存储方法的不同矩阵可以是不同的维数)的指针. 创建Mat对象方法:   1->Mat() 构造函数:   Mat M(2,2, CV_8UC3, Scalar(0,0,255));   int sz[3] = {2,2,2};   Mat L(3,sz, CV_8UC(1), Scalar::all(0));   2->

一.理论基础 在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 二.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行

已经不负责图像拼接相关工作,有技术问题请自己解决,谢谢. 一.stitching_detail程序运行流程 1.命令行调用程序,输入源图像以及程序的参数 2.特征点检测,判断是使用surf还是orb,默认是surf. 3.对图像的特征点进行匹配,使用最近邻和次近邻方法,将两个最优的匹配的置信度保存下来. 4.对图像进行排序以及将置信度高的图像保存到同一个集合中,删除置信度比较低的图像间的匹配,得到能正确匹配的图像序列.这样将置信度高于门限的所有匹配合并到一个集合中. 5.对所有图像进行相机参数粗

摘要 缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求,主要是其稳定性和精度的保证.首先常见缺陷:凹凸.污点瑕疵.划痕.裂缝.探伤等. 缺陷检测算法不同于尺寸.二维码.OCR等算法.后者应用场景比较单一,基本都是套用一些成熟的算子,所以门槛较低,比较容易做成标准化的工具.而缺陷检测极具行业特点,不同行业的缺陷算法迥然不同.随着缺陷检测要求的提高,机器学习和深度学习也成了缺陷领域一个不可或缺的技术难点. 总的来说,机器视觉中缺陷检测分为一下几种: blob+特征(官方示例surface_scratch.hde

原贴地址:http://www.cnblogs.com/Fndroid/p/5540688.html 二维码其实有很多种,但是我们常见的微信使用的是一种叫做QRCode的二维码,像下面这样的,可以放心的扫,这只是我的博客主页链接啦: 关于QR码编码的二维码,我们要知道几个特点: 1. 扫描时可以从各个角度去扫,也就是旋转多少度都没关系,不信吗?下次去肯德基买单试试咯. 2. 二维码有容错率,容错率越大,生成的二维码也就越复杂,但是越不容易出错,并且,当二维码被遮挡的时候也越容易扫描出来.这里我上

学习如何在opencv 中用trackbar 函数创建和使用 轨迹条,以及图像对比度,亮度值的动态调整 一.OpenCV中轨迹条(Trackbar)的创建和使用 [1]创建轨迹条-----createTrackbar 函数详解 createTrackbar这个函数我们以后会经常用到,它创建一个可以调整的轨迹条,并将轨迹条附加到指定的窗口上,使用起来方便,首先,它往往会和一个回调函数 配合起来使用,先看它的函数原型: ,); 第一个参数,const string&类型的trackbarname,表

这个月装逼有点少了,为什么呢,因为去考软件射鸡师了,快到儿童节了,赶紧写篇博纪念一下逝去的青春,唔,请忽略这句话. 二维码其实有很多种,但是我们常见的微信使用的是一种叫做QRCode的二维码,像下面这样的,可以放心的扫,这只是我的博客主页链接啦: 关于QR码编码的二维码,我们要知道几个特点: 1. 扫描时可以从各个角度去扫,也就是旋转多少度都没关系,不信吗?下次去肯德基买单试试咯. 2. 二维码有容错率,容错率越大,生成的二维码也就越复杂,但是越不容易出错,并且,当二维码被遮挡的时候也越容易扫描

大图片处理 大图片处理是将原来像素高的转换为像素低的图片,比如原来图片是1024*768的,而手机屏幕是800*600的,这时候就需要进行转换.转换的方式很简单就是等比例缩放. package xidian.dy.com.chujia; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.BitmapFactory; import android.os.Bundle; import android.os.Environment; imp

现代计算机图形管线渲染图像的方法是处理这两个问题: 1 3D世界的几何图元如何投影成2D图元,进而对应到屏幕的哪些像素 2 根据已有的信息(光照,法向量,贴图),每个像素点应该怎样设置颜色 根据这两个问题,我们有了顶点着色器和片段着色器. 本次研究的内容,是第2个问题中的一个问题.这个问题出现在我们有了贴图,我们有了uv,我们有了片段的位置(并非是像素位置,而是有一定精度的浮点位置),如何根据这部分信息选择颜色. 一切技术都起始于对现有不完美部分的改造,MipMap的概念就是这么来的.任何人从事

这是作者:Tong 写的一篇安装教程 首先感谢:wowpc制作的变色龙安装版.iATKOS作者以及硬盘安装助手作者 前言:现在时代在进步,系统同样也在进步,在以前要在PC上整个Mac是很痛苦的事情,就算装好也可能面临驱动上的问题,在经历过这么多坎坷后,在pc上安装mac逐渐走向完美,更所谓比安装windows还要简单,忠心感谢那些为osx86做贡献的朋友. 由于没有相机,手机像素低就拍不了相关安装过程,只能截点电脑的截图给大家参考了,新手要参考安装过程的话可以去论坛找以前的相关教程截图参考: 一

图片拍摄的大小会随着硬件而变化,比如,像素高的相机拍出来的图片要比像素低的图片内存要大. 如此一来,针对机型可能调用camera app保存照片的时候,图片大小会不一样. 为了缩小图片大小,我们需要把临时图片再另存为. BitmapFactory.Options bitmapFactoryOptions = new BitmapFactory.Options(); bitmapFactoryOptions.inSampleSize = 2; Bitmap bm = BitmapFactory.d

平台信息:内核:linux3.4.39系统:android4.4 平台:S5P4418(cortex a9) 作者:瘋耔(欢迎转载,请注明作者) 欢迎指正错误,共同学习.共同进步!! 关注博主新浪博客:http://weibo.com/cpjphone 从在校时玩单片机的点阵屏,到工作后android系统下的LCD,他们像一条流水线,顺应,简单的原理构成了复杂的结构: 我们来梳理一下: 玩51用的点阵 玩51用的lcd1602 玩51.32用的TFT彩屏 对于点阵的原理相比大多数朋友都非常熟悉,

在数学中我们学过线性理论,在图像亮度和对比度调节中同样适用,看下面这个公式: 在图像像素中其中: 参数f(x)表示源图像像素. 参数g(x) 表示输出图像像素. 参数a(需要满足a>0)被称为增益(gain),常常被用来控制图像的对比度. 参数b通常被称为偏置(bias),常常被用来控制图像的亮度. 一.获取图像像素 在opencv中图像数据是存放在Mat数据类型中,我们知道一个像素有rgb构成,所以Mat是个三维数组,一下就是简单的获取mat中图像像素. //三个for循环,执行运算 new_

关键词:android LCD TFT 液晶 偏光片 彩色滤光片  背光 平台信息:内核:linux2.6/linux3.0系统:android/android4.0 平台:samsung exynos 4210.exynos 4412 .exynos 5250 作者:xubin341719(欢迎转载,请注明作者) 欢迎指正错误,共同学习.共同进步!! 下载链接:LCD规格书(404份),之前工作用用到的 . LCD规格书00  . LCD规格书01   .   LCD测试图片,彩条灰阶等  

===================================================== FFmpeg库函数的源代码的分析文章: [骨架] FFmpeg源码结构图 - 解码 FFmpeg源码结构图 - 编码 [通用] FFmpeg 源码简单分析:av_register_all() FFmpeg 源码简单分析:avcodec_register_all() FFmpeg 源码简单分析:内存的分配和释放(av_malloc().av_free()等) FFmpeg 源码简单分析:常见