利用C#图片处理的一些基本和高级应用,解决了显示排版时想让相片缩略图列表非常统一.整齐.和美观,每张缩略图大小固定为120 x 90且不拉伸变形,用户头像让缩略图比原图更清晰,上传的图片下加一个半透明的LOGO水印等等要求. 高缩略图清晰度 之前一直认为缩略图不可能比原图清晰,直到某天一位产品的同事给我看某网站的效果.于是开始寻找.NET下实现代码,仔细观察缩略图确实比原图更清晰了一些,但代价是缩略图文件比原图更大,所以如果你想让一张占满显示器屏幕的超大图片更清晰,那么图片占用空间和网络流量就必

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

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

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上.这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富. 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

相机的自动对焦要求相机根据拍摄环境和场景的变化,通过相机内部的微型驱动马达,自动调节相机镜头和CCD之间的距离,保证像平面正好投影到CCD的成像表面上.这时候物体的成像比较清晰,图像细节信息丰富. 相机自动对焦的过程,其实就是对成像清晰度评价的过程,对焦不准确,拍摄出来的图像清晰度低,视觉效果模糊,如果是在工业检测测量领域,对焦不准导致的后果可能是致命的:对焦准确的图像清晰度较高,层次鲜明,对比度高. 图像清晰度评价算法有很多种,在空域中,主要思路是考察图像的领域对比度,即相邻像素间的灰度特征的

直接上代码,list_jian.txt为待检测图像路径列表 import cv2 import numpy as np import os for path in open("list_jian.txt"): path = path.replace('\n', '') #去除换行符号 img = cv2.imread(path, 1) width,height = img.shape[:2][::-1] img_resize = cv2.resize(img,(int(width*1.

借鉴百度对此标题的评价: 使用字体图标的优势 字体图标除了图像清晰度之外,比位图还有哪些优势呢. 适用性:一个图标字体比一系列的图像(特别是在Retina屏中使用双倍大小的图像)要小.一旦图标字体加载了,你的图标就会马上渲染出来,不需要下载一个图像. 可扩展性:图标字体可以用过font-size属性设置其任何大小.这使您能够随时输出不同大小的图标,然而,使用位图,你必须得为每个不同大小的图像输出一个不同文件. 灵活性:文字效果可以很容易地应用到你的图标上,包括颜色,阴影和翻转等效果.他们还可以在

虽说我主要做的硬件,平时的兴趣爱好比较关注移动互联网,混迹于虎嗅.爱范儿.雷锋网.36Kr.cnBeta.瘾科技.i黑马.TechWeb等这类科技以及创业媒体,遗憾的是系统的去写的并不多,好在还算充分的利用了碎片化的时间,在阅读的过程中去思考,去记录. 我是虎嗅的第一批会员,最早是在天涯IT中发现这个网站,在这个网站上线十余天之后我就注册成为会员,虎嗅的文章相对不错,我也逐渐养成了评论.思考的习惯,我也很荣幸成为虎嗅几次活动的获奖者,期间也陆续被创业家杂志.DoNews.i黑马等杂志.网站约稿,

作者:马健邮箱:stronghorse_mj@hotmail.com发布:2009.09.26 更新历史 2014.11.11补充了文字版PDG的部分内容增加CX PDF等打包格式的相关内容 2009.09.26首次公开发布 事先声明:1.本文仅代表我自己的个人观点,没有必要争论:如果发现硬伤,欢迎指正:如果仅仅是有不同意见,请自己另写一篇去.2.本文可以转载,但是必须注明转自读书园地,并注明原作者为strnghrs,并且不能对原文作任何删改,否则视为非法盗版.3.本文写作过程中得到coolma

Atitit 图像处理知识点体系知识图谱 路线图attilax总结 v4 qcb.xlsx 分类 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 分类 分类 理论知识 图像金字塔 常用底层操作 卷积扫描 滤镜 素描滤镜 理论知识 高斯金字塔,拉普拉斯金字塔 常用底层操作 扫描线扫描 滤镜 毛玻璃 理论知识 Harris角点 常用底层操作 像素扫描 滤镜 油画 理论知识 纹理 常用底层操作 滤镜 像素画 理论知识 Bezier曲线 常用底层操作 截取 滤镜 其他滤镜效果 理论知识 去除alpha通道

Game Theory Reveals the Future of Deep Learning Carlos E. Perez Deep Learning Patterns, Methodology and Strategy @ IntuitionMachine.com 译自:https://medium.com/intuitionmachine/game-theory-maps-the-future-of-deep-learning-21e193b0e33a#.2vjbrl5di 若你一直fo

二维码在生活中出现的频率越来越多了,大街小巷各个角落,它的出现更大的作用是代替功能单一的传统条形码,但是通常很多人第一次见到这个都不清楚这是干嘛用的.最初第一次见到可能就是买到的商品上有一个数字的条形码,在超市结账时,售货员会扫描条形码分辨这个商品的具体信息,所以通常人们对于此的认识只是停留在商品上一串神秘的数字图形,由此传统的条形码就是这一大串奇怪的数字.如今各种形态的二维码充斥在各式各样的商品上,正在走向普及的行列中 二维码中的内容常见分为三种: 1.纯文本 2.名片(有格式的文本) 3.U

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱v2 霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). Hough变换原理 霍夫变换的应用是很广泛的,比如我们要做一个支票识别的任务,假设支票上肯定有一个红颜色的方形印章,我们可以通过霍夫变换来对这个印章进行快速定位,在配合其它手段进行其它处理.霍夫变

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱 图像处理知识点 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 基本知识图像金字塔op膨胀叠加混合变暗识别与检测分类肤色检测other验证码生成 基本知识卷积扫描op高斯模糊叠加混合颜色简单识别与检测分类ocr文字检测other动态按钮背景 基本知识扫描线扫描op灰度化叠加混合普通叠加识别与检测分类人脸检测other字体扣除 基本知识像素扫描op截取叠加混合识别与检测分类胸部检测other字体合成 基本知识去除alpha通道op相似度判断叠加混合

Atiti  attilax主要成果与解决方案与案例rsm版 v4 版本历史记录1 1. ##----------主要成果与解决方案与 参与项目1 ###开发流程与培训系列1 #-----组织运营与文化建设系列1 ###编程语言系列与架构系列(au2 ##界面gui 与游戏引擎 与数据可视化系列 (au2 #----跨结构化数据查询 与大文件数据查询 分布式数据处理系列 爬虫与发帖机,数据挖掘采集器系列au3 ###文字文本处理 自然语言处理 日历处理系列3 ##--------图像图片处理 分

源代码链接: http://pan.baidu.com/s/1pKA5Vcv 密码: ib2x 注:SVG格式图片特点: 1. 文件小 2. 图像中文字独立于图像, 可以编辑,可搜索. 3.没有字体限制 4.可以任意缩放而不破坏图像清晰度和细节 下面实现一个SVG图片浏览器. 显示效果如图(放大超过窗口大小时, 可以通过滚动条拖曳查看图片) 1. 2. (如图,可以任意放大,而不失真) 源代码如下: 注: 1.在实现代码前 需要现在工程文件“.pro”中加入 QT += svg 2.新建项目“S

matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的. Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱也提供了专业绘图函数,这些值得大家深入学习好久. 今天我只是讨论下如何保存这些由Matlab绘制出来的图像呢?当然借助第三方截图软件,就算了! 1.使用imwrite 函数 如图像是img,则可以使用 imwrite(img,'result.jpg'); 这种方法保存图像大小和显示的大小事一样的.

1.LCD显示主要相关概念 (1)像素(pixel) 整个图像是由一个个的像素组成的,像素就是一个显示点.像素就是组成图像的最基本元素,或者说显示中可以被控制的最小单位,整个图像就是由很多个像素组成的. 像素可以被单独控制,或控制其亮或不亮(单色屏).或控制其亮度强弱(譬如亮50%,35%,这样叫灰度屏,以前的黑白电视机).或控制其显示一定的颜色(这就 是我们现在最常用的彩色显示屏). 总结:像素很重要,整个显示图像是由一个个的像素组成的.我们要在显示器上显示一个图像,就是把这个图像离散化成一个

图像清晰度是衡量图像品质优劣的标准之一,清晰的图像能给人以赏心悦目的视觉享受.长期以来,图像扫描设备和图像处理软件的开发生产厂商都很重视图像清晰度处理功能的开发,图像处理人员也在日常的实践中不断摸索出图像清晰度的调节技巧. 数字化图像清晰度的处理原理 清晰度是图像细节边缘变化的敏锐程度.在图像细节的边缘处,光学密度或亮度随位置的变化越敏锐(变化快).越剧烈(反差大),则细节的边缘就越清晰,可辨程度越高. 在图像信息的传递过程中,细节本身及其清晰度都会有所损失.以印刷复制为例,假设原稿为彩色反转片

1.Color Filter Array — CFA 随着数码相机.手机的普及,CCD/CMOS 图像传感器近年来得到广泛的关注和应用. 图像传感器一般都采用一定的模式来采集图像数据,常用的有 BGR 模式和 CFA 模式.BGR 模式是一种可直接进行显示和压缩等处理的图像数据模式,它由 R( 红).G( 绿) .B( 蓝) 三原色值来共同确定 1 个像素点,例如富士数码相机采用的 SUPER CCD 图像传感器就采用这种模式,其优点是图像传感器产生的图像数据无需插值就可直接进行显示等后续处理,

作者:马健邮箱:stronghorse_mj@hotmail.com发布:2007.12.08更新:2012.07.09按照<MODI中的OCR模块>一文相关内容进行修订2012.07.02按照新版Pdg2Pic的情况对内容进行补充2012.06.11标题从<在简体中文Office 2003下OCR繁体中文.日文.韩文>改为<用MODI OCR 21种语言> 目录1 安装MODI    1.1 Office 2003下安装MODI    1.2 Office 2007下