如: private Image image= Resources.image1;//假设image1这张资源图是360×600这么大 private Graphics graphics; graphics.DrawImage(image, 0, 0);//在[0,0]坐标处画出image,我擦!绘出来的图片比原图变大了! 什么原因呢??? 原来,DrawImage是与设备相关的函数,也就是,DrawImage会把屏幕的参数带上!!! 所以,它绘制图像的DPI基本都是96.而我们的图片是一般是7

1.背景 在完成一个分表项目后,发现分表的数据迁移后,新库所需的存储容量远大于原本两张表的大小.在做了一番查询了解后,完成了优化. 回过头来,需要进一步了解下为什么会出现这样的情况. 与标题的问题的类似问题还有,为什么表数据内容删除了而表大小没有变化.其本质都是一样的. 要回答这些问题,我们需要从mysql的索引模型谈起. 2.InnoDB 的索引模型 由于 InnoDB 存储引擎在 MySQL 数据库中使用最为广泛,所以接下来就以 InnoDB 为例,分析其中的索引模型. 在 InnoDB 中

今天用wireshark抓取TCP连接时的报文发现客户端的Win变大了,这里是使用了Window Scale来扩张TCP接收窗口,使得接收窗口可以大于65535字节. 首先1号包是TCP第一次握手连接时客户端的请求包,客户端如果窗口大于65535,那么就先将Window size value设置为65535,并且将Options中Shift count设置为8(根据实际情况而定),表示客户端窗口将大于65535,具体是多大,在3号数据包会给出窗口的基数. 下面是3号包截图,可以看到窗口的基数是3

首先投影时，重采样方式选择nearest最邻近采样法，不改变投影后图像的DN值。 然后双击投影后图像，在符号系统中选择RGB——拉伸类型改为：无（默认是标准差拉伸）

不需要 ML/DL 基础,不需要深奥数学背景,初学者和软件开发者也能快速掌握 TensorFlow.掌握人工智能应用的开发秘诀. 以前,吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识,虽然也会有动手实验,但它们主要是为了帮助理解.在这一份 Coursera 新课中,吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态. 这一个专项课程目前主要包含两门课,即 TensorFlow 简介与 TensorFlow 中的卷积神经网络.第一课

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把

我们所看到的图像,究竟是如何构成的呢?这就需要涉及到图像类型的概念. 电脑中的图像类型分为两大类,一类称为点阵图,一类称为矢量图. 点阵图顾名思义就是由点构成的,如同用马赛克去拼贴图案一样,每个马赛克就是一个点,若干个点以矩阵排列成图案. 数码相机拍摄的照片.扫描仪扫描的稿件以及绝大多数的图片都属于点阵图,如下图就是一个典型的点阵图.把这幅图片调入Photoshop,使用菜单[图像 图像大小]就可以看到如下 图的信息.注意窗口上部像素大小的宽度和高度,分别是400像素和225像素. 像素是什么?

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处

参考文献 目标 学习图像金字塔 学习函数cv2.pyrUp()和cv2.pyrDown() 原理 当我们需要将图像转换到另一个尺寸的时候, 有两种可能,一种是放大图像,另一种是缩小图像.尽管在Opencv几何变换中学到了resize()函数,不过使用图像金字塔来做图像缩放也是视觉运用中广泛应用的一项技术. 一般来说我们操作的图像是具有固定分辨率的,但是有些情况下,我们需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理(尤其是在我们需要提取图像特征的时候).这个时候我们需要创建一组新的图像,这些图像是具有

翻译自 某大神在Stack Overflow里的自问自答 (一般我们将Bitmap翻译为位图,但为了更好理解,在本文中我将它翻译成图像): 我们在开发的时候,经常需要从服务器中加载图像到客户端中,但有时手机屏幕较小(服务器传来的图像是大图)导致我们需要重新调整图像的大小以适应手机的屏幕.我们可以使用createScaledBitmap方法来调整图像的大小,可当我们使用createScaledBitmap来得到大量的缩略图后(图像数量较大),会导致许多的内存溢出错误(out-of-memory e

我们在实际应用中对图像进行的操作,往往并不是将图像作为一个整体进行操作,而是对图像中的所有点或特殊点进行运算,所以遍历图像就显得很重要,如何高效的遍历图像是一个很值得探讨的问题. 一.遍历图像的4种方式:at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到任何类型的图像上的点.下面我们通过一个图像处理中的实际来说明它的用法. 在实际应用中,我们很多时候需要对图像降色彩,因为256*256*256实在太多了,在图像颜色聚类或彩色直方图时,

http://www.cnblogs.com/CoverCat/p/5043833.html Visual Studio Community 2015 工程和代码:http://pan.baidu.com/s/1o7lxYSM 内容 在这篇文章中将提到以下内容: 全局阈值 自适应阈值 Otsu's二值化 在图像处理中,会希望忽略掉一些灰度细节,只保留主体的轮廓,对灰度图像进行阈值化处理能达到这个目的. “其基本的思想是,给定一个数组和一个阈值,然后根据数组中的每个元素的值是低于还是高于阈值而进行

滤波实际上是信号处理里的一个概念,而图像本身也可以看成是一个二维的信号.其中像素点灰度值的高低代表信号的强弱. 高频:图像中灰度变化剧烈的点. 低频:图像中平坦的,灰度变化不大的点. 根据图像的高频与低频的特征,我们可以设计相应的高通与低通滤波器,高通滤波可以检测图像中尖锐.变化明显的地方:低通滤波可以让图像变得光滑,滤除图像中的噪声. 下面我们来看一下OpenCV中的一些滤波函数: 一.低通滤波 1,blur函数 这个函数是一个平滑图像的函数,它用一个点邻域内像素的平均灰度值来代替该点的灰度.

基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注,那么就简单了:用OpenCV的Perspective Trans

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

15     遍历图像中的像素,是先for行数后for列数的,也就是一列一列的遍历,matlab中是从1开始计数,opnecv中采用c语言的从0开始计数. 矩阵归一化:normalize()函数,参数挺多,不过大多都有默认值,不用都写出来,一般要求的图像归一化精简写法为 normalize(InputArray secImage , outputArray dstImage);一个输入,一个输出即可. 16     消除图像中的噪声成分叫做图像的平滑化或滤波操作,信号或图像的能量大部分集中在幅度

1. 背景介绍 在监控web页面上显示主机都为问号,如下图所示: 本文的主要目的就是将监控的图片添加进去,让监控图像变得美观. 2. 图片的下载地址 图片的下载地址如下: https://exchange.nagios.org/directory/Graphics-and-Logos/Images-and-Logos 图片下载之后,解压缩上传的服务器路径如下: 3. nagios设置 可以设置图标的配置文件如下: 主要可以设置的地方就是定义主机的地方,如下所示: 也可以在模板中进行定义,如下所示

转自:http://www.tuicool.com/articles/U3URRrI 项目中经常会遇到将一张图像处理成灰色的需求,为了节省资源,一般不会让美术再做一套同样的灰度图,通常会通过代码处理让图片变灰.网上也有很多用shader处理图片变灰的方法,这些方法确实也实现了让图片变灰的需求,但是android平台从后台切换回来的时候,shader被释放,导致图片位置错乱.关键在于从android后台切换回来的时候需要重新加载shader.我们看一下cocos2dx原生的shader处理方式,我

话说,平凡之处显真格,这一点也没错!  比如,对旋转图像进行双线性插值,很简单吧?  可,对我,折腾了大半天,也没有达到预期效果!  尤其是三个误区让我抓瞎好久: 1,坐标旋转公式.   这东西,要用的时候查资料,抄过来,从不记清,猛地一下让人写正确,确实不容易,虽然只是正余弦的排列问题.画图推导的方法也是知道,但是,奈何又记不得三角形的和角展开公式.没办法,只好逐一测试验证了,心血经验,45.90,135,180这几个角度最好都验证一下. 2,双插的数据来源. 一开始,思维上习惯地数据来源认定