对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量,差异范围越大代表对比越大,图像越鲜亮,差异范围越小代表对比越小,图像越灰. GPUImage中实现了对比度调整的Filter,其核心代码如下(fragment): varying highp vec2 textureCoordinate; uniform sampler2D inputImageTexture; uniform lowp float contrast; void main() { lowp vec4 text

1. 理论 图片的转换就是将图片中的每个像素点经过一定的变换,得到新像素点,新像素点组合成一张新的图片. 改变图片对比度和亮度的变换如下: 其中α和β被称作增益参数(gain parameter)和偏差参数(bias parameter),分别控制对比度和亮度. 2. 实现代码 使用上述公式实现改变对比度和亮度的代码如下: void ContrastAndBrightness(const Mat& Src,Mat& Dst,double alpha,double beta) { Dst =

目录: (一)图像加载与保存 (二)图像显示窗口创建与销毁 (三)图片的常用属性的获取 (四)生成指定大小的矩形区域(ROI) (五)图片颜色通道的分离与合并 (六)两张图片相加,改变对比度和亮度 (一)图像加载与保存 1 cv2.imread(filename, flags) :读取加载图片 2 3 cv2.imshow(winname, mat) : 显示图片 4 5 cv2.waitKey() : 等待图片的关闭,可设置参数,为多少毫秒后自动关闭,0时等待用户输入自动关闭. 6 7 cv2

1.通道 意味着我们同过不同的角度来看图像,可以得到不同的图像信息,PS是以灰度图像来表现这种信息的强弱. 我们能看到什么取决于我们的视角.任何灰度图像都可以按照不同的规则来构成彩色图像. 通道除了能存放颜色信息,还能存放选择信息. 2.路径 可以转换为选区,也可以转换为矢量蒙板.与矢量蒙版对应的是点阵蒙版,二者可以搭配使用. 3.透明背景的时候可以用橡皮擦工具 4.注意如果图层是背景图层,要先解锁,然后才能进行选择删除操作 5.按住ctrl+鼠标左键可以快速选定图层,ctrl+j复制图层,按住

在网上搜了一下,ST7920控制器的LCD产品可以提供8位,4位并行和串行接口可选,并行的控制接口的LCD较多,前面的贴子也介绍过,我们在这儿不说了,这儿我们讲的是串口控制LCD12864. 买了块ST7920的LCD12864,型号是12864-1.这个价格好像比前面我买的那个并口的便宜些,52元.是不是显示效果要差些呢. 再来个背面照片: 买来后也就只有个管脚说明:(我只说串口的定义)工作于串行模式时的引脚定义:PIN1------------ GND 电源-, 一般接0V. PIN2---

训练一个神经网络 能让她认得我 阅读原文 这段时间正在学习tensorflow的卷积神经网络部分,为了对卷积神经网络能够有一个更深的了解,自己动手实现一个例程是比较好的方式,所以就选了一个这样比较有点意思的项目. 项目的github地址:github 喜欢的话就给个Star吧. 想要她认得我,就需要给她一些我的照片,让她记住我的人脸特征,为了让她区分我和其他人,还需要给她一些其他人的照片做参照,所以就需要两组数据集来让她学习,如果想让她多认识几个人,那多给她几组图片集学习就可以了.下面就开始让我

Make the most of your data Data augmentation 加载图像后,对图像做一些变化,这些变换不改变图像的标签. 通过各种变换人为的增大数据集,可以避免过拟合提高模型的性能,最简单的数据增强就是横向翻转. 1. horizontal flips 2. random crops and scales 对图像进行随机的尺度和位置上选择图像截图:缩放到CNN需要的图像大小最为新的数据集. 使用随机裁剪和缩放来训练模型的时候,用整幅图像来测试算法并不合理,因此在测试阶段

显示行号 set number 自动缩进有两个选项 set autoindent set cindent autoindent 就是自动缩进的意思,当你在输入状态用回车键插入一个新行,或者在 normal 状态用 o 或者 O 插入一个新行时,autoindent 会自动地将当前行的缩进拷贝到新行,也就是"自动对齐",当然了,如果你在新行没有输入任何字符,那么这个缩进将自动删除. cindent 就不同了,它会按照 C 语言的语法,自动地调整缩进的长度,比如,当你输入了半条语句然后回车

源地址 arXiv:1712.07465: Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition 简介 识别图像中的多个标签是计算机视觉中的一项基本但具有挑战性的任务.针对现有方法计算成本高.不能有效利用空间上下文的问题,论文提出了循环迭代的结合注意力机制的强化学习框架,并进行了对应的熔断测试. 框架结构 输入部分 将图片放缩至W*H的大小,送入FCN(VGG16 ConvNet)产生特征图\

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建: 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析数据读取. 一.整体框架 SSD的数据读取环节,同样适用于大部分目标检测的环节,具有通用性.为了方便理解,本项目以V

一.迁移学习的概念 什么是迁移学习呢?迁移学习可以由下面的这张图来表示: 这张图最左边表示了迁移学习也就是把已经训练好的模型和权重直接纳入到新的数据集当中进行训练,但是我们只改变之前模型的分类器(全连接层和softmax/sigmoid),这样就可以节省训练的时间的到一个新训练的模型了! 但是为什么可以这么做呢? 二.为什么可以使用迁移学习? 一般在图像分类的问题当中,卷积神经网络最前面的层用于识别图像最基本的特征,比如物体的轮廓,颜色,纹理等等,而后面的层才是提取图像抽象特征的关键,因此最好的

https://blog.csdn.net/Vici__/article/details/100714822 目录 cv2常用类: 1.图片加载.显示和保存 2.图像显示窗口创建与销毁 3.图片的常用属性的获取 4.生成指定大小的矩形区域(ROI) 5.图片颜色通道的分离与合并 6.两张图片相加,改变对比度和亮度 7.像素运算(1)加减乘除 8.像素运算(2)均值&方差 9.像素运算(3)逻辑运算--与.或.非.异或 10.计算执行时间 11.泛洪填充(需要4.ROI的知识) 12.彩色空间转换

Programming in LuaCopyright ® 2005, Translation Team, www.luachina.net Programming in LuaProgramming in Lua作者:Roberto Ierusalimschy翻译:www.luachina.netSimple is beautifulCopyright ® 2005, Translation Team, www.luachina.net Programming in Luai版权声明 <Pro

https://blog.csdn.net/u013139259/article/details/52145377 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u013139259/article/details/52145377问题介绍理论介绍代码介绍优化方式与实验结果问题介绍 图像处理中改变亮度和对比度是很基础的需求,算法也相对简单.博主的工作是要模拟待处理视频的不同光照下的效果.博主想到的方式就是 利用Opencv读取视频的每一帧,然后

本实例演示简单地改变图像的对比度和亮度,使用了如下线性变换来实现像素值的遍历操作: The parameters α > 0 and β often called the gain and bias parameters; sometimes these parameters are said to control contrast and brightness respectively. 代码如下: // 改变图像的对比度和亮度 #include <opencv2/opencv.hpp>

#include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; double alpha; /**< 控制对比度 */ int beta; /**< 控制亮度 */ int main( int argc, char** argv ) { /// 读入用户提供的

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

CSS3 Filter(滤镜)属性提供了提供模糊和改变元素颜色的功能.CSS3 Fitler 常用于调整图像的渲染.背景或边框显示效果. -webkit-filter是css3的一个属性,Webkit率先支持了这几个功能,感觉效果很不错.下面咱们就学习一下filter这个属性吧. 现在规范中支持的效果有: grayscale 灰度               值为0-1之间的小数 sepia 褐色   值为0-1之间的小数 saturate 饱和度 值为num hue-rotate 色相旋转 值

GPUImage是一个非常棒的图像处理的开源库,里面提供了非常非常多的滤镜效果来加工图像. 不过就是因为太多效果了,而且对于程序员来说,那么多效果并不清楚知道要用那一个.于是我就使用提供的默认值,加上对滤镜的命名的理解,粗略简单地对GPUImage.h里引用的各个滤镜进行简要说明.这样方便以后找到想要的滤镜效果.其中可能有理解错误,或者表达不准确的地方还请大家斧正.其中有些效果需要使用摄像头才可能有比较理想的效果. #import "GLProgram.h" // Base class

GPUImage是一个非常棒的图像处理的开源库,里面提供了非常非常多的滤镜效果来加工图片. 不过就是因为太多效果了,而且对于程序员来说,那么多效果并不清楚知道要用那一个.于是我就使用提供的默认值,加上对滤镜的命名的理解,粗略简单地对GPUImage.h里引用的各个滤镜进行简要说明.这样方便以后找到想要的滤镜效果.其中可能有理解错误,或者表达不准确的地方还请大家斧正.其中有些效果需要使用摄像头才可能有比较理想的效果. 附上注释的GPUImage.h代码: #import "GLProgram.h&