ImageJ是一款由美国国立卫生研究院(NIH)开发的软件,原名NIH Image,适用于McIntosh.Windows和Linux等系统.ImageJ旨在对图像进行更好的分析和处理,可以下载或在线使用,运行需Java 1.4或更高版本. 产品特点 ImageJ是一款通用软件,用户可使用它运行程序,编写和修改代码,并向他人分享.该软件可以创建并修改图形,支持多种文件格式的处理,与其他图像程序完美兼容,有可下载的使用教程. ImageJ的主要特点: 交互性:编辑和分析用于打印的图像. 支持格式:

今天在开发项目时,一不留神,项目中import部分的内容全部变成了灰色,最后的类名却都变成了红色,如图: 一时之间,懵逼了~~~.Alt+Enter快捷键导包竟然是这个样子的@_@:  这简直就没见过好吗!!??? 一开始以为AS出问题了(其实就是它出问题了,只是没找对,接着看就知道了),重新下载了最新版本的AS,安装后打开还是出问题,什么情况到底是? 后来Alt+Enter快捷键出现setUP JDK的提示,难道是JDK出问题了?下载了JDK的安装包,卸载重新安装配置,还是不行,o(≧口≦)o

ImageJ是世界上最快的纯Java的图像处理程序.它可以过滤一个2048x2048的图像在0.1秒内(*).这是每秒40万像素!ImageJ的扩展通过使用内置的文本编辑器和Java编译器的ImageJ的开发插件.500多插件可用. 数据类型:8位灰度或索引色,16位无符号整数,32位浮点和RGB色彩. 文件格式:读写所有支持的数据类型为TIFF(非压缩)或原始数据.打开和保存GIF,JPEG,BMP,PNG,PGM,FITS和ASCII.打开DICOM.使用URL打开的TIFF.GIF文件.J

在做机器视觉时,常常要将一个多通道图像分离成几个单通道图像或者将几个单通道图像合成一个多通道图像,以方便图像处理,但是.写这篇博客,是为加深对这两个概念的理解,下面会给出部分OpenCV对单通道与多通道图像间相互转化的程序代码,并对运行结果进行观察分析. OpenCV中常用IplImage或CvMat存储图像矩阵,而对这两个对象的初始化函数cvCreateImage(CvSize size, int depth, int channels )和cvCreateMat( int rows, int

该软件能够以给定的数学公式及算法生成各种绚烂的数学图像.软件中有两种生成图像的方法: (1)通过一种我自定义的脚本语言生成: 软件中定义一套简单易学的脚本语言,用于描述数学表达式.使用时需要先要将数学表达式写成该脚本的形式,解析脚本代码以生成相应的图像. (2)使用软件中内置的算法: 软件中含有近百种数学图像生成的算法,如Mandelbrot,JuliaSets之类的分形算法. 软件的开发语言是C++,开发环境是VS2008,渲染使用的是D3D9.关于数学图形图像的QQ交流群: 36775281

在图像处理中,目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest),这是后期图像处理的基础,在获取ROI后,进行一些列的处理.ROI区域在Opencv中就是Rect,先构建Rect,然后给予ROI一些特点,形成了图像掩膜. 一.ROI创建 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows)); //方法二 imageROI=Image(Range(,+logoI

ImageJ是世界上最快的纯Java的图像处理程序. 它能够过滤一个2048x2048的图像在0.1秒内(*). 这是每秒40万像素!ImageJ的扩展通过使用内置的文本编辑器和Java编译器的ImageJ的开发插件.500多插件可用. 数据类型:8位灰度或索引色,16位无符号整数,32位浮点和RGB色彩. 文件格式:读写全部支持的数据类型为TIFF(非压缩)或原始数据. 打开和保存GIF,JPEG,BMP,PNG.PGM,FITS和ASCII.打开DICOM.使用URL打开的TIFF.GIF文

1.uint8,uint16与double 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像.matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)运算. 概括:uint8,uint16--存储,显示 double---计算数据处理 2.转换 I = rgb2gray(imread(‘dog2.jpg')); %把图像变为灰度图像 f = im2double(I);  % 灰度图转doubl

1.图像的透视变换 对于视角变换,我们需要一个 3x3 变换矩阵.在变换前后直线还是直线.要构建这个变换矩阵,你需要在输入图像上找 4 个点,以及他们在输出图像上对应的位置.这四个点中的任意三个都不能共线.这个变换矩阵可以有函数 cv2.getPerspectiveTransform() 构建.然后把这个矩阵传给函数cv2.warpPerspective. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('/home/wl/wyg.jpg',0)#以

本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务,这对我来说是一个有趣的课题,因为它是我博士论文研究的重点.这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Computed Tomography Volumes.” CT扫描图像是一种大体积图像,大小约为512×512×1000灰度体素,用于描绘心脏.肺和胸部的其他解剖结构.胸部CT扫描图像

介绍 我们非常熟悉结构化(表格)数据的预处理步骤.你可以找到缺失的值然后添补它,然后检测并处理异常值,等等这些步骤.这有助于我们建立更好.更健壮的机器学习模型.但是当我们处理图像数据时,应该如何进行预处理? 事实证明,在计算机视觉领域(图像.视频等等),预处理是一个至关重要的步骤.skimage是scikit-learn家族的一部分,它是一个非常有用的库,可以帮助我们开始学习. 在本文中,我们会介绍Python中使用skimage对图像进行一些简单但功能强大的预处理技术. 目录 什么是skima

今天是数据处理专题的第11篇文章,我们继续来介绍matplotlib这个包的使用方法. 在上一篇文章当中我们介绍了matplotlib当中subplot的概念以及用法,今天我们将会来介绍matplotlib绘图中的一些具体的设置,可以让我们画出来的图像更加丰富,表现力也更强. 颜色 我们之前绘制的图像都是蓝色的,这也是matplotlib的默认颜色.我们可以使用color这个参数来设置图像的颜色,比如我们想要画原谅色的图,我们就传入color='green',这样我们得到的图像就是绿色了. 由于

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

HTML 图像 图像标签(<img>)和源属性(Src) 在HTML中,图像由<img>标签定义. <img>是空标签,意思是说,他只包含属性,并且没有闭合标签 要在页面上显示图像 你需要使用源属性(src) src是指"source"源属性指的是图片的URL地址.或者图片的文件路径. 替换文本属性(Alt) alt 属性用来为图像定义一串预备的可替换的文本.替换文本属性的值是用户定义的. 在浏览器无法载入图像时,替换文本属性告诉读者她们失去的信息.

显示图像时,很多个性化显示,圆形或圆角.气泡等等,我们这一篇文章探讨一下圆形和气泡的显示,仿照易信中的实现,先看下效果图: 代码: public class RoundImageView extends ImageView { public RoundImageView(Context context) { super(context); // TODO Auto-generated constructor stub } public RoundImageView(Context context

当我们进入游戏时,是不可能看到所有的图像的,很多图像都是随着游戏功能的打开而出现, 比如只有我打开了"宝石"菜单才会显示宝石的图像,如果是需要显示的时候才加载, 会对用户体验大打折扣,假如用户的手机信号不太好,那么点击菜单将一片空白, 这不是我们希望的效果,只有一种情况是临时加载,就是不可预见的图像,比如排行榜, 我并不知道我刷新一下排行榜会有哪些人会排到前10名,那么只有通过临时加载这些人的头像才能正确显示, 这在后续的教程中会讲解,其余游戏本身的图像都是可预见的,我们通过运用游戏载

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”.       一.基于opencv的surf实现       3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,

前言 图像金字塔是计算机图形学中非常重要的一个概念. 本文将详细介绍这个概念,以及它的实现与应用. 图像金字塔的定义 图像金字塔是一组图像的集合,集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列. 有两种经典的金字塔:高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,前者采用向下采样,后者是向上采样需要的缺失的信息. 向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为: 1. 对图像进行高斯卷积 2. 删除所有的偶数行和偶数列 向上采样的缺失信息(生成拉普拉斯金字塔)的具体操作为: 1. 首先将维数扩大两倍 2.

通过使用 HTML,可以在文档中显示图像. 实例 插入图像 本例演示如何在网页中显示图像. 从不同的位置插入图片 本例演示如何将其他文件夹或服务器的图片显示到网页中. (可以在本页底端找到更多实例.) 图像标签(<img>)和源属性(Src) 在 HTML 中,图像由 <img> 标签定义. <img> 是空标签,意思是说,它只包含属性,并且没有闭合标签. 要在页面上显示图像,你需要使用源属性(src).src 指 "source".源属性的值是图像

iOS面向编码|iOSVideoToolbox:读写解码回调函数CVImageBufferRef的YUV图像 本文档基于H.264的解码,介绍读写Video Toolbox解码回调函数参数CVImageBufferRef中的YUV或RGB数据的方法,并给出CVImageBufferRef生成灰度图代码.方便调试.同时,还介绍了Video Toolbox解码回调中进行YUV处理时容易忽略的问题.文档定位于iOS音视频高级编程,致力于提供高参考价值的Core Video中文资料,最近也在StackO

医学图像处理的应用程序中,经常会碰到读取一个序列图像的操作.比如CT.MR等所成的图像都是一个切面一个切面地存储的,医学图像处理程序要处理这些数据,第一步当然是把这些数据从磁盘等外部存储介质中导入内存. 利用VTK可以读取多种格式的图像文件,支持读取单个的二维图像(比如*.BMP.*.JPEG.*.PNG等)或者三维图像文件(*.VTK.*.mhd.*.mha等),也支持序列图像文件的导入.下面我们详细地讲解如何在VTK里实现序列图像文件的读取(我们以美国可视人的数据做为测试数据,数据可以从这里