void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,workImg->nChannels); cvSmooth(in,out,CV_BLUR,3,workImg->nChannels);  //  简单平均 m_dibFlag=imageReplace(out,&workImg); In

均值模糊(Box Blur) 概述 因为公司手游项目需求.须要一个适合手机平台的模糊效果,同一时候须要开放一个參数便于调节模糊值.我首先想到的就是ps里面的均值模糊. 查资料能够知道均值模糊是一种高速的图像模糊技术,相比与传统的卷积模糊(如高斯模糊),均值模糊能够更加有效率的完毕对图像模糊.在unity官方自带imageeffect包也有一个blur的屏幕特效,用的就是均值模糊算法,仅仅只是他仅仅採样了离原像素上下左右模糊半径(Blur Spread)距离的四个像素进行平均处理.然后做迭代(It

一.简介   今天来学习一下后处理中比较常用的一种效果,屏幕模糊效果.模糊效果,在图像处理中经常用到,Photoshop中也有类似的滤镜.我们在游戏中也会经常用到.因为屏幕模糊效果是一些高级后处理效果的基础,比如景深等效果都需要用屏幕模糊效果来实现,所以我们首先看一下屏幕模糊效果,然后通过屏幕模糊,进一步学习景深效果与运动模糊效果的实现. 所谓模糊,也就是不清楚,清晰的图片,各个像素之间会有明显的过渡,而如果各个像素之间的差距不是很大,那么图像就会模糊了,极端一点的情况,当一张图片所有的像素之间

均值模糊,也使用卷积来实现,之不过卷积中每个值均相等,且相加等于1. 代码如下, 子类: using UnityEngine; public class MeanBlurRenderer : PostEffectRenderer { protected override string ShaderName { get { return "Custom/Mean Blur"; } } } MeanBlurRenderer shader Shader "Custom/Mean B

均值模糊 中值模糊 自定义模糊 模糊操作的基本原理 基于离散卷积 定义好每个卷积核 不同卷积核得到不同的卷积效果 模糊是卷积的一种表象 blur cv2.blur(image, (1, 3)) 第二个参数是卷积核的大小 cv2.medianBlur(image, 5):中值模糊 中值模糊对椒盐噪声有很好的去燥效果 自定义: 高斯模糊 高斯模糊GaussianBlur函数原型: GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]

Java数据库学习之模糊查询(like ): 第一种方式:直接在SQL语句中进行拼接,此时需要注意的是parm在SQL语句中需要用单引号拼接起来,注意前后单引号之间不能空格 String sql = "select * from tb_user where uname like '%" + parm + "%'"; 第二种方式: 使用占位符,在占位符赋值时进行拼接 String sql = "select * from tb_user where unam

java使用elasticsearch进行模糊查询 使用环境上篇文章本人已书写过,需要maven坐标,ES连接工具类的请看上一篇文章,以下是内容是笔者在真实项目中运用总结而产生,并写的是主要方法和思路,具体实现大家可以看后面文章,若其中有不适,请大家多多包涵 一.ES模糊查询 (一)不含中文模糊查询,适用于数字 SearchResponse searchResponse=null; //连接elasticsearch TransportClient transportClient = ESCli

Atitit Java  OpenCV 捕获视频 ,打开一段视频或默认的摄像头 有两种方法,一种是在定义类的时候,一种是用open()方法. 一. 读取视频序列 OpenCV提供了一个简便易用的框架以提取视频文件和USB摄像头中的图像帧,如果只是单单想读取某个视频,你只需要创建一个cv::VideoCapture实例,然后在循环中提取每一帧.新建一个Qt控制台项目,直接在main函数添加: 注意:要正确打开视频文件,计算机中必须安装有对应的解码器,否则cv::VideoCapture无法理解视频

Mean Shift均值漂移算法是无参密度估计理论的一种,无参密度估计不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的密度估计,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出. Mean shift将特征空间视为先验概率密度函数,那么输入就被视为是一组满足某种概率分布的样本点,这样一来,特征空间中数据最密集的地方,对应于概率密度最大的地方,且概率密度的质心就可以被视为是概率密度函数的局部最优值,也就是要求的聚类中心.对于每一个样本点,计算以它为中心

图像模糊的本质, 从数字信号处理的角度看,图像模糊就要压制高频信号保留低频信号, 压制高频的信号的一个可选择的方法就是卷积滤波.选择一个低频滤波器,对图像上的 每个像素实现低频滤波,这样整体效果就是一张数字图像更加的模糊,显示更少的细节信息. 传统的卷积模糊计算量巨大,程序效率比较低,基于滑动窗口的Box Blur是一种快速模糊方法, 其结果近似于卷积模糊的结果.我没证明过! 一:Box Blur数学原理 根据输入的半径R,计算起始2*R +1个像素的平均值, 作为第一个输出像素的结果, 公式可

原理 Note 以下原理来源于Richard Szeliski 的著作 Computer Vision: Algorithms and Applications 以及 Learning OpenCV 平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法. 平滑处理的用途有很多, 但是在本教程中我们仅仅关注它减少噪声的功用 (其他用途在以后的教程中会接触到). 平滑处理时需要用到一个 滤波器 . 最常用的滤波器是 线性 滤波器,线性滤波处理的输出像素值 (i.e. ) 是输入像素值 (i.e

什么是直方图均衡化? 直方图均衡化是一种简单有效的图像增强技术,通过改变图像的直方图来改变图像中各像素的灰度,主要用于增强动态范围偏小的图像的对比度.原始图像由于其灰度分布可能集中在较窄的区间,造成图像不够清晰.例如,过曝光图像的灰度级集中在高亮度范围内,而曝光不足将使图像灰度级集中在低亮度范围内.采用直方图均衡化,可以把原始图像的直方图变换为均匀分布(均衡)的形式,这样就增加了像素之间灰度值差别的动态范围,从而达到增强图像整体对比度的效果.换言之,直方图均衡化的基本原理是:对在图像中像素个数多

最近在上计算机视觉这门课程用到了OpenCV,于是找到了"Using OpenCV Java with Eclipse"这篇博文,是英文的,我将它翻译如下与大家分享 正文: 从2.4.4版本以后,OpenCV开始支持Java.在这个教程中我会教你在Eclipse下怎么部署环境来使用OpenCV Java(操作系统是Windows),这样你可以充分的利用Java中的垃圾回收机制和一些极其方便的机制,从而大大减少你的代码工作量和错误.现在我们开始. 配置Eclipse: 首先,从官方下载网

UIImage-Helpers 网络图片模糊用法   float quality = .00001f;    float blurred = .5f; NSURL *url = [NSURL URLWithString:@"http://pic21.nipic.com/20120614/10230657_130343324168_2.jpg"]; NSData *data = [[NSData alloc]initWithContentsOfURL:url]; UIImage *img

昨天发现虽然图片生成字体够清楚了,但是会出现少量锯齿,所以调整了下,代码如下: g.setRenderingHint(RenderingHints.KEY_ANTIALIASING, RenderingHints.VALUE_ANTIALIAS_ON); -- 以下为旧的 今天遇到一个很纠结的问题,就是用java 生成的图片字体很是模糊,一开始以为是字体的问题,换了很多字体,例如苹方,思源黑体,这些平时用到的开源字体,无论咋处理,都没效果. 后面老大看了下,觉得是我的画布又问题,于是添加了一个参

版本 Java1.8 opencv3.4 代码: import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JPanel; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfDouble; import org.opencv.core.MatOfRect; import org

1.cv2.blur(img, (3, 3))  进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255表示 3. cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高

java使用elasticsearch进行多个条件模糊查询 文章说明: 1.本篇文章,本人会从java连接elasticsearch到查询结果生成并映射到具体实体类(涵盖分页功能) 2.代码背景:elasticsearch版本为:5.2.0; 3.本人以下代码是分别从两个索引中查询数据,再将两个数据进行整合,如果大家只需要分组查询,那么则选取文章中的分组查询部分代码 4.本人的实体类主要是按照layUI分页框架进行设计:实体大家可以根据自己的具体需求进行设计 一.java连接elasticsea

Using OpenCV Java with Eclipse http://docs.opencv.org/2.4/doc/tutorials/introduction/java_eclipse/java_eclipse.html Since version 2.4.4 OpenCV supports Java. In this tutorial I will explain how to setup development environment for using OpenCV Java w

总共分三步:压缩,灰度化,均值化,求哈希值. 1.压缩 void secondMethod(char* filename, char* savename) { //const char* filename2 = filename.c_str(); //const char* savename2 = savename.c_str(); //第一幅图像的参数 IplImage* img = NULL; //OpenCV图像数据结构指针 int width, height; //图像的宽和高 //ch

首先当然是需要安装opencv了,我用的是opencv2.4.13.下载完之后就可以直接安装了,安装过程也很简单,直接下一步下一步就好,我就不上图了. 接下来在opencv下找到jar包,比如我直接安装在c盘,我的jar包在C:\opencv\build\java中. 然后将jar包拷贝到lib目录中,并且在idea中配置 接着在opencv的路径下找到lbpcascade_frontalface.xml.比如我的就是C:\opencv\sources\data\lbpcascades.然后将其