原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自 祥的博客 原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 在毕业设计的时候写论文画图,要在一个图像上精确的标记出要处理的区域,用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确,而且也不符合懒人思维(以后怎么办,要一劳永逸,嘿嘿),所以就自己写软件吧. 编程思想和注意事项 其实程序的思路很简单,就是在局域外面像素的值(颜色)覆盖掉就行了,但是要注意几点内容. 原图像通道问题(边框颜色问

1.多重边框 我们可以通过使用border-image来写一个多重边框,或使用多个元素来模拟多重边框,不过我们有更好的办法来制作一个多重边框,那就是使用box-shadow的第四个参数(称为扩张半径)来完成一个多重边框的制作,肯定大家都已经非常熟悉box-shadow了,不过我还是来复习一下.(1) box-shadow:none | <shadow>#where<shadow>= [inset? && [ <offset-x><offset-y&

...虽然是一个很小的问题,但其实还是挺实用的. 实现一个边框外的角. 用纯CSS来写. 一开始实现的效果是这个样子的. 但是这个效果没有办法给他附带阴影,所以换了一种写法.实现成了这个样子 想要实现这个小三角形,不适用icon ,用纯CSS写,其实是利用了border的特性来实现的. ..之前都不晓得,后来有人告诉我之后,自己研究了一下才明白的. 虽然网上讲的人很多,但是我觉得把自己的收获记录下来才是最棒的. 我们先来看看border是什么样子的吧! 我们为一个长宽10px大小的盒子定义了30

(一)图像几何变换理论知识 (1)图像的平移与比例 图像的平移很简单,平移前后的坐标分别为(x,y)和(x',y'),则满足的关系式为 x'= x +Tx: y'= y +Ty: 其中Tx与Ty分别为对应的偏移量. 图像的比例也很简单,可以描述为:x'=S_x * x;  y'=S_y * y; 那么上述的关系怎么用一个矩阵来表示呢?一个很重要的矩阵来了,那就是变换矩阵T,并且对于二维坐标下的点,一般转化为笛卡尔坐标系下进行计算,用一个三维点表示二维的,只不过把最后一项值置为1,这样一个二维坐标

CSS外边距 围绕在元素边框的空白区域就是外边距  设置外边距会在元素外创建额外的空白 设置外边距的最简单的方法就是使用 margin 属性,这个属性接受任何长度单位.百分数值甚至负值. CSS margin 属性 margin 属性 接受任何长度单位 可以是像素 英寸 毫米 或者 em margin 可以设置为auto 更常见的做法是为外边距设置长度值 下面的声明在h1元素的各个边上设置了1/4英寸的空白 h1 { margin:0.25in } 下面的例子为h1元素的思辨分别设置了不同的外边

border-image属性 .className{ border-image:url(/course/54d1cae088dba03f2cd1fec1/img/border.png) 20 20 20 20 / 20px; -webkit-border-image:url(/course/54d1cae088dba03f2cd1fec1/img/border.png) 20 20 20 20 / 20px; -moz-border-image:url(/course/54d1cae088dba

十一没什么事干,接着看图像算法. 这个球面化算法最初是在ps上的球面化滤镜中看到的,感觉挺有意思,就研究了一下. 算法的详细推导可以在这篇博客中找到,我比较懒,只在纸上推了一遍,就不在博客上编辑了. 不过这里还是要把逆变换公式写一下. 公式如下: 其中R为球的半径,x,y为目标图像像素坐标,xx,yy为源图像像素坐标. 原图: 球面化后: matlab代码如下: clear all;close all;clc; img=imread('lena.jpg'); [h w]=size(img); i

matlab各类数据图像之间的转化 rgb类型转化为二值的步骤例如以下: 1.採用命令im2double将rgb类型转化三维的double >> str='E:\programing\Eigenface_PAC\Face\image_0001.jpg'; >> A=imread(str); >> imshow(A); 2.用命令imresize调整图像的尺寸大小 >> B=imresize(A,[529 529]); >> imshow(B);

clc; clear all; close all; I = imread('E:\matlab\files-images\tomsen512.jpg'); rs = size(I, 1);% 行数cs = size(I, 2); % 列数% ch为列间隔 cw为行间隔 ,控制分块图像的大小,如现在的8*8% numr为间隔块个数 numc为间隔块个数ch = 8;   cw = 8; numr = round(rs/ch); numc = round(cs/cw); % 区域块分割t1 = (

http://www.p-chao.com/ja/2016-09-27/matlab%E8%A7%A3%E6%9E%90pfm%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E5%9B%BE%E5%83%8F/ 关于pfm格式,从来没有官方权威的定义,但是常常在一些场合用到,如生物医学成像,红外成像等,尤其是其浮点方式的存储的位图使得其在科研和学习场合应用都很方便,Middlebury数据库中的视差图像就是以pfm格式进行存储的. 一.PMF格式 PMF格式主要有两部分组成:头.元数据. 头有三行: 第一

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

最近接触点云比较多,如果把图像投影到点云应该挺有意思. 首先需要载入图像,然后做个球或其他什么形状的点云,这里可以参考球坐标公式. 最后通过pcshow将像素输出到点云上即可. 原图: 投影后的点云: 代码如下: clear all; close all; clc; img = imread('lena.jpg'); [m,n,d]=size(img); I=reshape(img,[],d); R=; x=zeros(m*n,); y=zeros(m*n,); z=zeros(m*n,); n

图像处理中像Adas.车辆检测等都需要采用视频文件比较好处理一点,利用帧差法.背景减法.光流法等,那么将视频文件转换到图像文件怎么做呢?话不多说,见代码一目了然: %========================================= % 此函数实现从视频到每帧图片的转换并保存 % by 振龙 // %========================================= function video2image mov = VideoReader('测试视频.asf'

处理原理就是将邻域像素平均值赋给邻域中的所有像素. 这里将处理方法分为了带线条和不带线条,带线条处理后的视觉效果要好些. 原图: 处理结果(不带线条): 处理结果(带线条): 代码处理的是带线条的情况. matlab代码如下: clear all; close all;clc; img=imread('lena.jpg'); imshow(img,[]); [h w]=size(img); imgn=zeros(h,w); n=; nw=floor(w/n)*n; nh=floor(h/n)*n

最近流行的网络迷恋的照片做头像,闲来无事,取matlab获取一个建设者,它可以产生包括0-9以及99+OCD. 原理很easy,图叠加,这里为了降低文件,将数字图片保存在.mat二进制文件里. ===================================================================================================== 代码例如以下: clear,clc %% open image file [fn,pn,fi]=uig

有时我们想把一个图片应用为边框,而不是背景,最简单的办法是使用两个HTML元素,一个元素用来把我们的石雕图片设置为背景,另一个元素用来存放内容,并设置纯白背景,然后覆盖在前者之上,这个方法需要一个额外的HTML元素,这显然不够理想,他不仅把结构和表现混合起来,而且在某些特定的场景下,修改HTML是做不到的,那么如果只用一个元素,如何达到这种效果呢? 思路: 在背景图片上面再叠加一层纯白的实色背景,为了让下层的图片透过边框显示出来,我们需要给两层背景指定不同的background-clip值.最后

5.下图(a)是一幅两个灰度图像合成的图像,已知其中一幅图像如图(b)所示,试把另一幅图像提取出来,并显示. 运用减法做 %加载入要处理的图片 A=imread('a.png'); %将I变为[0,1]的值 B=imread('b.png'); subplot(221); imshow(A); title('原图'); subplot(222); imshow(B); title('其中一幅图片'); subplot(223); imshow(A-B); title('处理后图像'); 处理结果

一  将图片转化为txt文本文件 a=imread('picture.bmp');   //读取picture.bmp图片 b=rgb2gray(a);                 //由rgb图片转化为灰度图 c=b';                               //matlab由图片转换为矩阵是一列一列转的,txt文件数据读入矩阵也是一列一列读入的,后文以行为单位处理的话需要转置,后面还要再转置一次 fid0=fopen('data.txt','wt');   //在m

matlab的数据源文件中400张图片,每张图片是一个112*92的矩阵表示,而400张图片存储在一个cell数组ime中,显示第一张图片,指令是: colormap(gray) imagesc(ime{1,1})

border-image 它是下面几个值的简写: border-image-source // 使用绝对或相对地址url,引入图片 border-image-slice   //切割图片,取值支持:<number> 或<percentage>其中number是没有单位的, border-image-width //边框图片的宽度 border-image-outset //边框向外延伸的距离 border-image-repeat //边框如何重复取值有: stretch | re

有一个图像分块的代码,可以直接将一幅图像分为5*5的小块,代码如下: %[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','Select the image'); Im=imread('Bicubic flowers.bmp'); imshow(Im) hold on L = size(Im); height=5; width=5; max_row = floor(L(1)/height);%实验图片为800*1280,则max_row=5,max_col=8 max_