Atitit Atitit 图像处理之 Oilpaint油画滤镜 水彩画 源码实现 1.1. 具体原理参考1 2. 水彩画滤镜算法如下:1 2.1. 这个其实就是灰度层次降低维度的过程.2 2.2. 模板半径Radius用来调节水彩画的水彩程度.即是颜色的降低维度的过程2 1.1. 具体原理参考 Atitit 图像处理之仿油画效果 Oilpaint油画滤镜 水彩画 漫画滤镜 v2 2. 水彩画滤镜算法如下: 灰度,离散化(聚类).. 灰度层次N就是水彩画最多使用的颜色明暗层次,一般7种一下为好

例如,用GUIDE创建名为ceshi的GUI程序,其m文件的主函数有如下形式.那么,打开该GUI时,它到底是怎么运行的呢?以下略作小结,欢迎大家补充 function varargout = ceshi(varargin)%运行该GUI时,程序首先从主函数的入口点开始运行即,从function varargout = ceshi(varargin)开始运行. gui_Singleton = ;%1.gui_Singleton = 1;保证只能运行该GUI程序的一个实例,即只能打开一个窗口.gui

Atitit 图像处理之仿油画效果 Oilpaint油画滤镜 水彩画 漫画滤镜 v2 1.1. 具体源码参考1 2. ,油画 水彩画具有几个比较明显的特点如下:1 2.1. 明暗层次(灰度)较少  也就5级别够用了1 2.2. 颜色泛用   使用的颜色比较单一,一般不会超过7种颜色,不像真实照片那样,具有丰富的颜色种类:2 3. 水彩画滤镜算法如下:2 3.1. 这个其实就是灰度层次降低维度的过程.3 3.2. 模板半径Radius用来调节水彩画的水彩程度.即是颜色的降低维度的过程3 3.3.

纯JavaScript实现HTML5 Canvas六种特效滤镜  小试牛刀,实现了六款简单常见HTML5 Canvas特效滤镜,并且封装成一个纯 JavaScript可调用的API文件gloomyfishfilter.js.支持的特效滤镜分别为: 1.      反色 2.      灰色调 3.      模糊 4.      浮雕 5.      雕刻 6.      镜像 滤镜原理解释: 1.      反色:获取一个像素点RGB值r, g, b则新的RGB值为(255-r, 255-g,

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“珍惜生命,远离IE6”,IE6中的bug令很多Web前端开发人员实为头疼,因此不知道烧了多少脑细胞,在众多的Bug中最令人抓狂的就是IE对png图片的不支持,导致设计师和重构师放弃了很多很炫的效果,为了让大家在这方面少烧点脑细胞,KwooShung我就舍身一把,把当前最流行最实用的IE6支持PNG图片的方案整理到本贴内,以供大家学习参考! 方案1 - 滤镜解决方案: 介绍:滤镜从IE4.0被微软正式引入,所以我们可以使用滤镜解决IE6的PNG透明问题,滤镜不仅可以实现目前CSS3的一些旋转效果

本文将通过一个实际的业务需求,讲解如何实现 极端场景下文字加粗加边框效果 文字多重边框的效果 需求背景 - 文字的二次加粗 今天遇到这样一个有意思的问题: 在文字展示的时候,利用了 font-weight: bold 给文字进行加粗,但是觉得还是不够粗,有什么办法能够让文字更粗一点呢? emm,不考虑兼容性的话,答案是可以利用文字的 -webkit-text-stroke 属性,给文字二次加粗. MDN - webkit-text-stroke: 该属性为文本字符添加了一个边框(笔锋),指定了边

相机标定 一.相机标定的目的 确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,建立摄像机成像的几何模型,这些几何模型参数就是摄像机参数. 二.通用摄像机模型 世界坐标系.摄像机坐标系和像平面坐标系都不重合.同时考虑两个因素 : (1)摄像机镜头的畸变误差,像平面上的成像位置与线性变换公式计算的透视变换投影结果有偏差: (2)计算机中图像坐标单位是存储器中离散像素的个数,所以像平面上的连续坐标还需取整转换. 摄像机参数 l  摄像机内部参数 (Intrinsic Paramet

教程内容:<MATLAB神经网络原理与实例精解>随书附带源程序.rar9.随机神经网络.rar8.反馈神经网络.rar7.自组织竞争神经网络.rar6.径向基函数网络.rar5.BP神经网络.rar4.线性神经网络.rar3.单层感知器.rar2.MATLAB函数与神经网络工具箱.rar11.神经网络应用实例.rar10.用GUI设计神经网络.rar1.神经网络概述与MATLAB快速入门.rar下载地址:http://www.fu83.cn/thread-323-1-1.html

imadjust从用法到原理-Matlab灰度变换函数之一 转摘网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d1511ee0102ww6s.html imadjust函数是MATLAB的一个工具箱函数,一般的语法调用格式为: f1=imadjust(f,[low_in  high_in],[low_out  high_out],gamma) (注:本文所述图像数据均为Uint8,对于Matlab,矩阵中的一个元素即是一个像素点) 该函数的意义如图1所示,把图像f 灰度

我手机上有一个软件实现了很多图像滤镜,挺有意思,我打算都尝试一下. 这个滤镜主要是实现老照片效果. 代码很短,我就不详细介绍了. 原图: 处理后效果: matlab代码如下: clear all;close all;clc; img=imread('lena_rgb.jpg'); [h w k]=size(img); imshow(img); R=double(img(:,:,)); G=double(img(:,:,)); B=double(img(:,:,)); rR=R*0.393+G*0

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part6,辑录该书第281至第374页之代码,供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P338 i=double(imread('vase.tif'));[C,S]=wavedec2(i,2,

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part2(P43~80),代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P44 i = imread('theatre.jpg');i = rgb2gray(i);i = double(i); out1 = log(1+i)

这篇文章是<数字图像处理原理与实践(MATLAB文本)>一本书的代码系列Part7(由于调整先前宣布订单,请读者注意分页程序,而不仅仅是基于标题数的一系列文章),第一本书特色186经225的代码页,有需要的读者下载用于科研.已经过半.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/40987807 P186 A

目录 一.前言 1.MATLAB or C++ 2.图像文件 文件头 调色板 像素数据 3.RGB颜色空间 原理 坐标表示 4.MATLAB中的图像文件 图像类型 image()函数 imshow()函数 imread()函数 图像转换 其他图片操作 二.图像的点运算 1.灰度直方图 2.灰度均衡 3.直方图规定化 三.图像的几何变换 1.图像几何变换的基本理论 2.插值算法 四.图像增强 一.前言 1.MATLAB or C++ 用MATLAB进行图像处理编程,无需考虑内存分配和回收的问题,开

在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式.对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性. 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同.因为语音信号具有相当大的随机性,即使同一个人 在不同时刻发同一个音,也不可能具有完全的时间长度.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”发的很短.在这些复杂情况下,使用传统的欧几里得距离无法有效地求的两个时间序列之间的距离(或者相似

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part1(P1~42).代码运行结果请參见原书配图. P20 I = imread('lena.jpg');BW1 = im2bw(I);BW2 = im2bw(I, 0.3);BW3 = im2bw(I, 0.6);figuresubplot(2,2,1),imshow(I);title('original');subplot(2,2,2),imshow(BW1);title('\default');subplot(2,2,

<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码Part5 本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书之代码系列的Part5.辑录该书第225至第280页之代码(此处应部分读者之需求调整了代码公布的顺序--具体说明请见以下的文章链接),供有须要读者下载研究使用.代码运行结果请參见原书配图,建议下载代码前阅读下文: 关于<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书代码公布的说明 http://blog.csdn.net/baimafujinji/ar

本文系<数字图像处理原理与实践(MATLAB版)>一书的勘误表. [内容简单介绍]本书全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法,内容涉及几何变换.灰度变换.图像增强.图像切割.图像去噪.小波变换.形态学处理.多尺度融合.偏微分方程应用.正交变换与图像压缩.边缘及轮廓检測.图像复原.图像去雾.多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题.全部算法均配有完整的MATLAB实现代码.并以此为基础具体介绍了MATLAB中与图像处理有关的近200个函数的用法,便于读者学习与实践.此外,本书还提供了丰富的

原文:逻辑回归原理介绍及Matlab实现 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/laobai1015/article/details/78113214 一.逻辑回归基本概念 1. 什么是逻辑回归 逻辑回归就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏. Logistic回归虽然名字里带"回归",但是它实际上是一种分类方法,主要用于两分类