============================================== 版权所有:小熊不去实验室CSDN博客 ============================================== 在PHOTOSHOP里,羽化就是使你选定范围的图边缘达到朦胧的效果. 羽化值越大,朦胧范围越宽,羽化值越小,朦胧范围越窄.可根据你想留下图的大小来调节.算法分析:1.通过对rgb值增加额外的V值实现朦胧效果2.通过控制V值的大小实现范围控制.3.V  = 255 * 当前点

卷积边界问题 图像卷积的时候边界像素,不能被卷积操作,原因在于边界像素没有完全跟kernel重叠,所以当3x3滤波时候有1个像素的边缘没有被处理,5x5滤波的时候有2个像素的边缘没有被处理. 处理边缘 在卷积开始之前增加边缘像素,填充的像素值为0或者RGB黑色,比如3x3在四周各填充1个像素的边缘, 这样就确保图像的边缘被处理,在卷积处理之后再去掉这些边缘. openCV中默认的处理方法是: BORDER_DEFAULT 此外常用的还有如下几种: - BORDER_CONSTANT – 填充边缘

EPF滤波概述 均值与滤波的缺点:并没有考虑中心像素点对整个输出像素的贡献,实际上锚定的那个点贡献应该是最大的 高斯滤波的缺点:当边缘值梯度很大的时候,应减少中心像素点的权重,而高斯滤波没有考虑 边缘保留滤波: 高斯双边 均值迁移 局部均方差 高斯双边滤波 非局部均值滤波 example #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; void ad

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 边缘保留滤波 十分重要(美颜的核心) # 高斯双边模糊(考虑到了像素之间差异) #双边模糊 , 边缘差距大的保留 def bi(img): #美颜滤镜 dst = cv.bilateralFilter(img , 0, 100 , 15) #第三个参数大一点(color),第四个小一点(space) cv.imshow("bi" , dst) def S

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/25560901 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中,我们将一起学习Ope

直接在图片元素上直接应用CSS3 inset box-shadow 或 border-radius时,浏览器并不能完美的渲染它们.不过,如果把这个图片用作背景图,你就可以可以给它添加任何样式了,浏览器也会很好地渲染.Darcy Clarke和我做了一个简单的教程,讲解如何使用jQuery来动态地制作完美的圆角图片.今天我将重温这个主题然后向你展示使用background-image的方法可以实现多少效果.我将向你展示如何使用box-shadow.border-radius 和 transitio

原文链接:http://www.qianduan.net/css3-image-styles.html 一些上流的CSS3图片样式 神飞 发表于 24. Sep, 2011, 分类: CSS , 46 条评论 »标签:before & css3 & 伪元素 & 圆角 & 渐变 译自:CSS3 Image Styles中文:CSS3图片样式请尊重版权,转载请注明来源,多谢-- 直接在图片元素上直接应用CSS3 inset box-shadow 或 border-radius时

经过近一年的沉淀和总结,<OpenCV3编程入门>一书最终和大家见面了. 近期有为数不少的小伙伴们发邮件给浅墨建议最好在博客里面贴出这本书的文件夹,方便大家更好的了解这本书的内容.事实上近期浅墨实在是有些忙,个人独立开发的3D ARPG跨平台游戏App刚刚登陆安卓平台,各大应用商店都须要上架,加之各种学业方面的事情,所以这篇文章直到如今才发出来. OK,先看看<OpenCV编程入门>这本书的封面. 和出版的第一本书<逐梦旅程>一样,这本书的封面依然是浅墨自己设计的原型和

Canny边缘检测 声明:阅读本文需要了解线性代数里面的点乘(图像卷积的原理),高等数学里的二元函数的梯度,极大值定义,了解概率论里的二维高斯分布 1.canny边缘检测原理和简介 2.实现步骤 3.总结 一. Canny边缘检测算法的发展历史 Canny算子是28岁的John Canny在1986年提出的,该文章发表在PAMI顶级期刊(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern A

我可能是想找个工作以外的事情做一下. 目标:我要自学网PhotoShop商业修图. 笔记: .图层 .1总结: 1.1.1图层就好像画画的一张纸,但是每一层又互不影响. 1.1.2图层蒙版(覆盖一层玻璃片):只能涂黑(物体变透明)白(物体显示)灰色(半透明) 1.4.操作: .创建个文件夹,便于分类. .锁定:(透明像素,图像像素,位置,锁定全部),对其进行保护. .图层模式:可以先随便设定一下. 1.5.快捷键:ctrl+shift+n 新建图层. .通道与色彩原理 1.1 总结: 通道实际上

PR视频剪辑 新手问题1: 将素材导入到Adobe Premiere Pro CC后为什么无法拖入到时间轴上 解决办法:没有建立有序列所致,CC不会一开始就让你新建序列,图中间处写的好清楚“无序列”. 新建序列的方法:左下项目空处右键--新建--项目--序列时间轴上显示着呢(无序列) 你需要新建一个序列才能把视频拉入右边的时间轴 左上角文件-新建-序列Adobe Premiere Pro CC导入素材后不能拖入到时间轴上Prcc2014可以不健序列直接导入时间线.prcc不可以,需要新建序列.

常用图片格式 图片是网页制作中很重要的素材,图片有不同的格式,每种格式都有自己的特性,了解这些特效,可以方便我们在制作网页时选取适合的图片格式. 图片格式及特性如下: 1.psd psd是photoshop的专用格式,UI设计师使用photoshop设计效果图,最后会将psd格式的效果图交付给前端工程师,这种格式是不压缩的,而且保留了图层.透明和半透明等图片信息,所以这种图片格式的容量相对来说是很大的,前端工程师使用这种格式的效果图来切图制作网页,但是网页中不会使用这个格式的图片,它的作用一是保

原地址:http://blog.csdn.net/sogarme/article/details/12942971 当把前景和背景分开时,黑色代表背景,白色代表前景,如下图1—记作img1 为了平滑过渡,做边缘羽化,结果如下图2—记作img2 cvSmooth(img1,img2,CV_BLUR,11,11); 即可从图1得到图2: 有了图2,就可以把黑色部分替换成你所需的背景,白色部分替换成前景,过度部分按像素比例分给前景和背景 原理:CV_BLUR是均值平滑 cvSmooth(img1,im

图像边缘检測--OpenCV之cvCanny函数 分类: C/C++ void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image单通道输入图像.edges单通道存储边缘的输出图像threshold1第一个阈值threshold2第二个阈值aperture_sizeSobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCa

fireworks羽化图片边缘的教程如下: 1. 打开一个图片. 2.点击“工具”面板“位图”部分的“选取框”工具.也可以选择“椭圆选取框”工具. 3.选择部分图象. 4.在属性检查器中,“边缘”项中选择“羽化”. 5.调整羽化大小. 6.打开“选择”菜单,单击“反选”. 7.反选过的图片: 8.按键盘上的Delete键删除. 9.羽化后的图片:

边缘检测 对图像进行边缘检测之前,一般都需要先进行降噪(可调用GaussianBlur函数). Sobel算子 与 Scharr算子 都是一个离散微分算子 (discrete differentiation operator),用来计算图像灰度函数的近似梯度.结合了高斯平滑和微分求导.Sobel算子与Scharr算子的内核不同,Sobel内核产生误差比较明显,Scharr更为准确一些. Sobel算子的计算步骤: 在两个方向求导:将原图分别与两个3x3的内核进行卷积计算,得到Gx与Gy 在图像的

梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(无论是横向的.纵向的.斜方向的等等),所须要的无非也是一个核模板.模板的不同结果也不同.所以能够看到,全部的这些个算子函数,归结究竟都能够用函数cv2.filter2D()来表示,不同的方法给予不同的核模板,然后演化为不同的算子而已.而且这仅仅是这类滤波函数的一个用途,以前写过一个关于matlab下滤波函数imfilter()的扩展应用(等同于opencv的cv2.filter2D函数): 图像滤波函数imfilter函数的应用及其扩展

opencv对图像进行边缘及角点检測 先看结果: 代码: // ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" class Imagedetector{ public: Imagedetector():threshold(-1) ,cross(5

3种边缘检測算子 灰度或结构等信息的突变位置是图像的边缘,图像的边缘有幅度和方向属性.沿边缘方向像素变化缓慢,垂直边缘方向像素变化剧烈.因此,边缘上的变化能通过梯度计算出来. 一阶导数的梯度算子 对于二维的图像.梯度定义为一个向量. %20\nabla%20f(x,y)=\begin{pmatrix}G_x%20\\%20G_y\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}%20\frac{\partial%20f}{x}%20\\%20\frac{\partial%20f}{y}%

EPF:E边缘,P保留,F滤波 import cv2 as cv import numpy as np def bi_demo(image): # bilateralFilter(src, d, sigmaColor, sigmaSpace, dst=None, borderType=None) """ 同时考虑空间与信息和灰度相似性,达到保边去噪的目的 双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果: 在图像的平坦区域,像素值变化很小,对应的像素范围域权重接近于1,此时