1. 算法功能简介 使用彩色空间变换工具可以将三波段红.绿.蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回 RGB.两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像.此外,颜色亮度值波段或亮度波段可以被另一个波段(通常具有较高的空间分辨率)代替,生成一幅合成图像(将一幅图像的色彩特征与另一幅图像的空间特征相结合). 彩色变换的一般工作流程:选择波段进行 RGB 合成显示→进行彩色变换→进行其他的图像处理→进行彩色逆变换→RGB 合成显示. PIE SDK支持算法功能的

1. 产品概述 PIE(Pixel Information Expert)软件是北京航天宏图信息技术股份有限公司自主研发的新一代遥感影像处理软件,北京航天宏图信息技术股份有限公司是国内知名的卫星应用服务商,长期致力于遥感信息技术持续创新与普及应用,立足打造中国人自己的遥感处理软件,经过多年发展,PIE形成了覆盖多平台.多载荷.全流程的系列化软件产品体系,可提供面向航天.航空等多源异构遥感影像的处理.辅助解译.信息提取.专题制图以及二三维可视化等一体化解决方案,广泛应用于气象.海洋.水利.农业.林

1.算法功能简介 最小噪声分离变换是用于判定图像数据内在的维数(即波段数),分离数据中的噪声,减少随后处理中的计算需求量. MNF 本质上是两次层叠的主成分变换.第一次变换(基于估计的噪声协方差矩阵)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关.第二步是对噪声白化数据( Noise-whitened)的标准主成分变换.为了进一步进行波谱处理,通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数.数据空间可被分为两部分:一部分与较大特征值和相对应的特征图像

1.算法功能简介   主成分变换(Principal Component Analysis,PCA)又称K-L(Karhunen-Loeve)变换或霍特林(Hotelling)变换,是基于变量之间的相关关系,在尽量不丢失信息前提下的一种线性变换的方法,主要用于数据压缩和信息增强. 主成分正变换,一般意义的K-L变换就是指正变换,该过程通过对图像进行统计,在波段协方差矩阵的基础上计算特征值,构造主成分.根据主成分与特征值的关系,可以选择少数的主成分作为输出结果. 主成分逆变换,如果在正变换中选择的

1.PIE SDK介绍 1.1.  PIE软件介绍 1.2.  PIE SDK介绍 1.3.  PIE支持项目介绍 1.4.  PIE.NET-SDK插件式二次开发介绍 1.5.  PIE.NET-SDK组件式二次开发介绍 1.6. PIE.NET-SDK支持功能表 2.PIE SDK地图操作 2.1.  地图范围的设置 2.2.  地图图层控制 2.3.  地图范围设置和图层事件监听 2.4.  地图显示范围截图 2.5.  屏幕和地图坐标的转换 2.6.  地图鼠标事件监听 3.PIE SD

色彩空间 • 定义 色彩空间,Color Space,又称作色域.在色彩学中,人们建立了许多色彩模型,以一维.二维.三维甚至四维空间坐标来表示某一色彩,这种坐标系统所能定义的色彩范围即色彩空间.我们经常用到的色彩空间主要有RGB.CMYK.LAB等等. 色彩模型是使用一组值来表示颜色方法的抽象数学模型,例如三原色光模型(RGB) 和印刷四分色模式(CMYK)模型.在一个特定的参照色彩空间中加入一个特定的映射函数,那么在参照色彩空间中就出现了一个明确的 Footprint,即色域.那么色域与参照色

转自:http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html PIL 下载: http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm 安装 PIL $ tar xvfz Imaging-1.1.7.tar.gz        $ cd Imaging-1.1.7        $ python setup.py install 1. 简介. 图像处理是一门应用非常广的技术,而

Atitit 图像处理知识点体系知识图谱 路线图attilax总结 v4 qcb.xlsx 分类 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 分类 分类 理论知识 图像金字塔 常用底层操作 卷积扫描 滤镜 素描滤镜 理论知识 高斯金字塔,拉普拉斯金字塔 常用底层操作 扫描线扫描 滤镜 毛玻璃 理论知识 Harris角点 常用底层操作 像素扫描 滤镜 油画 理论知识 纹理 常用底层操作 滤镜 像素画 理论知识 Bezier曲线 常用底层操作 截取 滤镜 其他滤镜效果 理论知识 去除alpha通道

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱v2 霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). Hough变换原理 霍夫变换的应用是很广泛的,比如我们要做一个支票识别的任务,假设支票上肯定有一个红颜色的方形印章,我们可以通过霍夫变换来对这个印章进行快速定位,在配合其它手段进行其它处理.霍夫变

Atitit 图像处理知识点  知识体系 知识图谱 图像处理知识点 图像处理知识点体系 v2 qb24.xlsx 基本知识图像金字塔op膨胀叠加混合变暗识别与检测分类肤色检测other验证码生成 基本知识卷积扫描op高斯模糊叠加混合颜色简单识别与检测分类ocr文字检测other动态按钮背景 基本知识扫描线扫描op灰度化叠加混合普通叠加识别与检测分类人脸检测other字体扣除 基本知识像素扫描op截取叠加混合识别与检测分类胸部检测other字体合成 基本知识去除alpha通道op相似度判断叠加混合

atitit  opencv apiattilax总结 约500个函数 .xlsx 1.1. CxCore中文参考手册 1 1.2. 机器学习中文参考手册  knn  svm  1 1.3. CvAux中文参考手册 立体匹配   3D Tracking PCA) Markov Models    \3 1.4. 图像处理  1 梯度.边缘和角点  2 采样.插值和几何变换  3 形态学操作 4 滤波器与色彩空间变换 5 金字塔及其应用  6 连接部件   7 图像与轮廓矩 8 特殊图像变换 9

http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html Python 之 使用 PIL 库做图像处理 1. 简介. 图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴.PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料. Image 类是 PIL 库中一个非常重要的

引言 computer(计算机),顾名思义,就是用来compute(计算)的.计算机体系结构在上世纪五六十年代的时候,主要就是研究如何设计运算部件,就是想办法用最少的元器件(那时元器件很贵),最快的速度,完成加减乘除......等等这些运算.后来发现运算已经足够快了,快到已经无法提供足够的运算指令和运算的操作数了,人们才开始研究如何给运算部件提供足够的指令和数据,这就产生了cache啊,分支预测啊,流水线啊,等等技术. 本小节,我们就分析一下or1200的运算部件. 1,基础 在上世纪50年代中

在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行

公司有个需求,简单点说需要从一张图片中识别出中文,通过python来实现,当然其他程序也行,只要能实现,而小编主要学习python,所以就提了python.一个小白在网上遨游了一天,终于找到一丝丝思绪,特意在此分享,希望大神提出宝贵的意见. 今天还是在学习OCR算法中,但是好像自己摸索确实比较难一点,而且python实现图片中文识别的方法还是不多,所以我打算记录一下自己学习的过程.今天看到一个菜鸟都可以用的开源项目,那就是OCR开源项目tesseract,可能对于还是菜鸟的我来说,最好不过了,可

https://blog.csdn.net/qq_29333911/article/details/79400617 black_level_lock黑电平补偿是否锁定当前值,或者可以自由更改.color_correction_aberration_mode色差校正算法的运算方式.color_correction_gains适用于拜尔原料色通道的白平衡.color_correction_mode模式控制选择图像数据从传感器的原始颜色为线性sRGB色彩转换.color_correction_tra

大概介绍下相关模块的概念: Python-tesseract 是光学字符识别Tesseract OCR引擎的Python封装类.能够读取任何常规的图片文件(JPG, GIF ,PNG , TIFF等)并解码成可读的语言.在OCR处理期间不会创建任何临文件 PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料. Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图

算法中常常会到浮点数运算,而浮点数的处理常常是Verilog初学中常常遇到的问题.以下将就一个简单的例子说明Verilog中浮点数运算处理. 在JPEG图像压缩时遇到色彩空间变换的问题,将YCbCr转换到RGB会遇到浮点数的运算,这个实现复杂,以摄氏温度转换为华氏温度为例  : F = C x 1.8  + 32 R = 1.164(Y-16) + 1.596(Cr-128)  G = 1.164(Y-16) - 0.391(Cb-128) - 0.813(Cr-128)  B = 1.164(

Python 之 使用 PIL 库做图像处理 1. 简介. 图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴.PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料. Image 类是 PIL 库中一个非常重要的类,通过这个类来创建实例可以有直接载入图像文件,读取处理过的图像和通过抓取的方法得到的图像这三种方法. 2. 使用. 导入 Image

作为一个基本的图像压缩方式,JPEG 已经得到了广泛的运用,但 JPEG 相关的基本原理,却经常被忽视,或解释得很不确切.这里我们详细讨论一下 JPEG 的编码原理,并结合实例来给出一个更加感性的认识.JPEG 编码的详细过程有着诸多的信息可以给我们巨大的启发,我们在这里讨论的就是要对这些信息做一个具体细致的分析,通过我们的讨论,大家会对 JPEG 编码过程中出现的内容有一个确切的了解,并且能了解到这些内容的来龙去脉. 一.系统架构 本文以一个实际的产品为例,来说明 JPEG 在其中的应用.