摘  要:本文首先给出了一种结合了DIB和DDB两种位图优点的图像显示方法,其次对GDI函数的高级应用,如透明位图显示.图像旋转显示.图像镜像显示进行了研究. 关键词:GDI图像显示,特殊GDI函数的应用,透明位图显示,图像几何变换显示 图像信息是人类认识世界的重要知识来源,人类获得的70%以上的信息来自于眼睛摄取的丰富和真切的图像.图像与计算机相结合带给人们近乎神奇的图像艺术.对于程序开发者来说,实现高速的绘图是设计漂亮友好的用户界面的基础和关键所在. 在Win32图像程序设计中,图像显示的方

前言 在opencv中cv::flip函数用于图像翻转和镜像变换. 具体调用形式 void cv::flip( cv::InputArray src, // 输入图像 cv::OutputArray dst, // 输出 // >0: 沿y-轴翻转, 0: 沿x-轴翻转, <0: x.y轴同时翻转 ); Flips a 2D array around vertical, horizontal, or both axes. 测试代码 void flip_test() { cv::Mat imag

准备跟着台湾的一个机器学习课程好好学学python,链接在这http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 该课程开始有一个作业,叫做HW0,实际上与机器学习无关,只是为了验证大家预备编程能力,它包括两个部分,一个是读.DAT格式的数据,一个是图像翻转 这个作业我在windows下基于python2.7完成了,开发环境选择的是pycharm4.0 先上第一个作业上代码: 1 # -*- coding:UTF-8 -*- 2 __auth

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

在opencv2中,flip函数用来进行图片的翻转,包括水平翻转,垂直翻转,以及水平垂直翻转. void flip(const Mat& src, Mat& dst, int flipCode); 参数: src:原图像. dst:翻转后的图像 flipCode:翻转代码,int型.0代表垂直翻转,1代表水平翻转,-1代表垂直和水平翻转. flip(src,dst1,); //垂直翻转 flip(src,dst2,); //水平翻转 flip(src,dst3,-); //垂直和水平翻转

老代码备忘,我对图像处理不是太懂. 注:部分代码引援自网上,话说我到底自己写过什么代码... Private Declare Function GetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hbitmap As Long, _ ByVal dwCount As Long, _ lpBits As Any) As Long Private Declare Function SetBitmapBits Lib "gdi32" (ByVal hbitm

#图像的缩放操作 #cv.resize(src,dsize,dst=None,,fx=None,fy=None,interpolation=None) #src->原图像,dsize->目标图像的大小(列*行(和其他API不同),fx->相对于原图的水平轴比列,fy->相对于原图的竖直轴的比例 #interpolation—>插入方式 )(一般dsize和fxfy只设其一,会自动推算另一个) image = cv.imread("E:/pictures/1.jpeg

from:https://blog.csdn.net/uestc_c2_403/article/details/72703097 tensorflow内部含有实现图像翻转的函数为 tf.image.flip_up_down:从上向下翻转 tf.image.flip_left_right:从左到又翻转 tf.image.transpose_image:对角线翻转 tf.image.random_flip_up_down:以一定概率从上向下翻转 tf.image.random_flip_left_r

jackyhwei 发布于 2010-01-01 12:02 点击:3218次  来自:CSDN.NET 一些非常有用的图像格式转换及使用的源代码,包括RGB图像数据字符叠加,图像压缩(ijl库),YUV转RGB等等. TAG: YUV  YUV转RGB  RGB  BMP转JPG  文字叠加   /**************************************File: yuvrgb24.hDescription: header file for yuvrgb24.cDate:

话不多,具体内容在开源中国里我的博客:https://my.oschina.net/u/3770644 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#导入必要包import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tf#从本地磁盘读取图像数据image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("C:/path/to/picture.jpg", 'rb').read()

一.函数简单介绍 1.warpAffine-图像放射变换(平移.旋转.缩放) 函数原型:warpAffine(src, M, dsize, dst=None, flags=None, borderMode=None, borderValue=None) src:原图像矩阵: M:变换矩阵: dszie:图像尺寸(大小) 其他參数默认就可以. 2.flip-图像翻转 函数原型:flip(src, flipCode, dst=None) sre:原图像矩阵. flipCode:翻转方向:1:水平翻转

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.GFile("./picture.jpg", "rb").read() with tf.Session() as sess: """ 图像编码解码处理 """ # 解码过程 img_data = tf.image.decode_jpeg(imag

图像的亮度.对比度等属性对图像的影响非常大,这些因素都会影响最后的识别结构.当然,复杂的预处理过程可能会导致训练效率的下降(利用TensorFlow中多线程处理输入数据的解决方案). 同一不同的原始数据格式-----TFRecord格式 TensorFlow图像处理函数:图像编码处理 img_data=tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)    (RGB色彩模式的图像看做是一个三维矩阵,矩阵的每个数表示了图像上不同位置,不同颜色的亮度,然而图像在存储时并不是直

目录: 一.TFRecord输入数据格式 1.1 TFrecord格式介绍 1.2 TFRecord样例程序 二.图像数据处理 2.1TensorFlow图像处理函数 2.2图像预处理完整样例 三.多线程数据输入处理框架 3.1 队列与多线程 3.2输入文件队列 3.3组合训练数据(batching) 3.4输入数据处理框架  一.TFRecord输入数据格式 TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord 1.1 TFrecord格式介绍 TFRecord文件

记录两个比较简单的动画,一个是翻转的动画,一个是旋转的动画. 旋转动画: 1 [UIView animateWithDuration:3 animations:^{ if (formView) { formView.transform = CGAffineTransformMakeRotation(M_PI); } }]; 2 CABasicAnimation *animation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rota

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取,到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换.包含图像平移.图形旋转.图像反转倒置镜像和图像缩放的知识. 同一时候文章比較具体基础.没有採用GDI+获取矩阵.而是通过读取BMP图片信息头和矩阵像素实现变换,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文

喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大.然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果.所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,后面也学习多线程处理输入数据的解决方案. 在大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率.当然在TensorFlow中提供了几类图像处理函数,

介绍 PIL是一个专门用来处理图像的模块,可以对图象进行各种各样的变换 打开一张图片 from PIL import Image # 调用Image下的open方法,即可打开一张图片 # 得到的im便是图片的字节流 # 我们便可以对im进行操作 im = Image.open("古明地觉.jpg") 查看图片的相关信息 显示图片 im.show() 获取图片的信息 print(im.format) # JPEG 获取大小 print(im.size) # (960, 626) &quo

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 图像缩放 图像缩放只是调整图像的大小,为此, OpenCV 为我们提供了一个函数 cv.resize() ,原函数如下: resize(s

1.任意角度旋转 在XAML设计器中,设置RotateTransform属性 <InkCanvas x:Name="ToolInkCanvas" UseCustomCursor="True" ClipToBounds="False" MinHeight="50" MinWidth="50" EditingMode="None" Background="{x:Null}&q