为什么它非常有用； 如何利用 addWeighted（）函数叠加两幅图像。 理论 注 下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的《计算机视觉算法和应用》一书。...线性叠加操作符是一个比较有趣的二元（双输入）运算符： 通过改变α的取值(从0→1)，此操作符可执行两幅图像或视频之间时间交叉叠加，正如幻灯片放映和电影制作中所示（是不是很酷？）...解释 为了执行： 需要输入两幅源图像（ f 0 （ x）和f 1 （ x ） ）。...因此，我们用常用的方法加载两幅图像： 在这里用到 LinuxLogo.jpg 和 WindowsLogo.jpg两幅图像 警告 添加的两幅图像src1和src2必须具备相同的大小（宽度和高度）和数据类型...接下来，需要生成g（x）图像。为此，利用addWeighted（）函数可以很方便地实现： addWeighted（）函数的输出为： 其中，gamma是上述代码中的参数0.0。
1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键 3、点击[命令行窗口] 4、按<Enter>键 5、点击[命令行窗口] 6、按<Enter>键 ...
对于人眼来说，很容易看出两个给定图像的质量有多相似。例如下图将各种空间噪声添加到图片中，我们很容易将它们与原始图像进行比较，并指出其中的扰动和不规则性。...在本文中，我们将看到如何使用一行代码实现以下相似性度量，并对比各相似度的评分: Mean Squared Error (MSE) Root Mean Squared Error (RMSE) Peak...“Original”一栏显示的是原始图像与自身比较后的分数，以便看到理想的分数。 每一种噪声方法的值都与上面图像网格直观获得的值相对应。...例如，Salt and Pepper和Poisson方法添加的噪声是肉眼不容易看到的，需要我们通过对图像的肉眼近距离观察发现。...GAN最近在去噪和清理图像方面做得非常好，这些指标可以用来衡量模型在视觉观察之外实际重建图像的效果。利用这些相似度指标来评估大量生成图像的再生质量，可以减少人工可视化评估模型的工作。
前面介绍的计算最值、平均值等操作都是对一张图像进行处理，接下来将介绍两张图像间像素的相关操作，包含两张图像的比较运算、逻辑运算等。...在代码清单3-14中给出了这两个函数的代码实现过程以及运算结果，运算结果在图3-9、图3-10和图3-11中给出。...这种比较运算主要用在对矩阵类型数据的处理，与掩模图像进行比较运算可以实现抠图或者选择通道的效果。 代码清单3-14 myMaxAndMin.cpp两个矩阵或图像进行比较运算 1....在了解函数用法之前，我们先了解一下图像像素逻辑运算的规则。图像像素间的逻辑运算与数字间的逻辑运算相同，具体规则在图3-12中给出。...为了更加直观的理解两个图像像素间的逻辑运算，在代码清单3-16中给出两个黑白图像像素逻辑运算的示例程序，最后运行结果在图3-13中给出。
最近用C#做上位机程序开发，要实现这样一个功能： 父窗体创建了两个子窗体——子窗体1和子窗体2，子窗体1产生的数据要在子窗体2中显示出来。...因为这两个子窗体本身之间并没有直接关联，他们都是由父窗体new出来的，所以就想着1的数据先发给父窗体，父窗体再发给2。这样结构上比较清晰，也符合松耦合的模式。...结构如下： [示意图.png] 窗体间数据传递的方法有多种，这里我们直接选择最被推荐的方法：委托(delegate)和事件(event)。...，也就是要最终执行的方法，需要定义并实现 private void receiveChild1Msg(string msg) { transfer...(msg); //此处写具体要做的事情 } 因为父窗体接收到子窗体1的消息后要转发给子窗体2，所以我们这里transfer(msg)做的事情就是把信息再转发出去，具体见后面解析。
看过笔仙系列的都熟悉这么一句话 你是我的前世，我是你的今生 …… 那么 关于视频压缩编码技术(H.264) 又有着怎样的前世今生呢？...一起来看 众所周知，一幅图像由许多个所谓像素的点组成，如下图中的“O”表示一个像素，大量的统计表明，同一幅图像中像素之间具有较强的相关性，两个像素之间的距离越短，则其相关性越强，通俗地讲，即两个像素的值越接近...换言之，两个相邻像素的值发生突变的概率极小，“相等、相似或缓变”的概率则极大。 ? 于是，人们可利用这种像素间的相关性进行压缩编码。...不仅如此，还可利用图右 所示的帧间相关性进行压缩编码。由于邻近帧之间的相关性一般比帧内像素间的相关性更强，压缩比也更大。...由此可见，利用像素之间（帧内）的相关性和帧间的相关性，即找到相应的参考像素或参考帧作为预测值，可以实现视频压缩编码。 视频编码系统的基本结构如下： ?
前言 Java中利用反射进行Map和JavaBean间转换 在日常工作中，有时候我们可能会遇到以下这样的情况发生。...例如： (1)后端接受一个参数Map param(可能是前端form维护的一个对象...)。...2、如果是属性特别多(几十、甚至上百个字段)，用到的地方也特别多时，再手动写的话就有点繁琐。...这里给大家推荐一个方法： 利用反射进行Map和JavaBean间转换 案例： (1)下面是一个比较常见JavaBean。...from=pc] (2) 工具类MapAndJavaBeanUtil 方法：将Map转化为JavaBean 主要利用java反射的机制(此篇不针对反射)。 Field类：封装了对象属性信息。
1通过子接口实现 VLAN 间的互访 在二层交换环境下，一个VLAN就是一个广播域，相同VLAN内的节点如果配置相同网段的IP地址即可直接通信，我们将这种通信称为二层通信。...然后将路由器Router的GE0/0/1口作为VLAN10用户的网关，GE0/0/2作为VLAN20用户的网关，从而利用路由器的路由功能实现两个VLAN之间的互访，这么做看似可行，但是一个VLAN就需要路由器拿出一个接口...上面是一个非常简单的组网场景，站点内网有两个VLAN，VLAN10及VLAN20。现在的需求是，要求VLAN10及VLAN20能够实现互访，而且互访流量必须经过防火墙做安全检查。...2通过 vlan-interface 实现 VLAN 间的互访 在理解了子接口之后，再来看看三层交换机是如何实现VLAN间的数据互访的，从这里切入，开始理解并部署三层交换。...SW2与路由器Router实现三层对接，用于两者对接的VLAN是VLAN99。
实现功能： 播放视频 提取每一帧图片并保存 显示视频播放的时间 videowrite 视频保存的方法还未调试成功，等待后续再继续研究!...固定原图像， //删除指定行和列（可以全为奇数行和列，或者偶数行和列...），从而减小图像的宽度和高度。...smallGrayFrame, _smoothedGrayFrame); //执行高斯金字塔分解向上采样，首先透过注入固定行和列0像素值，在通过插值算法，对插入行列进行插值，这样用于放大原图像的四倍...//参数解析：IInputArraysrc：输入图像，即原图像。IOutputArraydst：输出图像，采样后得到的图像。..._capture.FlipVertical; } } } 要显示视频播放的时间可以以下两种方式： ?
Cover_Denoise_Image.m function Expanded_Image = Cover_Denoise_Image(Img_Dilate,...
Android实现圆形图像的两种方法 先上效果图 Glide Picasso CircleTransform.java(圆形图片工具类) 先上效果图 Glide 在app的build.gradle中引入...context).load(uri).apply(RequestOptions.bitmapTransform(new CircleCrop())).into(imageView); Picasso 在app的build.gradle
可见未压缩编码的视频是非常大的 为何能进行压缩 ? 44.png ? 45.png 视频是连续的图像序列，由连续的帧构成，一帧即为一幅图像。...冗余信息具体分为: 空间冗余：图像相邻像素之间有较强的相关性 时间冗余：视频序列的相邻图像之间内容相似 编码冗余：不同像素值出现的概率不同 视觉冗余：人的视觉系统对某些细节不敏感 知识冗余：规律性的结构可由先验知识和背景知识得到...一幅图像相邻像素间往往存在着空间连贯性.如下图 ? 空间冗余.png 对于图片背景,相邻像素有很多是相同的....，背景部分有很多的相同像素，有些像素只是坐标发生了变化，可以通过运动矢量，只记录两帧间的差异。...视觉冗余 利用人的视觉系统对某些细节不敏感。压缩视觉冗余度就是去掉那些相对人眼而言是看不到的或可有可无的图象数据 知识冗余 有许多图像的理解与某些基础知识有相当大的相关性。
角点匹配 在得到两幅图像的角点后，下一步就要对提取出的角点粗匹配，找出两幅图像角点之间的对应关系，这是自动配准的关键步骤。...2.1 NCC 提取出两幅图像I1和I2的角点后，在角点匹配部分使用NCC算法计算图像特征点的相关性，计算所得结果越趋近于1，其相关性越强，从而得到成对的相关角点。归一化相关系数定义为： ?...由于匹配所利用的灰度相关只是从一个侧面描述左右图像角点邻域之间的灰度相似性，而最大灰度相关性计算结果却非常大，故匹配点集S‘中必然存在错配。这就需要使用预筛选，精确匹配图像间的相关角点。...由于图像I1、I2是由摄像机有限偏移旋转得到的，正确匹配点对形成的矢量非常相似，而由于图像间的差异，错误匹配分布没有一定的规律，用聚类的方法进行分类是非常合适的。...使用聚类法预筛选匹配点的主要思路为：把尺寸同样大的两幅待匹配图像置于同一坐标系中，且重叠在一起，把两幅图像中的匹配角点用直线连接(向量)，那么对于正确的匹配角点的直线，它们的斜率相同或者近似。
然而如果是两台服务器间的软件需要通讯和数据传输，如hadoop集群中机器互访，是不是每次也要输入用户名和密码？那是不是很麻烦？...需要指出的是，SSH只是一种协议，存在多种实现，既有商业实现，也有开源实现。本文针对的实现是OpenSSH，它是自由软件，应用非常广泛。 此外，本文只讨论SSH在Linux Shell中的用法。...环境 CentOS7.0 安装 yum install ssh 安装SSH协议 yum install rsync （rsync是一个远程数据同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件...查看"/home/hadoop/"下是否有".ssh"文件夹，且".ssh"文件下是否有两个刚生产的无密码密钥对。 ? ...对比上面两张图，发现文件夹".ssh"权限已经变了。
Copy-move 检测就是针对这种痕迹进行取证，其基本原理就是利用计算机视觉算法来寻找相似的图像内容区域。如果能够在同一副图像中检测到大块的相同内容，就会判定该图像遭受过copy-move 篡改。...无论哪种插值算法都会使插值产生的空挡位置与其四周的原像素产生一种相关性，利用这种特有的相关性就可以判断一副图像是否经过缩放、旋转等操作了。 ?...如上图所示，把第一幅图放大30%后得到第二幅图，利用最大期望（Expectation Maximization）算法估计图中每个像素点被插值产生的概率得到第三幅图。...这种取证方法通过分析邻近像素间的相关性可以检测由于图像缩放而产生的像素插值，揠苗助长的小明又学到了一课，准备回家恶补，提高自己的篡改技能。...每个场景的光照方向往往不尽相同，而把两个不同场景下的照片拼接到同一幅图中的时候，各个物体所携带的光照痕迹就可以被抽取出来用作取证。正如上面这张假“合影”，我们可以发现两张人脸的光照方向有着明显的差异。
OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器，有了那些IT大牛帮我们创建的这个分类器，我们便可的实现人脸的检查功能了，你只需要将他们下载到opencv的目录下。..."); 加载图像并作简单处理 在OpenCV中,大部分函数是处理灰度图的,包括这个识别物体,所以需要转成灰度图,然后再调整下亮度 //加载要识别的图片 var img = new Image<Bgr...参数解析： IInputArray image：被检测的图像。 double scaleFactor = 1.1：在随后的扫描中缩放比例。...args) { //如果支持用显卡,则用显卡运算 CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice; //构建级联分类器,利用已经训练好的数据...则用显卡运算 CvInvoke.UseOpenCL = CvInvoke.HaveOpenCLCompatibleGpuDevice; //构建级联分类器,利用已经训练好的数据
图像的保密技术主要有图像加密技术和图像隐藏技术两种。解密通过与加密算法配套的解密操作与密钥，获得原始图像的信息，从而可以有效的保护原始图像的隐秘性和信息的安全传输。...1.4 关键性能指标 （1）密钥空间 （2）密文图像的相邻像素间的相关性 （3）密图的信息熵 （4）输出视频的帧率 1.5 主要创新点 （1）结合图像与视频的相关性，在静态图像加密技术的基础上完成彩色视频加密技术的开发...3.2 像素点相关性分析 图像的各相邻像素之间通常有一定的相关性，攻击者如果能够利用好这个现 象就有机会对加密图像实施攻击。...所以对加密者而言，能否降低图像像素间的相关性是评价加密算法是否可行的一个重要依据。所以引入相关系数来衡量图像相 邻像素间的相关性。...可以看到原图的水平、垂直和对角线方向的相邻像素相关性 很强，而加密后的图像水平、垂直和对角线方向上的相邻像素间相关系数值很小， 尤其是水平方向上的相关系数，为 5.186×10-4，远小于 0.01，即相关性很弱
具体地说，对于一组图像数据集中的两幅图像，通过寻找一种空间变换把一幅图像（浮动图像，moving image）映射到另一幅图像（参考图像，fixed image）上，使得两图中对应于空间同一位置的点一一对应起来...； 应用相似性测度在搜索空间中按照优化准则进行搜索，寻找最大相关点，从而求解出变换模型中的未知参数； 将待配准图像按照变换模型对应到参考图像中，实现图像间的匹配。...如果两个图像完全相同，则相关性等于1；而如果两个图像完全不相关，则相关性值等于0；若相关性值等于-1，表示图像完全反相关，这意味着一个图像是另一个的负面。...对于同一物体由于图像获取条件的差异或物体自身发生的小的改变而产生的图像序列，采用使图像间相似性最大化的原理实现图像间的配准，即通过优化两幅图像间相似性准则来估计变换参数,主要是刚体的平移和旋转。...由于该方法不需要对两种成像模式中图像强度间关系的性质作任何假设，也不需要对图像作分割或任何预处理，所以被广泛地用于CT/MR、PET/MR等多种配准工作。
在OpenCV教程中这样解释模板匹配： 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. 这里说的模板是我们已知的小图像，模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。...实现过程： ①：准备两幅图像: 图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域 模板 (T): 将和原图像比照的图像块 ②：为了确定匹配区域, 我们滑动模板图像和原图像进行比较 ③：...三：使用OpenCV实现 我们调用OpenCV中的函数 matchTemplate 实现了模板匹配算法： ①：平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF 这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为...,1表示完美匹配,-1表示匹配很差,0表示没有任何相关性(随机序列)....在这里 ⑥：标准相关匹配 method=CV_TM_CCOEFF_NORMED 代码实现： 在这次匹配中我们主要使用了matchTemplate和minMaxLoc这两个函数： matchTemplate
在OpenCV教程中这样解释模板匹配： 模板匹配是一项在一幅图像中寻找与另一幅模板图像最匹配(相似)部分的技术. 这里说的模板是我们已知的小图像，模板匹配就是在一副大图像中搜寻目标。...实现过程： ①：准备两幅图像: 图像 (I): 在这幅图像里,我们希望找到一块和模板匹配的区域 模板 (T): 将和原图像比照的图像块 ?...三：使用OpenCV实现 我们调用OpenCV中的函数 matchTemplate 实现了模板匹配算法： ①：平方差匹配 method=CV_TM_SQDIFF 这类方法利用平方差来进行匹配,最好匹配为...③：相关匹配 method=CV_TM_CCORR 这类方法采用模板和图像间的乘法操作,所以较大的数表示匹配程度较高,0标识最坏的匹配效果. ?...⑤：相关匹配 method=CV_TM_CCOEFF 这类方法将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配,1表示完美匹配,-1表示匹配很差,0表示没有任何相关性(随机序列). ?
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
