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    计算机图形处理的一些知识

    数字图像的分类 数字图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常,像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像,这些值经常用压缩格式进行传输和储存。...,第一步基本都是先做灰度(grayscale),灰度图像,我们可以理解为它去掉了彩色图片中的颜色,只留下的色彩强度(也可以成为亮度) ,这样以来就变成了一个二维矩阵 = x * y * 1 组成是: [...灰度是指黑白图像中点的颜色深度,范围一般从0到255,白色为255 ,黑色为0,故黑白图片也称灰度图像,在医学、图像识别领域有很广泛的用途,比如医学的X光,磁共振,CT出来的胶片都属于灰度照片。...彩色图片转灰度照片的几种方法: 1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位方法:Gray =(R*28...+G*151+B*77)>>8; 4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3; 5.仅取绿色:Gray=G; ` 在做过灰度之后,下一步就是做二值化进一步简化色彩,整个图片只能有有黑白两种颜色,它仍然属于二维矩阵

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    LaTeX论文SVG和EPS矢量图转换方法详解

    本文主要介绍常见的EPS矢量图转换方法,其核心流程为: 将图片转换为SVG,再转EPS矢量图和生成PDF文件,最终在LaTeX中显示 后续内容包括: Visio转矢量图EPS至LaTeX Matplotlib...格式的图像;(2)部分在线网站提供SVG转EPS矢量图的过程,大家可以使用,但需要在最终版PDF论文文件中,放大看是否模糊;(3)部分LaTeX还需要PDF格式的图像文件,但LaTeX会自动将EPS转换为...---- 二.Visio转矢量图EPS至LaTeX 通常在英文论文撰写中,我们会利用Visio绘制框架图或示例图,如何将其转换为EPS矢量图呢?...同样,PS也具有相同的功能,但再次强调,不推荐大家直接将PNG图片转换为矢量图,建议SVG图片转换。在这里,我们尝试将PNG图像转换为矢量图,看看其模糊的效果。...需要注意: 不要PNG图像转换,否则会有阴影效果 先转SVG,再转EPS矢量图和PDF文件

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    图形编辑器基于Paper.js教程17:图像转gcode前的处理,灰度,黑白,抖动

    ---------------正文分割线------------- 在激光雕刻机里,能雕刻的东西总体有两种元素,一种矢量元素,svg作为代表,一种是位图,png,jpg图片作为代表。...今天就来说一下如何将一张图片转换成gcode,使用激光雕刻机雕刻出来。 对于一张图片的每个像素,只有两种结果一种雕刻,一种事不雕刻。在GCode上表现为G0(不雕刻);G1(雕刻)。...转换为灰色后,图片的第一个像素点的灰度值如下:四个元素值相同,范围都是0-255。...彩色转灰色 有一个公式 Gray=0.299⋅R+0.587⋅G+0.114⋅B js的函数实现 /** * 将图像的每个像素转换为灰度 * @param {HTMLImageElement} image...灰度值的误差是这样计算的, 比如当前像素的灰度值是200,那么它应该转换为255,误差是55,将这个误差55,加到相邻的上下左右的像素上。

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    【图像处理一】:直方图

    除了灰度直方图,还有梯度直方图,光流直方图。现在一一介绍。 02 灰度直方图 对于一幅灰度图像,可以表示为I(x,y)。I是图像的强度大小。灰度直方图就是统计不同灰度的分布概率。...比如对于一个像素bit位为8的图像,那么其灰度范围就是从0~255.灰度直方图就是统计每个灰度级拥有的像素比例。...上述式子相当于用模板: 对图像进行卷积,生成x和y方向的梯度值。梯度是一个矢量,有大小和方向,这两个量正是要用于进行HOG表示的。...光流场是一个二维矢量场,它反映了图像上每一点灰度的变化趋势,可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场。它包含的信息即是各像点的瞬时运动速度矢量信息。...统计光流直方图的方法和梯度直方图类似,因为光流场也和梯度一样是一个二维矢量。

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    使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析

    但是,即使是矢量图像,最终也会显示为像素级的马赛克。...黑白图像存储在二维矩阵中,目前存在两种类型的黑白图像: 灰度:灰色阴影的范围:0~255 二进制:像素为黑色或白色:0或255 灰度处理过程,就是将图像从全彩色转换为灰度图...在python中有两种方法可以将图像转换为灰度。但是,更直接的方法是使用matplotlib包,该包执行的操作是获取原始图像的RGB值后进行加权平均。...例如:假设在RGB图像中过滤掉一些像素值低的像素或像素值高的像素(以及其它任何条件),将RGB转换为灰度图看起来不错,但是我们目前不会对彩色图像进行这样的处理。...() 注意图像的路径问题.之后需要考虑转储这个显示的图像。

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    VSLAM前端:金字塔光流跟踪算法

    VSLAM前端:金字塔光流跟踪算法 一、光流  像素点在二维图像中的运动被定义为光流,其在相邻帧图像中存在有位移运动,即存在像素的光流。...我们的目的是计算出光流,计算要满足几个前提假设:1.灰度不变性:同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的;2. 相邻帧之前像素的位移不能太大;3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。 ?  ...假设图中像素点的位移向量为 ,即光流,设第一帧中像素的二维坐标为 ,下一帧像素的位置可以表示为 ,前两帧图像分别用 和 表示。...对于领域内的像素我们定义:  其中 由图像梯度求出,即:  我们将上述公式全部带入泰勒展开式,并且两边同时取转置,可得:  我们化简公式:  则可以得到:  当取得极小值时,导数为0,...;  nextImg:第二帧金字塔图像;  prevPts:第一帧的像素坐标;  nextPts:需要找到的第二帧像素坐标;  status:状态变量;  err:错误矢量输出;  winSize:每层金字塔的搜索窗口大小

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    BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。

    图像预处理 使用下图(后方称为 SAMPLE_BMP)作为训练和测试数据来源,下文将讲述如何将图像转换为训练数据。 ? 灰度化和二值化 在字符识别的过程中,识别算法不需要关心图像的彩色信息。...因此,需要将彩色图像转化为灰度图像。经过灰度化处理后的图像中还包含有背景信息。因此,我们还得进一步处理,将背景噪声屏蔽掉,突显出字符轮廓信息。二值化处理就能够将其中的字符显现出来,并将背景去除掉。...在一个[0,255]灰度级的灰度图像中,我们取 196 为该灰度图像的归一化值,代码如下: [python] view plaincopy def convert_to_bw(im):       im...WHITE if x > 196 else BLACK)       im = im.convert('1')       im.save("sample_1.bmp")   return im   下图是灰度化的图像...首先,我们把图像规范化为 32*32 像素的图片,然后按 2*2 分切成 16*16 共 256 个子区域,然后统计这 4 个像素中黑色像素的个数,组成 256 维的特征矢量,如下是数字 2 的一个特征矢量

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    隐藏在【python】代码中的诗意 -- 利用字符复现照片

    你可能会觉得“照片转字符画?这应该会很难吧。”放心!看完下面的内容你会觉的其实不过如此。...第三章:将图片转换为灰度 这一步非常关键。字符画没有颜色,只有亮度的变化。因此,我们需要将图片转换为灰度图。灰度图的每个像素都会有一个亮度值,表示它从黑到白的程度。...第四章:将灰度值映射为字符 现在我们已经有了灰度图,每个像素的亮度值都在 0(黑色)到 255(白色)之间。那么,如何将这些灰度值映射成不同的字符呢?...你不仅学到了图像处理的基础知识,还学会了如何将数字世界的图像“转化”为另一种艺术形式。...结语:让我们一起变得更加诗意 通过这个简单的教程,你发现了 Python 的一些基础应用:图像处理、灰度值映射、字符画生成等。更重要的是,你领略了如何将这些技术融入到日常的有趣项目中。

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    光流法原理概述「建议收藏」

    这里有两个概念需要解释: 运动场,其实就是物体在三维真实世界中的运动; 光流场,是运动场在二维图像平面上的投影。...根据各个像素点的速度矢量特征,可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动目标,则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。当图像中有运动物体时,目标和背景存在着相对运动。...光流场是运动场在二维图像上的投影,而光流就是在图像灰度模式下,像素点的运动矢量。光流法技术的核心就是求解出运动目标的光流,即速度。...根据视觉感知原理,客观物体在空间上一般是相对连续运动的,在运动过程中,投射到传感器平面上的图像实际上也是连续变化的。为此可以假设:瞬时灰度值不变,即灰度不变性原理。...基于梯度的方法也称为微分法,该类方法是建立在图像亮度为常数的假设基础之上的,利用序列图像亮度的时空梯度函数来计算二维速度场。

    3K21

    TensorFlow 图像处理和解码操作函数概述

    .): 调整RGB图像或灰度图的对比度。 adjust_gamma(...): 在输入图像上执行伽玛校正。 adjust_hue(...): 调整RGB图像的色调。....): 调整RGB图像的饱和度。 central_crop(...): 从图像的中央区域裁剪图像。 convert_image_dtype(...): 将图像转换为dtype,如果需要,缩放其值。....): 水平翻转图像 。 flip_up_down(...): 上下翻转图像。 grayscale_to_rgb(...): 单个或多个图像灰度转RGB。....): 根据目标图像的宽高(自动)裁剪或填充图像。 rgb_to_grayscale(...): 单个或多个图像RGB转灰度图。 rgb_to_hsv(...): 单个或多个图像RGB转HSV。....): 计算一个图像或多个图像的总体变动(输入图像中相邻像素值的绝对差异) transpose_image(...): 交换图像的第一维和第二维(输入要求是3D,没有batch,也就是宽和高的变换)

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    从天地图中提取全市的建筑物矢量轮廓-以苏州市为例

    左:下载的天地图矢量图像;右边:放大后 (虽然叫天地图矢量图像,但本质是服务器端渲染使用矢量数据制作的切片图片,在客服端显示而已,并不是矢量。)...步骤二:灰度图化 将下载的图像添加到任意 GIS 软件中,比如 ArcGIS Pro 或 ArcMap,我们需要将其灰度图化,我也喜欢叫二值化。...导出结果如下 密密麻麻的白点全是建筑物 步骤三:分类并导出 然后根据灰度图设置合适的阈值将建筑物和非建筑物分开,然后导出栅格(勾选渲染器)。...步骤四:栅格转面 将分类导出的栅格数据转为面矢量数据。 需要注意的是,根据工具中是否勾选简化面,结果会有差别。 下面左边没有勾选简化面,右边勾选了简化面,有较为明显的差别。...简化面、平滑面 在最后从栅格转面的时候,勾选简化面能有效平滑矢量轮廓的锯齿,如果还是没有达到期望的话,可以尝试以下工具: 概化; 简化建筑物; 规则化建筑物覆盖区; …… 这些处理可能会消耗大量计算机性能

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    CV学习笔记(十三):图像梯度

    二:图像梯度 在一幅模糊图像中的物体的轮廓不明显,轮廓边缘灰度变化不强烈,从而导致层次感不强,而在清晰图片中的物体轮廓边缘灰度变化明显,层次感强。那么这种灰度变化明显不明显怎么去定义呢?...可以使用导数(梯度),衡量图像灰度的变化率,因为图像就是函数。正因如此,我们引入的图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。 ?...在上边这幅图中可以看出,如果一副图像的相邻灰度值有变化,那么梯度就存在,如果图像相邻的像素没有变化,那么梯度就是0,把梯度值和相应的像素相加,那么灰度值没有变化的,像素就没有变化,灰度值变了,像素值也就变了...将图像函数f(x,y)梯度表达式表示出来: ? 幅度 ? 方向角: ? 对于数字图像来说,相当于是二维离散函数求梯度,使用差分来近似导数: ? 因此,像素点(x,y)处的梯度值和梯度方向分别是: ?...在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的梯度矢量或者法矢量。 书上的sobel模板不是卷积模板,而是协相关模板,卷积的话要先将模板旋转180度以后再与图像做相关操作。 Gx方向的相关模板: ?

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    特征检测之Harris角点检测

    预备数学 实对称矩阵 如果有n阶矩阵A,其矩阵的元素都为实数,且矩阵A的转置等于其本身,则称A为实对称矩阵。...对图像任意一点使用会产生对应的梯度矢量或者其法矢量。对噪声具有平滑抑制作用,但是得到的边缘较粗,且可能出现伪边缘。...3、图像梯度 “像素值发生很大变化”这一现象可以用图像梯度进行描述。在图像局部内,图像梯度越大表示该局部内像素值变化越大(灰度的变化率越大)。而图像的梯度在数学上可用微分或者导数来表示。...对于数字图像来说,相当于是二维离散函数求梯度,并使用差分来近似导数: 在实际操作中,对图像求梯度通常是考虑图像的每个像素的某个邻域内的灰度变化,因此通常对原始图像中像素某个邻域设置梯度算子,然后采用小区域模板进行卷积来计算...为了提高计算效率,对上述公式进行简化,利用泰勒级数展开来得到这个公式的近似形式: 对于二维的泰勒展开式公式为: 则 为: 其中和是的微分(偏导),在图像中就是求和方向的梯度图: 将 代入,可得

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