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C#-GDI+中发生一般性错误的解决办法

MSDN 解释如下: Bitmap 对象或一个 图像 对象从一个文件, 构造时该文件仍保留锁定对于对象的生存期。 因此, 无法更改图像并将其保存回它产生相同的文件。 替代方法 创建非索引映像。 创建索引映像。 这两种情况下, 原始 位图 上调用 Bitmap.Dispose() 方法删除该文件上锁或删除要求, 流或内存保持活动。 创建非索引图像 即使原始映像被索引格式中该方法要求新图像位于每像素 (超过 8 位 -) -, 非索引像素格式。 此变通方法使用 Graphics.DrawImage() 方法来将映像复制到新 位图 对象: 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 的相同大小, 带有是超过 8 位 – – 像素 (BPP) 每像素格式。 使用 Graphics.FromImage() 方法以获取有关二 位图 Graphics 对象。 用于 Graphics.DrawImage() 绘制首 位图 到二 位图 。 用于 Graphics.Dispose() 处置是 图形 。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建索引映像 此解决办法在索引格式创建一个 Bitmap 对象: 构造从流、 从内存, 或从文件原始 位图 。 创建新 位图 具有相同的大小和像素格式作为首 位图 。 使用 Bitmap.LockBits() 方法来锁定整个图像对于两 Bitmap 对象以其本机像素格式。 使用 Marshal.Copy 函数或其他内存复制函数来从首 位图 复制到二 位图 图像位。 使用 Bitmap.UnlockBits() 方法可以解锁两 Bitmap 对象。 用于 Bitmap.Dispose() 是首 位图 处置。 创建非索引图像,例如:

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分类器可视化解释StylEx:谷歌、MIT等找到了影响图像分类的关键属性

来源:机器之心本文约2000字,建议阅读5分钟本文教你以不同方式修改图像属性来更改其分类器输出。 本文中,来自谷歌、 希伯来大学、 MIT 等机构的研究者提出了一种新的分类器可视化解释方法——StylEx,该方法能以不同方式修改图像属性来更改其分类器输出。 神经网络可以非常出色地执行各种任务,但它们是如何做出决定的呢?例如,在图像分类任务中,模型是如何确定一张图像属于这一类而不是属于另一类,这通常是一个谜题。解释神经网络如何做决策的过程,可能会在某些领域产生重大的社会影响,例如医学图像分析和自动驾驶。 以前

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EmguCV 常用函数功能说明「建议收藏」

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。AbsDiff,计算两个数组之间的绝对差。 dst(I)c = abs(src1(I)c-src2(I)c)。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小(或ROI大小)。 累加,将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品,将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare,将输入src或其选定的区域,增加到功率2,添加到累加器sqsum。 累积权重,计算输入src和累加器的加权和,以使acc成为帧序列的运行平均值:acc(x,y)=(1-alpha)* acc(x,y)+ alpha * image(x,y )如果mask(x,y)!= 0,其中alpha调节更新速度(累加器对于先前帧的多少速度).. 自适应阈值,将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值,由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和(高斯),由param1减去。 添加,将一个数组添加到另一个数组:dst(I)= src1(I)+ src2(I)if mask(I)!= 0所有数组必须具有相同的类型,除了掩码和大小(或ROI)尺寸)。 AddWeighted,计算的两个数组的加权和如下:dst(I)= src1(I)* alpha + src2(I)* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小(或ROI大小)。 ApplyColorMap,将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP,近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength,计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine,绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter,将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd,并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)&src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseNot,反转每个数组元素的每一位:。 BitwiseOr,计算两个数组的每元素逐位分离:dst(I)= src1(I)| src2(I)在浮点数组的情况下,它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 BitwiseXor,计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接:dst(I)= src1(I)^ src2(I)if mask(I)!= 0在浮点数组的情况下,使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型,除了掩码和大小相同。 模糊,使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle,返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter,使用框过滤器模糊图像 BoxPoints(RotatedRect),计算输入2d框的顶点。 BoxPoints(RotatedRect,IOutputArray),计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject,计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵,计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation,计算所选区域中的一般运动方向,并返回0到360之间的角度。首先,函数构建方向直方图,并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后,该函数计算相对于基本方向的移位,作为所有方向向量的加权和:运动越近,权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist,计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient,计算mhi的导数Dx和Dy,然后计算梯度取向为:方向(x,y)= arctan(Dy(x,y)/ Dx(x,y)),其中Dx(x,y)考虑Dy(x,y)“符号(如cvCartToPolar函数)。填写面罩后,指出方向有效(见delta1和delta2说明).. CalcOpticalFlowFarneback(IInputArray,IInputArray,IInputOutputArray,Double,Int32,Int32,Int32,Int32,Double,OpticalflowFarnebackFlag),使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback(Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Byte>,Image <Gray,Single>,Image <Gray,Single>,Double

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领券