文章和代码以及样例图片等相关资源,已经归档至【Github仓库:digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析(包括分割、描述和识别) 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊(复原) 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作(亮度和二值图像) 形态学操作(二值图像) 结构元素(STR
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
SVG是构建XML树的方式来达到绘制图形的,canvas是通过调用相关的方法来绘制图形的。
最近 Codean Labs 对外披露了 PDF.js 的一个任意代码执行漏洞(CVE-2024-4367)。
本文实例讲述了android.graphics.Matrix类用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
经过为期两个月的开发,我们很高兴地宣布 eKuiper 1.10.0 现已正式发布!
机器之心报道 机器之心编辑部 图神经网络 (GNN) 与动态规划 (DP)之间的关系应该如何描述?DeepMind 的研究者推导出了一个通用的积分变换图,证明 GNN 和 DP 之间存在着错综复杂的联系,远远超出对个别算法如 Bellman-Ford 的最初观察。 近年来,基于图神经网络 (GNN) 的神经算法推理的进步得益于算法式对齐(algorithmic alignment)概念的提出。从广义上讲,如果神经网络的各个组件与目标算法很好地对齐,那么神经网络将更好地学习执行推理任务(就样本复杂度而言)。具
学习高级 JAX 使用的一种很好的方法是看看其他库如何使用 JAX,它们如何将库集成到其 API 中,它在数学上添加了什么功能,并且如何在其他库中用于计算加速。
e=np.array([['ding','mo'],['xiao','momo']])
最近开始关注OpenGL ES 2.0 这是真正意义上的理解的第一个3D程序 , 从零开始学习 .
Paper.js 中的项目对象通常被称为文档:它是顶级对象,包含场景图中的所有项目。由于文档一词在浏览器上下文中已被使用,因此它被称为 Project。
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
函数 cv2.distanceTransform() 用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离(Distance Transform, DT算法),本文记录OpenCV 距离变换相关内容。 距离变换 OpenCV中,函数cv2.distanceTransform()用于计算图像中每一个非零点像素与其最近的零点像素之间的距离,输出的是保存每一个非零点与最近零点的距离信息;图像上越亮的点,代表了离零点的距离越远。 图像的距离变换定义为一幅新图像,其中每个输出像素的值被设为输入图像
WinForm中的Matrix是一个矩阵类,用于表示二维矩阵。它属于System.Drawing命名空间下的Matrix类。Matrix类表示一个二维仿射变换矩阵,其中包含有关旋转、平移、缩放和倾斜的信息。这个类可以用于WinForm中的图形变换、图形绘制以及几何计算等方面。
在Anaconda 中是已经安装好的,命令行下安装方法: pip install pillow
这一章介绍了计算机与图形硬件和实际编程相关的内容, 其中主要利用OpenGL简单介绍了实际的图形编程部分, 但是如果想要真正开始OpenGL编程, 查阅其它资料是必不可少的. 注意这一章最新的英文版和中文版由于时代不同所以内容差别非常大, 建议还是阅读英文版本.
OpenCv源码组成结构其中包括cv, cvauex, cxcore, highgui, ml这5个模块
11、cvSetCaptureProperty:设置CvCapture对象的各种属性;
开发基于 OpenGL 的应用程序,必须先了解 OpenGL 的库函数。它采用 C 语言风格,提供大量的函数来进行图形的处理和显示。OpenGL 库函数的命名方式非常有规律。所有 OpenGL 函数采用了以下格式: . <库前缀><根命令><可选的参数个数><可选的参数类型> 库前缀有 gl、glu、aux、glut、wgl、glx、agl 等等,分别表示该函数属于openGL 的哪个开发库,从函数名后面中还可以看出需要多少个参数以及参数的类型。I 代表 int 型,f 代表 float 型,d 代表 double 型,u 代表无符号整型。 例如: glVertex3fv()表示了该函数属于 gl 库,参数是三个 float 型参数指针。我们用glVertex*()来表示这一类函数。
0. 概述 为何高级语言需要类型系统这个概念?在汇编时代是没有完整的数据类型系统的,结构化编程引入了结构化的控制流、为结构化设计的子程序,随之这种结构化的代码所操作的数据也进一步的“抽象化、特化”,故而有了数据类型这种概念,类型系统主要用于两个用途: 为许多操作提供了隐含的上下文信息,使程序员可以在许多情况下不必显示的描述这种上下文。比如int类型的两个对象相加就是整数相加、两个字符串类型的对象相加就是拼接字符串、C#中new object()隐含在背后的就是要分配内存返回对象的引用等等。 类型描述了其对象
Python之数据规整化:清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象
transform 算法函数原型 : 下面的函数原型作用是 将 一个输入容器 中的元素 变换后 存储到 输出容器 中 ;
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用,包括绘图,绘制点和线,以及图像的轮廓和直方图,这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具,并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包,其中包含了大量有用的思想,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等等)以及线性代数,通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理(基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
PIL库是一个具有强大图像处理能力的 Python 第三方库,在 Anaconda 中是已经安装好的,命令行下安装方法如下:
原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-《You-Dont-Know-JS》作者 JavaScript 轻量级函数式编程 附录 A:Transducing
在Three.js中,一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中,我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体,研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
https://github.com/KhronosGroup/glTF/blob/master/specification/2.0/figures/gltfOverview-2.0.0b.png
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/78933668
本文基于这个系列第一部分中介绍的框架,另外还增加了一个模型导入器,和针对3D对象定制的类。 你会从中了解到动画和控制,内容很多,我们赶紧开始吧。
在ReactiveCocoa 过程中,除去RACSignal和RACSubject这些信号类以外,有些时候我们可能还需要封装一些固定的操作集合。这些操作集合都是固定的,每次只要一触发就会执行事先定义好的一个过程。在iOS开发过程中,按钮的点击事件就可能有这种需求。那么RACCommand就可以实现这种需求。
数据经过采集后通常会被存储到Word、Excel、JSON等文件或数据库中,从而为后期的预处理工作做好数据储备。数据获取是数据预处理的第一步操作,主要是从不同的渠道中读取数据。Pandas支持CSV、TXT、Excel、JSON这几种格式文件、HTML表格的读取操作,另外Python可借助第三方库实现Word与PDF文件的读取操作。本章主要为大家介绍如何从多个渠道中获取数据,为预处理做好数据准备。
令 \Delta_{1} = 2a,\Delta_{2} = 2(a+b) ;
简单来说OpenGL API是一套接口,通过这套接口我们可以在那些支持OpenGL的机器上对图形硬件设备特性进行访问,例如在电脑屏幕或手机屏幕上进行图形绘制。也就是说OpenGL一个进行图形开发的规范,而它的实现是硬件设备厂商提供的,而这些实现通常被称为“驱动”,它们负责将OpenGL定义的API命令翻译为硬件指令。
一、String的解析 1.String的含义 ①String是不可以被继承的,String类是final类,String类是由char[]数组来存储字符串。 ②String是不可变的字符序列,如果存储abc则在字符串常量池中开辟长度固定为3的字符数组,无论怎么改变均会产生新的实例。
for_each 算法 主要用于 对容器中的每个元素执行某种操作 , 而不一定产生新的值或改变原容器的值 , 可能涉及改变元素的值 , 输出元素的值等 ; 使用该算法常用于 遍历输出到控制台 操作 或 修改原容器中的元素内容 操作 ;
用python的OpenCV实现视频文件的处理,用videoCapture打开视频文件,读取每一帧进行处理,然后用videoWriter保存成视频。
1、!dir 可以查看当前工作目录的文件。 !dir& 可以在dos状态下查看。
高阶操作大部分的操作是针对高阶信号的,也就是说信号里面发送的值还是一个信号或者是一个高阶信号。可以类比数组,这里就是多维数组,数组里面还是套的数组。
逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型,每引入一个解释变量后都要进行F检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时,则将其删除。以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量。这是一个反复的过程,直到既没有显著的解释变量选入回归方程,也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。
卷积网络(convolutional network),也叫做卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如时间序列数据(可以认为是在时间轴桑有规律地采样形成的一维网格)和图像数据(可以看做二维的像素网格)。
NumPy(Numeric Python,以numpy导入)是一系列高效的、可并行的、执行高性能数值运算的函数的接口。numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组(array),以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。
存在问题: opengl中如何渲染管线? 解决方案: 绝大数OpenGL实现都有相似的操作顺序,一系列相关的处理阶段称为OpenGL渲染管线。图1-2显示了这些顺序,虽然并没有严格规定OpenGL必须
一、基本 1.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型names:对象的名字属
本文介绍了OpenGL ES着色器使用的方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包,她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。(张量是一个n维数组或者是一个n-D数组)PyTorch是一个张量库,她紧密地反映了numpy的多维数组功能,并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
ImageFiltered 也是官方之后更新一批组件之一,用于对图像添加滤镜效果,比如图像的颜色矩阵变换、高斯模糊、图像矩阵变换等。注意,这不是仅指 Image 组件,而是对于任何的 Widget 都适用。 在其诞生之前,有一个和其功能类似的组件 BackdropFilter ,但该组件的作用于是 背景,如果想对特点的组件进行特效处理,就很不方便 。ImageFiltered 的引入,让这一切变得简单。
在上一篇教程《WebGL简易教程(五):图形变换(模型、视图、投影变换)》中,详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的模型变换、视图变换以及投影变换的过程。不过那篇教程是纯理论知识,这里就具体结合一个实际的例子,进一步理解WebGL中是如何通过图形变换让一个真正的三维场景显示出来。
pandas中最常用的数据结构是DataFrame,而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式,包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。
在上一篇教程《WebGL简易教程(六):第一个三维示例(使用模型视图投影变换)》中,通过使用模型视图投影变换,绘制了一组由远及近的三角形。但是这个示例还是太简单了,这几个三角形的坐标仍然是-1到1之间的坐标,无论如何都是很容易设置参数的,可能并不能很深入的理解模型视图投影变换。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云