用Java绘制具有亚像素精度的图像_基于双精度(子像素精度)的Java绘制线_如何估计具有非均匀平移/旋转的图像之间的亚像素偏移 - 腾讯云开发者社区

前面的一些例子中，我们都是利用Image.open（）来打开一幅图像，然后直接对这个PIL对象进行操作。如果只是简单的操作还可以，但是如果操作稍微复杂一些，就比较吃力了。...之后，就变成了一个rows*cols*channels的三维矩阵,因此，我们可以使用 img[i,j,k] 来访问像素值。...例2：将lena图像二值化，像素值大于128的变为1，否则变为0 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as...如果要对多个像素点进行操作，可以使用数组切片方式访问。切片方式返回的是以指定间隔下标访问该数组的像素值。...下面是有关灰度图像的一些例子： img[i,:] = im[j,:] # 将第 j 行的数值赋值给第 i 行 img[:,i] = 100 # 将第 i 列的所有数值设为 100 img[:100

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Python中GDAL绘制多波段图像的像素时间变化走势图

在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。...其中，所有遥感影像都是同一地区、不同成像时间的图像，其各自的空间参考信息、像元行数与列数等都是一致的，文件名中有表示成像日期的具体字段；且每1景遥感影像都具有2个波段。...首先，我们导入了需要使用的库；其中，os用于处理文件路径和目录操作，random用于随机选择像素，matplotlib.pyplot则用于绘制图像。 ...其中，image_folder为包含多个.tif格式的影像文件的文件夹路径，pic_folder是保存生成的时间序列图像的文件夹路径，而num_pixels则指定了随机选择的像素数量，用于绘制时间序列图...随后，我们即可绘制两个时间序列图，分别表示2个波段在不同影像日期上的数值。最后，我们将图像保存到指定的文件夹pic_folder中，命名规则为x_y，其中x与y分别代表像素的横、纵坐标。

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亚像素角点检测

，可使角点的精度达到亚像素级别。...，需要角点坐标达到亚像素（subPixel）精度。...这时，我们则需要使用cv::cornerSubPix()对检测到的角点作进一步的优化计算，可使角点的精度达到亚像素级别。...原理解析在亚像素级精度的角点检测算法中，一种方法是从亚像素角点到周围像素点的矢量应垂直于图像的灰度梯度这个观察事实得到的，通过最小化误差函数的迭代方法来获得亚像素级精度的坐标值。...由于中心坐标并非整数，因此整个窗口的像素坐标也不是整数，需要用插值算法来计算每个点的像素值使用加权最小二乘法优化结果，用高斯核让算法给离中心近的点更高的权重 Python 实现示例图像：

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角点检测集锦（Harris，Shi-Tomasi，亚像素级角点检测）原理及相关实现

在角点处，沿任意方向运动都会引起像素颜色的明显变化等价于：在角点附近，图像梯度具有至少两个主方向。如何实现角点检测？...下面是将角点位置精确到亚像素精度的过程：个向量与其正交的向量的点积为0，角点满足上图所示情况。其中（a）点p附近的图像是均匀的，其梯度为0；（b）边缘的梯度与沿边缘方向的q-p向量正交。...，方程组的解即为角点q的亚像素级精度的位置，即精确的角点位置。...下面是将角点位置精确到亚像素精度的过程：个向量与其正交的向量的点积为0，角点满足上图所示情况。其中（a）点p附近的图像是均匀的，其梯度为0；（b）边缘的梯度与沿边缘方向的q-p向量正交。...，方程组的解即为角点q的亚像素级精度的位置，即精确的角点位置。

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OpenCV中检测ChArUco的角点（2）

然而，ArUco标记的一个问题是，即使在应用亚像素细化后，其角点位置的精度也不太高。相反，棋盘图案的角点可以更精确地细化，因为每个角点被两个黑色正方形包围。...此外，由于插值的角点属于棋盘，因此它们在亚像素精度方面非常精确。当对角点加测的要求是高精度且必要的，如在相机校准，Charuco板是一个比标准aruco板更好的选择。...在本例中为600x500像素。如果这与电路板尺寸不成比例，它将以图像为中心。 boardImage：根据标定板输出的图像。第三个参数是（可选）以像素为单位的边距，因此没有任何标记接触图像边界。...inputimage：检测到标记的原始图像。图像是必要的执行亚像素细化在Aruco角点。...在对ChArUco角点进行插值之后，执行亚像素细化。一旦我们内插了ChArUco角点，我们可能会想画出来看看他们的检测是否正确。

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张正友相机标定Opencv实现以及标定流程&&标定结果评价&&图像矫正流程解析（附标定程序和棋盘图）

对每一张标定图片，进一步提取亚像素角点信息 4. 在棋盘标定图上绘制找到的内角点（非必须，仅为了显示） 5. 相机标定 6. 对标定结果进行评价 7....对每一张标定图片，进一步提取亚像素角点信息为了提高标定精度，需要在初步提取的角点信息上进一步提取亚像素信息，降低相机标定偏差，常用的方法是cornerSubPix，另一个方法是使用find4QuadCornerSubpix...矩阵，最好是8位灰度图像，检测效率更高；第二个参数corners，初始的角点坐标向量，同时作为亚像素坐标位置的输出，所以需要是浮点型数据，一般用元素是Pointf2f/Point2d的向量来表示：vector...矩阵，最好是8位灰度图像，检测效率更高；第二个参数corners，初始的角点坐标向量，同时作为亚像素坐标位置的输出，所以需要是浮点型数据，一般用元素是Pointf2f/Point2d的向量来表示：vector...；第二个参数patternSize，每张标定棋盘上内角点的行列数；第三个参数corners，初始的角点坐标向量，同时作为亚像素坐标位置的输出，所以需要是浮点型数据，一般用元素是Pointf2f/Point2d

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使用GAN绘制像素画，用机器学习的方式协助绘画者更快地完成作品

假设使用机器学习模型可以生成阴影和彩色图片，那么生成的精灵必须足够好，以至于人类绘画者可以用比从头开始绘制更少的时间来完善它。...莎拉(Sarah)角色只有87个完成的精灵，还有207个需要绘制。它也是一个中等复杂的图片，具有多个平滑复杂的区域。...另一方面，露西（Lucy）角色已完成，因此它具有530个完全绘制的精灵，并且非常容易绘制，具有大部分平滑的特征。从某种意义上说，露西是我们的上限。它具有我们希望得到的所有数据，并且很容易绘制。...其他动漫领域也发现了类似的结论，动漫领域主要是由平坦而丰富的颜色组成，并且比像素艺术具有更少的限制。此外，Pix2Pix模型适用于现实世界的图片，也适用于像素艺术和动漫数据，这证明了其普适性。...未来的工作我们当前的系统基于Pix2Pix模型，基于像素。但是，我们的问题可以根据图像分割名词来表述为按像素分类。这样的思路可能会大大改善我们的结果。有时，简化问题可能使其更易于处理。

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手把手实现机器视觉亚像素插值拟合算法

今天讲降龙算法的亚像素拟合算法。这是我们后续学习其它大部分算法的基础，因为只要你想手撕图像处理算法，就必须要面对亚像素精度的计算，这是绕不过去的一个知识点。...今天就来讲解一下亚像素精度拟合的理论知识，并手撕一下亚像素精度算法。 1、为什么要有亚像素精度？...在我刚学习opencv的时候就知道亚像素精度了，但刚开始学的时候一直对亚像素精度不甚理解：像素就已经是图像中的最小的单位了，对不对，再去求亚像素精度，有什么意义吗？...还有一个办法，那就是计算亚像素精度，通过我们已知的四个像素值，去计算剩余的12个像素的值，来得到一个亚像素精度的填充图。两个办法都可以提高我们图像的清晰度，都能使我们得到一个4x4像素大小的图。...而亚像素精度算法要做的，就是根据1、2、3、4点像素值，通过亚像素拟合算法，计算得到B点的像素值，也就是我们输出图像A点的像素值。

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干货||10个机器视觉常见问题

当然理论像素值的得出，要由系统精度及亚像素方法综合考虑;接着您要知道系统速度要求与相机成像速度，系统单次运行速度=系统成像(包括传输)速度+系统检测速度，虽然系统成像(包括传输)速度可以根据相机异步触发功能...确定相机与板卡的接口是否相匹配。如CameraLink、Firewire1394等。最后才应该是价格的比较。　什么是亚像素? 　　一般用分辨率这个名词来描述CCD芯片上的行列数。...抽样理论在一维时间信号中得到了广泛的使用，但并没有被完全的应用到CCD芯片的信号采样中。能够通过亚像素算术来提高CCD芯片的抽样率，理论就是把一个像素看作是由亚像素组成的子图像。...通常，我们能够处理亚分辨率为10×10亚像素的图像。一个典型的例子就是决定一个斑点的重心。由于积分特性，原始像素位置误差与其本身输出相同。...另外更重要的，模糊的灰度级允许灰度级差值，因此我们就能够决定亚像素的位置作为灰度级的功能。不管怎样，只有将CCD芯片内的模拟图像尽可能精确地描绘在图像处理单元的内存中，亚像素算法才能是精确的。

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你会绘制椭圆吗？

鉴于此，研究如何绘制一个高精度的椭圆，对于整个测量系统的精度具有重要意义。...图1.2 OpenCV中ellipse函数绘制的椭圆边缘轮廓由上图可见，使用OpenCV自带的椭圆绘制函数绘制的椭圆边缘轮廓为锯齿形，这对于椭圆中心的检测精度很不利，经过测试，这样的椭圆图案中心检测精度较差...二面积法绘制椭圆如何实现在给定的图像平面中绘制一个具有任意旋转角、任意长短轴的椭圆，且椭圆中心为任意值，且椭圆边缘较为柔和，这是一个亟待解决的问题。...经过流程图中的步骤，初步绘制好的椭圆二值化图像边缘轮廓部分截图，如图 2.2 所示。 ? 图2.1 绘制椭圆二值化图像 ?...图 2.7 面积法绘制的理想椭圆效果图显然，使用面积法绘制的椭圆边缘更加柔和，椭圆中心检测精度更高。三总结文章主要分析了两种绘制椭圆的方法，对比得出面积法绘制椭圆的精度更高。

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你会绘制椭圆吗？

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图像不规则填充

import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow('original...',result2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像不规则填充是除了可以绘制多边形和多个多边形，还可以使用多个边来近似的画一条曲线等不规则的图像...如果图像多边形填充部分或全部位于图像外部，则将对其进行裁剪，还可以处理以亚像素精度指定的像素坐标，意味着可以将坐标作为编码为整数的定点数传递。...dst=cv2.fillPoly(img, polys, color, lineType, shift) img表示输入图像 polys表示多边形顶点 color表示多边形颜色 lineType表示多边形边界的类型...shift表示顶点坐标中的小数位数书籍：《准规则斑图艺术》《色彩之境：色彩美研究》网址：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/modules/

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机器视觉入门知识总结

用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD工业相机比较多。CMOS工业相机由成本低，功耗低也应用越来越广泛。 2、分辨率的选择根据系统需求来选择分辨率大小。...首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择分辨率。相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。...130万乘3以上，即最低不能少于300万像素，通常采用300万像素的相机为最佳(我见过最多的人抱着亚像素不放说要做到零点几的亚像素，那么就不用这么高分辨率的相机了。...比如他们说如果做到0.1个像素，就是一个缺陷对应0.1个像素，缺陷的大小是由像素点个数来计算的，试问0.1个像素的面积怎么来表示？这些人以亚像素来忽悠人，往往说明了他们的没有常识性)。...换言之，我们仅仅是用来做测量用，那么采用亚像素算法，130万像素的相机也能基本上满足需求，但有时因为边缘清晰度的影响，在提取边缘的时候，随便偏移一个像素，那么精度就受到了极大的影响。

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2020-2021年度Planet卫星数据科学应用

澳大利亚研究人员用PlanetScope 和Sentinel-2融合获得逐日3kmLAI产品，地面验证点精度达到94%。...高时空分辨率的时间序列LAI可以更好监测作物的生长和健康，提升耕作效率，提升田间和亚田间产量预测精度。...Dixon等人用PlanetScope与高分辨率的无人机图像相结合，创建一个机器学习模型，可以准确在整个开花季节准确预测像素级的开花事件。...云掩膜澳大利亚研究人员用深度学习方法开发云和云阴影掩膜算法，把PlanetScope和Sentinel-2图像应用在亚马逊和澳大利亚湿热地区地区。...通常情况下，云掩膜算法基于像素级完成的，是一项耗时的任务。基于场景的检索方法可以做到更快的性能和更高的准确性。结果表明模型具有很高的泛化能力，很适合于云层、阴影和土地覆盖物分类。

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「鲸脸识别」已上线，夏威夷大学用 5 万张图像训练识别模型，平均精度 0.869

，并在其周围绘制边界框。...裁剪后，研究人员将每个图像的大小调整为 1024 x 1024 像素，以与 EfficientNet-B7 backbone 兼容。...如下图所示，平均精度因物种而异，且与训练图像或测试图像的数量无关。图 3：测试集的平均精度顶部面板按用途（即训练或测试）显示每个物种的图像数量。具有多个目录的物种，则用 x 表示。...图 4：可能影响目录级性能差异的变量图中每个点代表竞赛数据集中的一个目录，像素表示图像和边界框宽度。Distinct IDs 表示训练集中不同个体的数量。...综合以上，研究人员提出用该模型进行预测时，代表 7 个物种的 10 个目录平均精度高于 0.95，性能表现优于传统预测模型，进而说明使用该模型能正确识别个体。

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C++ OpenCV特征提取之亚像素级角点检测

前言前面我们学习了Harris角点检测还有Shi-Tomasi角点检测等，如果我们要对有点的精度有更高的要求，就需要用到了亚像素级角点检测。...其实在实际应用中可以看到，几乎所有的角点不会是一个真正的准确像素点。比如说我们得到的角点是（80，20），但是实际上是（80.223，20.789）。...亚像素定位方法插值方法基说图像矩计算曲线拟合方法 -（高斯曲面、多项式、椭圆曲面）在OpenCV中已经为我们提供了一个亚像素定位取值的函数了。视频演示效果 ?...相关API C++: void cornerSubPix( InputArray image, --输入图像 InputOutputArray corners...可以看到红色是我们原来用SHi-Toamsi角点检测出来的点，蓝色是用的亚像素检测出来的点会有小小的偏差，说明亚像素的点更精确一些，再看看命令行输出的我们的点的坐标，大部分都是带有小数的 ?

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. | 通过对抗训练和双批次正则化提高神经网络的诊断性能和临床可用性

编译 | 蒋长志审稿 | 金淑婷今天给大家介绍来自德国亚琛工业大学韩天宇团队发表在Nature Communications上的文章，文章为了提高病理学检测神经网络模型的鲁棒性，引入对抗训练方法到神经网络模型中...（1）不使用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图（2）用对抗训练方法的ROC-AUC值和扰动噪声ϵ的关系曲线图 4.2 引入双批次正则化来改进对抗训练方法由于引入了对抗训练之后...，虽然模型的鲁棒性能有所提升，但是模型的预测精度出现下降。...根据X-ray、MRI和CT图片的输入像素绘制三种模型的损失梯度，其中根据X-ray图片的输入像素绘制模型的损失梯度如图（5）所示。...（5）根据X-ray图片的输入像素绘制模型的损失梯度 5 总结该工作主要目的是探讨基于对抗训练的鲁棒模型在医学影像领域的适用性和潜在优势。

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深度学习的图像超分技术综述-输入单张图像(SISR)和输入多张图像的基于参考的图像(RefSR)

对图像进行插值放大再计算，导致巨大的计算量 ESPCN 前采样亚像素卷积卷积直连 MSE损失网络效率提高，提出了亚像素卷积放大方法，灵活解决了多尺度放大问题重建图像有伪影 SRResNet 后采样...亚像素卷积残差网络 MSE损失解决深层网络难训练问题重建图像光滑 SRGAN 后采样亚像素卷积残差网络感知损失提高图像感知质量模型设计复杂，训练困难 LapSRN 渐进式三立方插值...克服了GAN模型易崩溃的问题生成多张近似的图片，计算量大 DFCAN 后采样亚像素卷积残差、注意力机制网络对抗损失提升显微镜下超分重建图像质量设计复杂，专用于显微镜超分 LIIT 后采样亚像素卷积...CrossNet 光流法 —— 融合解码层 L1损失解决了Ref图像与LR图像分辨率差距大带来的图像对齐困难的问题仅限于小视差的条件，在光场数据集上可以达到很高的精度，但在处理大视差的情况下效果迅速下降...动态融合模块完成特征融合重构损失感知损失对抗损失不仅考虑了图像分辨率差距上带来的影响，还考虑了图像在底层变换过程中导致图像外观发生变换带来的影响，使得模型对大尺度下以及旋转变换等情况都具有较强的鲁棒性

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流体运动估计光流算法研究

上述方法求解的速度场都是基于像素尺度的,对于刚体和简单流体运动而言,在该尺度下求解造成的信息缺失可以忽略不计。但是对于复杂的流体运动如湍流,其中存在的亚像素小尺度涡结构无法在像素点上得以体现。...Cassisa 等人(2011) 和 Zille等人(2014)引入大涡模拟的相关概念,提出一种亚网格传输方程模型( sub-grid transport equation) ,在亚像素尺度上考虑了湍流的小尺度速度分量...经典的光流方法不能很好地适应具有复杂流动的流体图像,因此使用考虑流体流动特性的物理约束对光流方法的目标函数进行改善,主要是对数据项和正则化项进行改进,以提高流体运动估计的精度。...census 变换对不同的局部图像块可能生成相同的签名向量,无法处理中心像素饱和的图像块,Rashwan 等人(2013)提出了一种对光照变化具有高度不变性的局部纹理描述子方向梯度直方图( histogram...census 变换对不同的局部图像块可能生成相同的签名向量,无法处理中心像素饱和的图像块,Rashwan 等人(2013)提出了一种对光照变化具有高度不变性的局部纹理描述子方向梯度直方图( histogram

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视频压缩编码技术(H.264) 之帧间预测

与以往标准帧间预测的区别在于块尺寸范围更广（从16×16 到4×4）、亚像素运动矢量的使用（亮度采用1/4 像素精度MV）及多参考帧的运用等等。...运动矢量帧间编码宏块的每个分割或者子宏块都是从参考图像某一相同尺寸区域预测而得。两者之间的差异（MV）对亮度成分采用1/4 像素精度，色度1/8 像素精度。...亚像素位置的亮度和色度像素并不存在于参考图像中，需利用邻近已编码点进行内插而得。图6.6.3 中，当前帧的4×4 块通过邻近参考图像相应区域预测。...从list0和list1 分别得出两个运动补偿参考区域（需要两个MV），而预测块的像素取list0 和list1 相应像素的平均值。当不用加权预测时，用下列等式： ?...计算出每个预测像素后，运动补偿残差通过当前宏块像素减pred(i,j)而得。举例：一宏块用B_Bi_16×16 模式预测。下图分别给出了基于list0 和list1 参考图像的运动补偿参考区域。

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用python简单处理图片（4）：图像中的像素访问

Python中GDAL绘制多波段图像的像素时间变化走势图

亚像素角点检测

角点检测集锦（Harris，Shi-Tomasi，亚像素级角点检测）原理及相关实现

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