作者：matrix 被围观: 2,079 次 发布时间：2014-02-06 分类：Wordpress | 16 条评论 »
GD32F450I开发板上配了一个OV2640摄像头，其最大像素尺寸可设置为1600*1200，板子上的RGB-LCD液晶屏的尺寸为480*272，本篇来测试摄像头在整个屏幕上的显示效果。
随着各类图像旋转算法的层出不穷，图像旋转逐渐成为近年来各类赛事的热门赛 题。然而在基于 FPGA 的图像旋转设计方面，可行的方案较少。因此，我们本次采用了国产紫光同创的 PGL22G 这块开发板进行图像旋转方案的设计，制作成了一个完整的具有快速处理，实时显示的系统。本作品从图像旋转这一经典的问题出发，采用 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer)算法，结合图传技术，实时显示技术，以 FPGA 作为核心处理器，通 过自制的上位机软件实现软件对硬件的精确控制，达到对摄像头采集的图像进行实时旋 转并且显示的目的，并且可以通过上位机对旋转后的图像进行显示模式，灰度阈值的设定。本设计的核心思路为：在图像旋转设计中，插入一个图像旋转模块。将从摄像头缓存的图像先读取出来，组合成一帧旋转的图像后再写入 ddr 中，再由显示驱动模块读取进行显示。
OpenCV这么简单为啥不学——1.6、图像旋转与翻转(rotate函数、imutils环境安装、imutils任意角度旋转)
可以在扫描仪中放入若干照片并一次性扫描它们，这将创建一个图像文件。“裁剪并修齐照片”命令是一项自动化功能，可以通过多图像扫描创建单独的图像文件。
问题描述 试题编号： 201503-1 试题名称： 图像旋转 时间限制： 5.0s 内存限制： 256.0MB 问题描述： 问题描述 旋转是图像处理的基本操作，在这个问题中，你需要将一个图像逆时针旋转90度。 计算机中的图像表示可以用一个矩阵来表示，为了旋转一个图像，只需要将对应的矩阵旋转即可。 输入格式 输入的第一行包含两个整数n, m，分别表示图像矩阵的行数和列数。 接下来n行每行包含m个整数，表示输入的图像。 输出格式 输出m行，每行包含n个整数，表示原始矩阵逆时针旋转90度后的矩阵。 样例输入 2 3 1 5 3 3 2 4 样例输出 3 4 5 2 1 3 评测用例规模与约定 1 ≤ n, m ≤ 1,000，矩阵中的数都是不超过1000的非负整数。
这是2018年ICLR发表的一篇论文，被引用超过1100次。论文的想法来源于：如果某人不了解图像中描绘的对象的概念，则他无法识别应用于图像的旋转。
1. Camera 采集画面并预览推流 : 这里注意 , 之前图像被逆时针旋转了 90 度 , 设置了图像传感器角度后 , 预览图片纠正过来了 , 但是 Camera 的图像传感器采集的 NV21 格式的图像还是被旋转了 90 度 ;
初学图像处理，很多人遇到的第一关就是图像旋转，图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作，包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识，一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事，但是其实这个东西并没有这么难懂，可以说主要是之前别人写的公式太吓人，小编很久以前第一次接触的也是被吓晕了！所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。
不知之前什么时候起，喜欢是不是玩头像的特效。现在换了主题，头像不会动了，反而有点不太习惯，于是就又找了个常用的出来。原本以为那个把头像变成圆形并可以旋转的特效会有多麻烦，当搜出来时发现原来只要往主题所在文件夹中对应的style.css文件中加入以下代码就可以了。（对于真正原创者来说应该是最麻烦的，现在终于明白伪原创了。。）
给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法，将图像旋转 90 度。
http://www.wpdaxue.com/duoshuo-avatar.html
图像的基本变换与仿射变换 6.2 图像的翻转和旋转 图像的翻转 flip(src, flipCode) flipCode=0：上下翻转； flipCode>0：左右翻转； flipCode<0：上下 + 左右翻转； # 图像的翻转 import cv2 import numpy as np # 读取图片 doge = cv2.imread('./doge.jpg') new_doge1 = cv2.flip(doge, flipCode=0) new_doge2 = cv2.flip(doge, fl
完整代码参见gitee仓库：https://gitee.com/l0km/jimgutil/blob/master/native/src/rotate.cpp
图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。
但是有时候竖屏拍摄的图像，或者横屏拍摄的图像想要进行旋转，做一些特效，进行二次加工的时候，需要耗费很多的时间。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
今天给大家分享的PS下载安装包，如果伙伴们的电脑操作系统是win10系统，可以考虑安装PS2022版本。
UIImage是IOS中层级比较高的一个用来加载和绘制图像的一个类，更底层的类还有CGImage，以及IOS5.0以后新增加的CIImage。今天我们主要聊一聊UIImage的三个属性: imageOrientation, size, scale，几个初始化的方法: imageNamed，imageWithContentsOfFile，以及绘制Image的几个draw开头的方法。
题目描述 图片旋转是对图片最简单的处理方式之一，在本题中，你需要对图片顺时针旋转 90 度。 我们用一个 n \times mn×m 的二维数组来表示一个图片，例如下面给出一个 3×4 的 图片的例子：
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2 . NV21 格式的图像的 YUV 值顺时针旋转 90 度后的 YUV 矩阵为 :
https://leetcode-cn.com/problems/rotate-matrix-lcci/
09:图像旋转翻转变换 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定m行n列的图像各像素点灰度值，对其依次进行一系列操作后，求最终图像。 其中，可能的操作及对应字符有如下四种： A：顺时针旋转90度； B：逆时针旋转90度； C：左右翻转； D：上下翻转。 输入第一行包含两个正整数m和n，表示图像的行数和列数，中间用单个空格隔开。1 <= m <= 100, 1 <= n <= 100。 接下来m行，每行n个整数，表示图像中每个像素点的灰度值，相邻两个数之间用单个空格隔开。灰度值
输入 Python。Pillow 是一个用于与图像文件交互的第三方 Python 模块。该模块有几个功能，可以轻松地裁剪、调整和编辑图像的内容。Python 能够像处理 Microsoft Paint 或 Adobe Photoshop 等软件一样处理图像，因此可以轻松地自动编辑成百上千的图像。运行pip install --user -U pillow==6.0.0就可以安装 Pillow 了。附录 A 有更多关于安装模块的细节。
机器之心专栏 作者：美图影像研究院 美图影像研究院（MT Lab）正式推出美图画质修复算法 V2（升级版），全新迭代版本取得重大技术突破，目前已在美图秀秀证件照、工具箱及视频剪辑（照片）中上线该算法。 摄影技术的广泛普及与飞速发展深刻地改变了大众的生活，不知不觉中人们已对随时随地拿出手机拍摄记录习以为常。但对很多人而言，老照片却承载着心中绵长的岁月和难忘的回忆，凝滞着时光与那些不经意间被遗忘的美好瞬间，翻阅老照片就像是在与遥远过去进行的一场隔空对话。昔日旧照的分享也频登热门话题榜，带人们坐上时光穿梭机，掀起
题目 Given an image represented by an NxN matrix, where each pixel in the image is 4 bytes, write a me
最近，一些 AI 生成视觉形象的应用爆火，例如只需 9 块 9 就能生成个人写真的「妙鸭相机」。由于操作简单，不涉及任何技术操作，很多用户都纷纷在朋友圈晒出妙鸭相机生成的写真。
其实不是很喜欢换主题每次换主题都会需要折腾很多的后续问题。虽然这个主题和上个主题是从同一个模板修改过来的。但是鉴于Artisteer 4不能直接编辑css文件，每次修改完了都需要重新调校很多的东西，所以换主题就成了一件很蛋疼的事情，并且有很多功能都是通过修改主题生成的php文件直接得到的。
我们在用OpenCV自带的摄像头JavaCameraView时,开启后手机竖屏会是旋转90度的效果,非常不友好,下面的代码即可实现我们用JavaCameraView根据手机横竖屏来获取到对应的图像.
参考链接： python opencv 基础5 : putText() 为图像增加文本
牛顿第一运动定律：物体加速度的大小跟作用力成正比，跟物体的质量成反比，且与物体质量的倒数成正比；加速度的方向跟作用力的方向相同。该定律是由艾萨克·牛顿在1687年于《自然哲学的数学原理》一书中提出的。
在开发机器学习解决方案时，需要清除的最大障碍一直是数据。像ImageNet和COCO这样的大规模、干净、完全注释的数据集并不容易获得，特别是对于小众任务。这在深度学习中尤其如此，而且随着深度学习的日益普及，这种情况会越来越明显。为了克服标记数据瓶颈，研究人员和开发人员正在开发各种技术，如迁移学习、领域适应、合成数据生成以及许多半监督和自监督技术。
生活中经常需要使用各种版本的电子版证件照，如：红底、蓝底、白底、一寸、两寸等等。在 Python 中替换图片背景色可以用 Image 模块，利用 Image 模块可以改变图片大小、背景色等操作。
通过前面几篇，利用SurfaceView显示Camera的图像已经没什么问题了，接下来我们就要打磨一下细节，主要就是手机旋转的问题，考虑到我们会用横屏和竖屏的不同的情况。
【Seven ways to improve example-based single image super resolution】-Radu Timofte, 2016, CVPR
目前用于人类生成相关的「可动画3D感知GAN」方法主要集中在头部或全身的生成，不过仅有头部的视频在真实生活中并不常见，全身生成任务通常不会控制人物的面部表情，并且很难提高生成质量。
前几天我们还在使用图片转3D动态，现如今就出现了3D场景，长电影生成指日可待，让我们跟随官方的视频开始吧~
【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应用到作为输入的图像上的二维旋转。从定性和定量两方面证明，这个看似简单的任务实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。 在过去的几年中，深度卷积神经网络（ConvNets）已经改变了计算机视觉的领域，这是由于它们具有学习高级语义图像特征的无与伦比的能力。然而，为了成功地学习这些特征，它们通常需要大量手动标记的数据，这既昂贵又不可实行。因此，无监督语义特征学习，即在不需要手动注释工作的情况下进行学习，对于现今成功获取大量可用的可视数据至关重要。 在我
接上一篇《Android CameraX NDK OpenCV(二）-- 实现Dnn人脸检测》，本篇我们直接在这个基础上做一个小玩意----人脸替换贴图，其实现在相机里很多都有这个功能了，这里就简单的实现一下。
这篇文章是对深度学习数据增强技术的全面回顾，具体到图像领域。这是《在有限的数据下如何使用深度学习》的第2部分。
3D 人像合成一直是备受关注的 AIGC 领域。随着 NeRF 和 3D-aware GAN 的日益进步，合成高质量的 3D 人像已经不能够满足大家的期待，能够通过简单的方式自定义 3D 人像的风格属性成为了更高的目标，例如直接使用文本描述指导合成想要的 3D 人像风格。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
仿射变换其实包含了一系列的操作：平移，缩放，旋转等，不过所有的操作都可以通过这个仿射变换矩阵来实现。
图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言，在数据分析中提供了许多实用的技术点，用于图像的加载、处理和分析。本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点，包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。
给定一幅由N × N矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为4字节，编写一种方法，将图像旋转90度。
在计算机图像处理里，由于图片的本质是二维数组，所以也就变成了对数组的操作处理，翻转的本质就是某个位置上数移动到另一个位置上。
标准模式下，从摄像头获取到图像数据，将该图像数据缓存到DDR中，再通过显示驱动模块将图像读取出来，在显示屏上进行显示。
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