怎么访问图像元素 (坐标起点相对于图像原点 image origin 从 0 开始,或者是左上角 (img->origin=IPL_ORIGIN_TL) 或者是左下角 (img->origin=IPL_ORIGIN_BL)
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本章节为大家讲解按钮控件自定义回调函数,通过其回调函数就可以实现各种按钮效果。这方面的问题也是经常有初学者问,所以专门做一期教程。
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📷 前言 Angular 按照既定的发版计划在 11 月中旬发布了 v15 版本。推迟了一个月(几乎每个版本都是这个节奏😳),Ng-Matero 也终于更新到了 v15。其实 Ng-Matero 本身的更新非常简单,但是同步维护的 Material Extensions 这个库要先于 Ng-Matero 发布,所以大部分精力都耗费在组件库上面了。 我已经很久没有写关于 Ng-Matero 的发版文章了。上次介绍发版还是 v10 版本,竟然已经是两年前的事情了。在这两年的开源生涯中,主要精力都在 Materi
1 最原始的内存泄露测试 重复多次操作关键的可疑的路径,从内存监控工具中观察内存曲线,是否存在不断上升的趋势且不会在程序返回时明显回落。 这种方式可以发现最基本,也是最明显的内存泄露问题,对用户价值最大,操作难度小,性价比极高。 2 MAT内存分析工具 2.1 MAT分析heap的总内存占用大小来初步判断是否存在泄露 在Devices 中,点击要监控的程序。 点击Devices视图界面中最上方一排图标中的“Update Heap” 点击Heap视图 点击Heap视图中的“Cause GC”按钮 到此为止需检
我们期望的媒体播放器应该是能被尽可能多的用户使用,不管他们处于何种环境,而不是假设每个用户以完全相同的方式与媒体播放器交互。如何实现?我们分解成了三个步骤。
NUKE 13是一款功能强大的电影特效合成软件。Nuke拥有超过200个创意节点,提供您处理数字合成各种挑战所需的一切。这包括行业标准的键控器,旋光仪,矢量绘图工具,颜色校正等等。为你的视频编辑提供帮助!
OpenCV 中最常用的一个API函数 imshow 各种编程与应用技巧,是否有你以前一直想的,但是从来没有成功过的操作!
启停电路由1片7474、1片74LS08组成,1个LED(RUN)表示当前实验平台的状态(运行LED亮、停止LED灭)。(如下图)
今天给大家带来一个非常好玩的项目,带有 54 颗 LED、陀螺仪,支持 WiFi 控制的可编程骰子。
有个朋友需要我帮忙写个matlab脚本读取100个txt文档的实验数据,这些文档的结构相同,分为四列,从第一列到第四列依次是时间、位置、速度、加速度。读取完数据之后需要对数据进行处理,具体的处理方式是:提取以0.002为采样周期的数据,分类存储起来。 文件内容是这样的:
OpenCV实现照片自动红眼去除 使用闪光照相机拍照,在光线条件不足的情况,如果眼睛盯着相机镜头很容易造成拍出的照片中人眼球变成红色,虽然现在相机从系统和镜头上做了大量改进工作,防止这种情况发生,但是
1、uint8与double double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型,一般不使用;常用的是im2double函数,将 uint8图像转为double类型,范围为0-1,如果是255的图像,那么255转为1,0还是0,中间的做相应改变。 MATLAB中读入图像的数据类型是uint8,而在矩阵中使用的数据类型是double。因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型;如果不转换,在对uint8进行加减时会产生 溢出。默认情况下,matlab将图象中的数据存储为double型,即64位浮点数;matlab还支持无符号整型 (uint8和uint16);uint型的优势在于节省空间,涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 2、uint8和im2uint8 在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别,uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部 分去掉;但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0,而将输入中所有大于1的数值设置为255,再将所 有其他值乘以255。 图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;很多矩阵数据也都是double的。要想显示其,必须先 转换为图像的标准数据格式。如果转换前的数据符合图像数据标准(比如如果是double则要位于0~1之间) ,那么可以直接使用im2uint8。如果转换前的数据分布不合规律,则使用uint8,将其自动切割至0~255( 超过255的按255)。最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double) 3、double类型图像的显示 图像数据在进行计算前要转化为double类型的,这样可以保证图像数据运算的精度。很多矩阵的很多矩 阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式。如果直接运行imshow(I),我们会 发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都 是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被 不正常得显示为白色图像了。具体方法有: imshow(I/256); ———-将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); ———-自动调整数据的范围以便于显示 (注意这里,必须是灰度图,否 则不行) imshow(uint8(I)); imshow(mat2gray(I)); 上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为: A = im2uint8(mat2gray(result)) 这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。
浏览OpenCV相关文章时看到了《基于OpenCV的图像阴影去除》,源码也是用pytyon实现的,分析了一下其原理,这篇我们用OpenCV的C++版来实现一下。
在图像处理领域,OpenCV是一款强大而广泛应用的开源库,能够提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。本篇博客将介绍如何利用Qt 编辑器调用OpenCV库对照片进行换底色处理,实现更加独特和吸引人的效果
本章将教您 OpenCV 的基本元素,并向您展示如何完成最基本的任务:读取,显示和保存图像。 在开始使用 OpenCV 之前,需要安装该库。 这是一个简单的过程,将在本章的第一部分中进行说明。
近几年来,计算机视觉有了很大的改善,但仍然有可能犯严重的错误。犯错如此之多,以至于有一个研究领域致力于研究AI经常误认的图片,称为“对抗性图像”。可以把它们看作计算机的光学错觉,当你看到树上有一只猫时,人工智能看到了一只松鼠。
写着神经网络计算代码,对矩阵计算想整个清晰的展示方式,就想着用 Python 绘制下矩阵运算图。先偷懒一下,看看有没有人分享过代码?
上个月我们分享了基于多组学数据识别关键癌症驱动基因的超实用工具Moonlight,不知道大家是否有注意到传说中“别人家的图”。
上一篇介绍了深度搜索DFS和广度搜索BFS两个算法,本文就是基于BFS算法实现的区域增长算法。
欢迎使用《OpenCV 即时入门》。 本书是专门为向您提供设置 OpenCV 所需的所有信息而创建的。 您将学习 OpenCV 的基础知识,开始构建第一个程序,并发现一些使用 OpenCV 的技巧。
本文利用opencv实现了深度优先搜索DFS和广度优先搜索BFS两个算法来走迷宫,迷宫也是用opencv+鼠标画的。
在之前的那篇文章中:深度学习图像分割(一)——PASCAL-VOC2012数据集(vocdevkit、Vocbenchmark_release)详细介绍 我们大概了解了VOC2012图像分割数据集的基本格式,现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据集。
膨胀与腐蚀是数学形态学在图像处理中最基础的操作。在笔者之前的文章《图像的卷积(滤波)运算(一)——图像梯度》、《图像的卷积(滤波)运算(二)——高斯滤波》具体介绍了图像卷积\滤波的具体的概念与操作,图像的膨胀与腐蚀其实也是一种类似的卷积操作。其卷积操作非常简单,对于图像的每个像素,取其一定的邻域,计算最大值/最小值作为新图像对应像素位置的像素值。其中,取最大值就是膨胀,取最小值就是腐蚀。
这一系列的文章已经写了第二篇了,所以这个系列将会转变为连载文章,每当我有什么新的发现,都会更新。
形态学中常用的方法有膨胀,腐蚀,开运算,闭运算,形态学梯度,顶帽,黑帽和击中击不中,大多以膨胀和腐蚀为基础操作,需要注意的是膨胀和腐蚀都是对图像中的高亮部分(二值图白色部分)处理起作用,如果是白色背景黑色目标要做取反操作,否则得到的结果是相反的。进入正题,技巧与应用场景介绍:
关于OpenCV形态学使用基础可以查看公众号免费的OpenCV视频教程,其中有详细介绍,本篇文章主要介绍形态学中一些实用但是容易被忽略的技巧与演示。
现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点,对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构,通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。 基于Navier-Stokes的修复方法 基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法) 对应的两个枚举类型分别如下: CV_INPAINT_NS CV_INPAINT_TELEA 在OpenCV3.1.0中对应的API方法为inpaint sr
https://github.com/opencv/opencv/releases
翻译:陈之炎 校对:张一然、林夕 本文约4400字,建议阅读10分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV官方教程。 目标 在这里将寻求以下问题的答案: 如何遍历图像的各个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何衡量算法的性能? 什么是查找表,为什么要使用查找表? 测试案例 首先来考虑一个简单的减色方法。利用C和C ++的无符号字符(unsigned char)数据类型来存储矩阵项,像素的一个通道可以具备256个不同的值。对于一幅三通道的图像来说,可以构造出多种色彩(色彩数量可达16,000,000种)
针对重叠的图像分割是非常具有挑战的,正好之前一起工作过的同事跟我一起讨论了关于这方面的问题,我首先想到的就是用分水岭来进行分割。
我对图像腌膜的含义一直有些模糊,今天写了几行代码,证明了我这模糊的印象倒是正确的。今天借一个给图片添加水印的小例子,给大家总结一些图像腌膜的常规操作。
详情见:https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.41.0
一个针对车牌颜色分类的小测试,根据hsv颜色空间,遍历像素点后计算在每个颜色下的像素个数,区分蓝,黄,黑,白车牌底色。
计算机视觉应用是有趣和有用的,但是底层算法是计算密集型的。 随着云计算的到来,我们可以使用更多的处理能力。
在本节中,我将向您介绍OpenCV C++API的一些基本概念。这些概念将帮助您更轻松地理解和编写
2. 使用floodFill函数给新图像进行填充,种子点设置为Point(0, 0),填充颜色为全白。因为原始图像四周加了一圈0,因此使用floodFill填充之后,整个图像除了原始图像中内部的点是黑色之外其他地方全是白色。
1 <概述> <在 WinCC 项目开发的过程中,或者是修改现有项目的过程中,往往需要关注到项目中的各个方面。例如:变量、画面、脚本等等。那么如何找到变量,如何找到变量使用的位置,甚至项目中有哪些未使用的变量或已使用但并不存在的变量,成为了工程师的一个难题。实际上 WinCC 的交叉索引功能能够很好的帮助工程师解决以上等等问题。本文将主要介绍通过交叉索引针对变量、画面以及脚本的应用。 <测试环境: 本文中的功能实现所使用 WinCC 版本为 V7.5 SP1 亚洲版。操作系统为 Windows 10 Pro Version 1809(64-Bit)> 2 < 使用方法> 2.1 <总览> <在 WinCC 项目管理器中双击 “交叉索引” 或右键单击选择打开。首次打开交叉索引时,将会看到需要初始化交叉索引数据的提示信息。如图 01
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数,是刚开始学习opencv,还是使用opencv进行开发调试,都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略,在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
最近需要使用prometheus监控kubernetes环境下的一些pod状态,定义了一些alert,分享一下:
本章旨在与 OpenCV,其安装和第一个基本程序进行首次接触。 我们将涵盖以下主题:
上一篇《OpenCV极坐标变换函数warpPolar的使用》中介绍了极坐标变换的使用,文中提到过因为手机拍的照片,部分地方反光厉害。OpenCV本身也有一个消除高亮的函数,今天这篇就是来了解一下消除高亮函数的使用,就结果来说,有效果,但不多。
其中包括Height属性(列标题高度)、FontSize属性(列标题文本大小)、BackColor属性(列标题背景颜色)和ForeColor属性(列标题文本颜色),如图1;
其中包括Height属性(列标题高度)、FontSize属性(列标题文本大小)、BackColor属性(列标题背景颜色)和ForeColor属性(列标题文本颜色),见下图;
本章是为 Android 和 OpenCV 设置开发环境的快速指南。 我们还将研究 OpenCV 示例应用,文档和社区。
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