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BMP、GIF、TIFF、PNG、JPG和SVG格式图像的特点

在项目开发的过程中经常会读取或保存图像文件，不同类型的图像特点不同，适用的范围也不同，简要介绍BMP、GIF、TIFF、PNG、JPG和SVG格式图像的特点。...1、BMP格式图像 BMP是英文Bitmap（位图）的简写，它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。...在各种地理信息系统、摄影测量与遥感等应用中，要求图像具有地理编码信息，例如图像所在的坐标系、比例尺、图像上点的坐标、经纬度、长度单位及角度单位等。 ?...这意味着JPG去掉了一部分图片的原始信息，也即是进行了有损压缩。JPG的图片的优点，是采用了直接色，得益于更丰富的色彩，JPG非常适合用来存储照片，用来表达更生动的图像效果，比如颜色渐变。...不过它的缺点也很明显，编辑和重新保存 JPG 文件时，JPG 会混合原始图片数据的质量下降，而且这种下降是累积性的。

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图像相似度比较和检测图像中的特定物

对普通人而言，识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话，需要先识别出图像的特征，然后才能进行比对。在图像识别中，颜色特征是最为常见的。...原图和直方图均衡化比较.png 二者的相关性因子是-0.056，这说明两张图的相似度很低。在上一篇文章 图像直方图与直方图均衡化 中，已经解释过什么是直方图均衡化。...直方图反向投影 所谓反向投影就是首先计算某一特征的直方图模型，然后使用模型去寻找图像中存在的该特征。 ?...直方图反向投影可以根据球员球衣中的某一块区域，来查找图片中拉莫斯所穿的球衣。 ? 直方图反向投影.png 上图是不是很酷炫？...总结 直方图比较和直方图反向投影的算法都已经包含在cv4j中。 cv4j 是gloomyfish和我一起开发的图像处理库，纯java实现，目前还处于早期的版本。

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NASA数据——AIRS 颗粒地图产品包括 PDF 和 JPG 格式的颗粒覆盖图像

，每天在全球范围内收集地球表面和大气层发射的红外能量。...其数据提供了大气柱中温度和水蒸气的三维测量值，以及大量痕量气体、地表和云层属性的测量值。世界各地的天气预报中心都使用 AIRS 数据来改进其预报。...这些仪器共同观测全球水和能量循环、气候变异和趋势以及气候系统对温室气体增加的反应。...一个 AIRS 粒度被设定为 6 分钟数据、30 个跨轨道脚印和 45 条沿轨道线。AIRS 颗粒地图产品包括 PDF 和 JPG 格式的颗粒覆盖图像。...这些图像为每日图像，但每 6 分钟更新一次，以捕捉任何新的可用颗粒。颗粒按升序、降序、南北半球进行组合，地图采用全球圆柱投影和卫星投影，以便更好地查看。

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opencv 图像腐蚀和图像膨胀的实现

语言：python+opencv 为什么使用图像腐蚀和图像膨胀 如图，使用图像腐蚀进行去噪，但是为压缩噪声。 对腐蚀过的图像，进行膨胀处理，可以去除噪声，并保持原样形状。 ?...图像腐蚀 腐蚀主要针对的是二值图像，如只有0和1两个值， 两个输入对象：1原始二值图像，2卷积核 使用卷积核遍历原始二值图像，如果卷积核对应的元素值均为1，其值才为1，否则为0。...腐蚀后的结果示意图见下面，效果是将边缘抹掉一部分。 ?...图像膨胀 图像腐蚀的逆操作。 针对的是二值图像 输入两个参数：二值图像，卷积核。 ? 使用卷积核对二值图像进行遍历，卷积核对应的图像像素点只要有一个为1，则值为1，否则为0. ?...到此这篇关于opencv 图像腐蚀和图像膨胀的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像腐蚀和图像膨胀内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现

python + OpenCV 图像礼帽 图像礼帽 也叫图像顶帽 礼帽图像=原始图像-开运算图像 得到噪声图像 开运算：先腐蚀再膨胀 使用对象：二值图像 ?...使用方法：morphologyEx cv2.MORPH_TOPHAT 结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_TOPHAT,卷积核) 卷积核示例：k=np.ones(...图像黑帽 黑帽图像=闭运算图像-原始图像 得到图像内部的小孔，或前景色的小黑点 闭运算：对图像进行先膨胀，再腐蚀。有助于关闭前景物体上的小孔，或者小黑点。 使用对象：二值图像 ?...使用方法：morphologyEx cv2.MORPH_BLACKHAT 结果=cv2.morphologyEx(原始图像,cv2.MORPH_BLACKHAT,卷积核) 卷积核示例：k=np.ones...到此这篇关于opencv 图像礼帽和图像黑帽的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像礼帽和图像黑帽内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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Linux下采集摄像头的图像再保存为JPG图片存放到本地(YUYV转JPG)

一、环境介绍 操作系统：ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM) 二、功能介绍 通过Linux下标准V4L2框架采集摄像头的数据，通过jpeglib库连续编码为JPG...图像压缩信息的结构体地址 unsigned char *buffer :存放压缩之后的JPG图片的缓冲区首地址 int size :源图像字节总大小 int *written...:存放压缩之后的JPG图像字节大小 *************************************************************************...源图像数据缓冲区的首地址 unsigned char *jpg_buffer :存放转换之后的JPG格式数据缓冲区首地址 int quality :jpg图像的压缩质量(...当前摄像头支持输出的图像格式如下: 摄像头实际输出的图像尺寸:x=1280,y=960 当前摄像头支持YUV

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图像中的裂纹检测

数据集 我们首先需要从互联网上获取包含墙壁裂缝的图像（URL格式）数据。总共包含1428张图像：其中一半是新的且未损坏的墙壁；其余部分显示了各种尺寸和类型的裂缝。 第一步：读取图像，并调整大小。...，在我们的数据中显示了不同类型的墙体裂缝，其中一些对我来说也不容易识别。...考虑到维度，我们的中间模型增加了初始图像的通道（新功能）并减小了尺寸（高度和宽度）。 最终密度层：对于每个感兴趣的类别，我们都需要这些权重，这些权重负责提供分类的最终结果。...，在该图像中，我已在分类为裂纹的测试图像上绘制了裂纹热图。...我们可以看到，热图能够很好地泛化并指出包含裂缝的墙块。 ? 在裂纹图像中显示异常 03. 总结 在这篇文章中，我们为异常识别和定位提供了一种机器学习解决方案。

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深度学习中的图像分割：方法和应用

基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。...指定的阈值将像素分为两个级别之一，以隔离对象。阈值化将灰度图像转换为二值图像或将彩色图像的较亮和较暗像素进行区分。 K-means聚类 - 算法识别数据中的组，变量K表示组的数量。...然后在解码器端生成一个分割图像。 ? 图像分割的应用 图像分割有助于确定目标之间的关系，以及目标在图像中的上下文。应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。...例如，零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围的环境。 目标检测和人脸检测 这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。...这包括工业和非工业的应用。机器视觉系统使用专用摄像机中的数字传感器，使计算机硬件和软件能够测量、处理和分析图像。

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在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。...注解生成——作为图像分类的延伸 作为一个历史悠久的 CV 任务，图像分类背后有许多强大模型。图像分类能把图像中相关联的形状、物体的视觉信息拼凑到一起，把图像放入物体类别中。...针对其他 CV 任务的机器学习模型，建立在图像分类的基础之上，比如物体识别和图像分割。它们不仅能对提供的信息进行识别，还能学习如何解读 2D 空间，调和两种理解，并决定图像中物体信息的位置分布。...由于文本的序列本质，我们需利用 RNN/LSTM 中的循环。对于序列中的给定词语，这些网络被训练，用以预测下一个词语以及图像表示。...给定图像和所有此前的词语，它能给出下一步某个词出现在注解中的概率。如何用它来生成新注解呢？ 最简单的办法，是拿来一个输入图像，输出下一个可能性最高的词语，创建一个简单的图像注解。 ?

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opencv中图像叠加图像融合按位操作的实现

有一点需要注意的是，如果是两张图片相加，那么一定要注意两者的尺寸和通道数必须是一样的；如果是标量值，这个值既可以是整数也可以是浮点数，加合适的标量值一般是为了提高亮度。...你可以根据需要自己调整两个图片的权重，以达到不同的显示效果 三、图像的按位操作：cv2.bitwise_and ''' 注意，src1和src2的形状要保持一致，一般都是同一张图像， 关键是在于mask...mask和roi尺寸也一样，而且我们想要在roi中去除的区域在mask中对应位置的像素值正好也为0，为什么不让roi和mask两者直接相与呢？...于是先利用roi和roi相与得到roi本身，而mask可以控制相与之后输出数据的某些元素发生变化，而相与之后的输出就是roi，所以此时相当于直接对roi进行操作，使roi中和mask中像素值为0的像素点对应的像素点的像素值也为...到此这篇关于opencv中图像叠加/图像融合/按位操作的实现的文章就介绍到这了,更多相关opencv 图像叠加/图像融合/按位操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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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)

参考：杨才东 等：深度学习的图像超分辨率重建技术综述 前言 输入为单张图像和多张图像： SISR方法输入一张低分辨率图像，利用深度神经网络学习LR-HR图像对之间的映射关系，最终将 LR图像重建为一张高分辨率图像...RefSR方法借助引入的参考图像，将相似度最高的参考图像中的信息转移到低分辨率图像中并进行两者的信息融合，从而重建出纹理细节更清晰的高分辨率图像。...递归、残差、稠密网络 L1损失 引入反馈机制，前面层可以从后面层中受益 通过迭代的方式虽然减少了参数，但是每次迭代都会计算loss和重建图像，计算量大 CDC 渐进式 转置卷积 递归、残差、注意力机制网络...设计了一个跨尺度对应网络来表示图像之间的匹配，在多个尺度下进行特征融合 参考图像与输入图像的相似度直接影响生成图像的质量 SRNTT —— 在自然空间中进行多级匹配 结合多级残差网络和亚像素卷积层构成神经结构转移模块...同时提出了空间自适应模块，使得Ref图像中的有效信息可以更充分地利用 基于图像的内容和外观相似度来进行计算，忽略了HR和LR图像之间的底层转换关系 -Matching —— 利用图像的增强视图来学习经过底层变换之后的对应关系

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开发 | 在玩图像分类和图像分割？来挑战基于 TensorFlow 的图像注解生成！

原因无他：利用神经网络来生成贴合实际的图像注释，需要结合最新的计算机视觉和机器翻译技术，缺一不可。对于为输入图像生成文字注解，训练神经图像注解模型能使其成功几率最大化，并能生成新奇的图像描述。...注解生成——作为图像分类的延伸 作为一个历史悠久的 CV 任务，图像分类背后有许多强大模型。图像分类能把图像中相关联的形状、物体的视觉信息拼凑到一起，把图像放入物体类别中。...针对其他 CV 任务的机器学习模型，建立在图像分类的基础之上，比如物体识别和图像分割。它们不仅能对提供的信息进行识别，还能学习如何解读 2D 空间，调和两种理解，并决定图像中物体信息的位置分布。...由于文本的序列本质，我们需利用 RNN/LSTM 中的循环。对于序列中的给定词语，这些网络被训练，用以预测下一个词语以及图像表示。...给定图像和所有此前的词语，它能给出下一步某个词出现在注解中的概率。如何用它来生成新注解呢？ 最简单的办法，是拿来一个输入图像，输出下一个可能性最高的词语，创建一个简单的图像注解。 ?

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在 React 中缩放、裁剪和缩放图像

在本文中，我们将了解如何使用 Cropper.js 在 React Web 应用中裁剪图像。尽管我们不会将这些图像上传到远程服务器进行存储，但是很容易就能完成这个任务。...要了解我们要完成的工作，请看以下动画： ? React应用中的Cropper.js 如你所见，有一个带有源图像的交互式 canvas。操作的结果显示在“预览”框中，如果需要，可以将其保存。...CLI 工具提供的文本和图像。...首先，你会注意到导入了 Cropper.js 和 CSS。接下来还将导入为该特定组件定义的自定义 CSS。 在 constructor 方法中，我们定义了状态变量，该变量表示最终更改的图像。...源图像填充使用了该特定组件的用户定义的属性。目标图片使用的状态变量是我们在安装组件后定义的。

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视觉进阶 | Numpy和OpenCV中的图像几何变换

根据参数的值，它将在矩阵乘法后扭曲任何图像。变换后的图像保留了原始图像中的平行直线(考虑剪切)。本质上，满足这两个条件的任何变换都是仿射的。 但是，有一些特殊形式的A，这是我们将要讨论的。...在Python和OpenCV中，2D矩阵的原点位于左上角，从x，y=(0，0)开始。...接下来，我们只考虑位于图像边界内的像素。 映射对应的I(x，y)和I’(x，y)。 如你所见，由于步骤4的原因，生成的图像将有几个锯齿和孔。为了消除这种情况，开源库使用插值技术来消除变换后的差异。...OpenCV中的变换 现在你已经对几何变换有了更好的理解，大多数开发人员和研究人员通常省去了编写所有这些变换的麻烦，而只需依赖优化的库来执行任务。在OpenCV中进行仿射变换非常简单。...许多先进的计算机视觉，如使用视觉里程计和多视图合成的slam，都依赖于最初的理解变换。我希望你能更好地理解这些公式是如何在库中编写和使用的。

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