手动版的这里不多说，图像识别，坐标计算跳跃，要想得高分会点的手疼。这里主要剖析下自动版的，这里仅介绍安卓版本。
前面一篇文章我讲解了基于K-Means聚类的图像分割或量化处理，但突然发现市场上讲解图像量化和采样代码的文章很缺乏，因此结合2015年自己的一篇 文章 及相关知识，分享一篇Python图像量化及处理的博文供同学们学习。基础性文章，希望对你有所帮助。
正如一番在这个系列文章的（00）篇中所说，一番在做1.0版本的时候用到了一些取巧的方法，其中就包括python通过adb操作手机。
首先，这篇文章的最终的效果不是很成功。记录一下我在这个失败过程中遇到的问题和尝试过的技术。
寄语：本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理，并以图像缩放为例，对原理进行了C++及Python实现。
上一篇博客中介绍了从拍摄图像到获取视差图以及深度图的过程，现在开始介绍利用视差图或者深度图进行虚拟视点的合成。虚拟视点合成是指利用已知的参考相机拍摄的图像合成出参考相机之间的虚拟相机位置拍摄的图像，能够获取更多视角下的图片，在VR中应用前景很大。 视差图可以转换为深度图，深度图也可以转换为视差图。视差图反映的是同一个三维空间点在左、右两个相机上成像的差异，而深度图能够直接反映出三维空间点距离摄像机的距离，所以深度图相较于视差图在三维测量上更加直观和方便。 利用视差图合成虚拟视点 利用深度图合成虚拟视
词云是一种文本数据的可视化形式，它富有表现力，通过大小不一，五颜六色，随机紧挨在一起的文本形式，可以在众多文本中直观地突出出现频率较高的关键词，给予视觉上的突出，从而过滤掉大量的文本信息，在实际项目中，我们可以选择使用wordcloud2、VueWordCloud等开源库来实现，但是你有没有好奇过它是怎么实现的呢，本文会尝试从0实现一个简单的词云效果。
代码地址：https://github.com/liguobao/python-verify-code-ocr
地址：http://v.youku.com/v_show/id_XMTI1MzUxNDY3Ng==.html
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。
上一篇推送中，为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法，在本次推送中，二白继续为大家介绍余下的方法。
有一幅以二维整数数组表示的图画，每一个整数表示该图画的像素值大小，数值在 0 到 65535 之间。
1.抓取当前屏幕快照ImageGrab.grab()返回一个模式为“RGB”的图像.
预备知识分为两块，分别是：软件+硬件。相应的知识体系在下面的思维导图中有所体现。
turtle库是Python语言中一个很流行的绘制图像的函数库，想象一个小乌龟，在一个横轴为x、纵轴为y的坐标系原点，(0,0)位置开始，它根据一组函数指令的控制，在这个平面坐标系中移动，从而在它爬行的路径上绘制了图形。
主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法，如上图所示。
毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题，并没有深入的研究，设计图形图像的东西，水很深，神经网络，机器学习，都很难。这次只是在传统的方式下分析了一次。 今年工作之后再也没有整理过，前几天一个家伙要这个demo看下，我把一堆东西收集，打包给他了，他闲太乱了，我就整理记录下。这也是大学最后的一次作业，里面有很多记忆和怀念。 这个demo的初衷不是去识别验证码，是把验证的图像处理方式用到其他方面，车票，票据等。 这里最后做了一个发票编号识别的的案例： 地址：http://v.youku.com/v_show
新学期伊始，年度抢课大戏同步上映，学校的正方教务系统也迎来了前所未有的流量冲击。教务系统这个跑在 Windows 2003 的上古时期的 ASP.NET 程序的服务器自然也承受不住，在选课高峰期频频崩溃，从而也导致了用户登录的账户在选课期间频频掉线的问题。
1. 概要 在这篇文章中，将介绍使用RPA实施工具UiPath通过Microsoft Paint来画出一张图的素描版图片。这个功能在实施项目的时候，可能会显得鸡肋，但是这不影响我们学习一些新技术，也可以通过这个案例，了解工具强大之处，以便日后慢慢探索更多有趣好玩的功能。 2. 基本知识点 在开始做这个Demo之前，我们需要了解电脑是如何保存图片的。在普通的未压缩位图中，图像存储为一系列的点，也称为像素。每个像素都是一个很小的点或正方形，每个像素都有颜色。然后将像素排列成一个图案，形成一个图像。所以可以通过在
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。
国庆节终于来了，最近有个五星红旗半透明渐变头像很火，在抖音里、微信群里都流行起来了。
该函数将DIB中矩形区域内像素使用的颜色数据拷贝到指定的目标矩形中。如果目标矩形比源矩形大小要大，那么函数对颜色数据的行和列进行拉伸，以与目标矩形匹配。如果目标矩形大小要比源矩形小，那么该函数通过使用指定的光栅操作对行列进行压缩。
于是，从世界坐标系到相机坐标系，涉及到旋转和平移（其实所有的运动也可以用旋转矩阵和平移向量来描述）。绕着不同的坐标轴旋转不同的角度，得到相应的旋转矩阵，如下图所示：
由于字符显示的长宽不是相等的，为了转换后的字符画比例正常，我们需要将原图的比例进行压缩。
数字图像实际上 是二维图像用有限数字数值像素的表示。每个像素具有整数行和列位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。
#ORB算法推导 ORB采用FAST （features from accelerated segment test） 算法来检测特征点。FAST核心思想就是找出那些卓尔不群的点，即拿一个点跟它周围的点比较，如果它和其中大部分的点都不一样就可以认为它是一个特征点。 首先来做几个定义： U : 参考像素点周围的区域阈值 t : 与参考像素点作对比的阈值点的灰度值当参考点的灰度值之差的绝对值大于t时，我们认为这两个点不相同 Gp : 像素点的灰度值 u : 区域阈值内不同的像素点数量 Un : 区域阈
自我理解：搜索过程中优先探索各层第一个，之后逐层向下，直至到达底层，在返回上一层继续向下搜索，每搜索完则返回上一层。
图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。
在上篇文章——系列篇|结构光三维重建基本原理中，笔者介绍了单目结构光三维成像系统把投影仪“看成”相机的模型。基于这个模型，单目结构光三维成像系统可以像双目三维成像系统那样来获取空间中物体的三维信息。不过，要真正计算出物体的三维解，需要对单目结构光系统进行精确的标定。
伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方，为此，小编决定新开一个专栏——opencv图像处理，期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们，当然，这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦，期待能够带给大家更多的快乐，我们，一直在前行。
导语 JavaScript 适合做机器学习吗？这是一个问号。但每一位开发者都应该了解机器学习解决问题的思维和方法，并思考：它将会给我们的工作带来什么？同样，算法能力可能会是下一阶段工程师的标配。 本文旨在通过讲解识别手写字的处理过程，带读者了解机器学习解决问题的一般过程。本文适合以下背景的读者阅读： 你不需要具备 Python、C++ 的编程能力：全文使用 JavaScript 作为编程语言，且不依赖任何第三方库实现机器学习算法。 你不需要具备算法能力和高数的背景，本文机器学习算法的实现不过 20 行代
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
不久之前写过一篇文章，详细介绍了 PIL 库中的 Image 模块的使用。曾经学习过、使用过一段时间的 PS，认识 PIL 后，觉得这这玩意太好玩了，有了想使用 PIL 库实现 PS 中的图片特效的想法。
最近遇到了一个需求，就是对图片进行色彩风格转换，让一个物体可以以各种不同的色彩来呈现。
随着人工智能时代的到来，计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的，人工智能改变着传统林业的研究方法，林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题，采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法，实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备，基于MATLAB、VS2015开发平台，采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定，从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像，进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明，该方法操作相对简单，并且能够较为准确地测量树木高度，SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%，BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明：采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。
这篇博客主要是记录一些实践或看论文过程中遇到的一些不好理解的问题及解释。 Q1：SfM里的尺度不变性指的是什么？ A1：一般定义下，尺度不变性是指体系经过尺度变换后，其某一特性不变。比如，特征点检测算法SIFT，其检测到的特征点的尺度不变性是通过图像金字塔来实现的。这样，不管原图的尺度是多少，在包含了所有尺度的尺度空间下都能找到那些稳定的极值点，这样就做到了尺度不变。关于SIFT尺度不变性的更详细讲解，可以参考这篇博客。 Q2：单目相机SfM重建结果的尺度是怎么确定的？ A2：传统方法中，单目重建是无法获取重建场景的尺度信息的。因此，要确定重建的尺度，需要使用额外的手段。比如：
图像拼接技术是计算机视觉和数字图像处理领域中一个研究的重点。图像拼接是指将描述同一场景的两张或者多张有重叠区域的图像,通过图像配准和图像融合技术拼接成一幅大场景全新图像的过程。
这是两个函数组合的反常积分。我们用这样一个例子来说明，就是一个人一天的进食和消化情况。
我们经常在B站上看到一些字符鬼畜视频，主要就是将一个视频转换成字符的样子展现出来。看起来是非常高端，但是实际实现起来确实非常简单，我们只需要接触opencv模块，就能很快的实现视频字符化。但是在此之前，我们先看看我们实现的效果是怎样的：
越是简单的模型越适合用来举例子，我们就举个简单的图像：3X3 的256级灰度图，也就是高为3个象素，宽也是3个象素的图像，每个象素的取值可以是 0－255，代表该像素的亮度，255代表最亮，也就是白色，0代表最暗，即黑色。假如图像的象素矩阵如下图所示（这个原始图把它叫做源图，Source）： 234 38 22 67 44 12 89 65 63
2：相机坐标系：以摄像机光心为原点（在针孔模型中也就是针孔为关心），z轴与光轴重合也就是z轴指向相机的前方（也就是与成像平面垂直），x轴与y轴的正方向与物体坐标系平行，其中上图中的f为摄像机的焦距。单位m
图像的实质是一种二维信号，滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中，滤波是一常见的技术，它们的原理非常简单，但是其思想却十分值得借鉴，滤波是很多图像算法的前置步骤或基础，掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
上节我们了解了可以直接利用 tesserocr 来识别简单的图形验证码。近几年出现了一些新型验证码，其中比较有代表性的就是极验验证码，它需要拖动拼合滑块才可以完成验证，相对图形验证码来说识别难度上升了几个等级。本节将讲解极验验证码的识别过程。
图形管线描述的是从图像输入到呈现在显示器上的一个流程。在这一篇里就会看到这个流程中间涉及的一些内容。 中间涉及的流程可以参考下图：
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