C#数字图像处理算法学习笔记(三)--图像几何变换 几何图像处理包括 图像的平移变换,镜像变换,旋转变换,伸缩变换,在这里仅以水平镜像为例,通过代码来理解其基本操作方式: 翻转前:…

1.前言 标题虽然是为了解释有了 IP 地址,为什么还要用 MAC 地址,但是本文的重点在于理解为什么要有 IP 这样的东西.本文对读者的定位是知道 MAC 地址是什么,IP 地址是什么. (本文同步发布于:http://www.52im.net/thread-2067-1-1.html) 2.关于作者   翟志军,个人博客地址:https://showme.codes/,Github:https://github.com/zacker330.感谢作者的原创分享. 作者的另一篇<即时通讯安全篇(…

C#基础入门 九 集合 对于很多应用程序,需要创建和管理相关对象组,有两种方式可以将对象分组,一是创建对象数组,如 object[] obj=new object[3]{1,2.33,"string"}; foreach(object o in obj) { Console.WriteLine(o.Tostring()); //output:1 2.33 string } 但是这样实现有一个缺点,数组的初始化必须要固定数量,即数组的长度一定是常量.所以需要集合. 创建和管理相关对象组的…

cesium编程入门(九)实体 Entity 在cesium编程入门(五)绘制形状提到过添加实体的方法,这一节聊一聊实体相关的一些内容: 先来看 Entity 的各个属性 id 唯一标志,如果没设置,值就为一个默认给定的GUID name 名称,可以不唯一 availability 可用性 show 可见性 description 描述 position 位置 orientation 方向 viewFrom 查看此对象的初始偏移量 parent 父节点 properties 与此实体关联的任意属…

(一)图像几何变换理论知识 (1)图像的平移与比例 图像的平移很简单,平移前后的坐标分别为(x,y)和(x',y'),则满足的关系式为 x'= x +Tx: y'= y +Ty: 其中Tx与Ty分别为对应的偏移量. 图像的比例也很简单,可以描述为:x'=S_x * x;  y'=S_y * y; 那么上述的关系怎么用一个矩阵来表示呢?一个很重要的矩阵来了,那就是变换矩阵T,并且对于二维坐标下的点,一般转化为笛卡尔坐标系下进行计算,用一个三维点表示二维的,只不过把最后一项值置为1,这样一个二维坐标…

1.图像缩放 假设图像x轴的缩放因子Sx, y轴方向的缩放因子Sy,相应的变换表达式为: 函数原型为: CV_EXPORTS_W void resize( InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, , , int interpolation = INTER_LINEAR ); 示例程序如下. img = imread("D:\\WORK\\5.OpenCV\\LeanOpenCV\\pic_src\\pic9.bmp"); imshow(…

1.访问图像像素 1)灰度图像 2)彩色图像 OpenCV中的颜色顺序是BGR而不是RGB. 访问图像的像素在OpenCV中就是访问Mat矩阵,常用的有三种方法. at定位符访问 Mat数据结构,操作灰度图像像素点: int gray_value = (int) image.at<uchar>(i , j) ; 操作彩色图像像素点: int color_value = (int) image.at<Vec3b>(i , j) [k]; 指针访问 ; i < mat.rows;…

1.图像滤波理论 1.1图像滤波理论 图像滤波即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制,是图像预处理中不可缺少的操作.消除图像中的噪声又叫做图像滤波或平滑,滤波的目的有两个,一是突出特征以方便处理,二是抑制噪声. 空间域滤波就是在图像平面上对像素进行操作.空间域滤波大体分为两类:平滑.锐化. 平滑滤波:模糊处理,用于减小噪声,实际上是低通滤波,典型的滤波器是高斯滤波. 锐化滤波:提取边缘突出边缘及细节.弥补平滑滤波造成的边缘模糊.实际上是高通滤波. 空间域处理可由下式表示: g(…

1.膨胀 所谓的图片的膨胀处理,其实就是在图像的边缘添加像素值,使得整体的像素值扩张,进而达到图像的膨胀效果. 对Z2上元素集合A和结构体元素S,使用S对A进行腐蚀,记作: A⊕S={z|(S)z ∩ A ≠ Ø} 让位于图像圆点的结构元素S在Z平面上移动,如果S的圆点移动到z点时,S与A有公共的交集(非空集),则认为这样的z点构成的集合是S对A的膨胀图像. 函数原型: CV_EXPORTS_W void dilate( InputArray src, OutputArray dst, Inpu…

1.边缘检测基础 图像的边缘是图像的基本特征,边缘点是灰度阶跃变化的像素点,即灰度值的导数较大或极大的地方,边缘检测是图像识别的第一步.用图像的一阶微分和二阶微分来增强图像的灰度跳变,而边缘也就是灰度变化的地方.因此,这些传统的一阶微分算子如Robert.Sobel.prewitt等,以及二阶微分算子Laplacian等等本质上都是可以用于检测边缘的.这些算子都可以称为边缘检测算子. 边缘检测可以大幅度的减少数据量,剔除那些不相关的信息,保留图像重要的结构属性,一般的边缘检测的步骤有: 1)滤波…