1.uint8,uint16与double 为了节省存储空间,matlab为图像提供了特殊的数据类型uint8(8位无符号整数),以此方式存储的图像称作8位图像.matlab读入图像的数据是uint8,而matlab中数值一般采用double型(64位)运算. 概括:uint8,uint16--存储,显示 double---计算数据处理 2.转换 I = rgb2gray(imread(‘dog2.jpg')); %把图像变为灰度图像 f = im2double(I);  % 灰度图转doubl

http://blog.csdn.net/scg881008/article/details/7168637 假如是200万像素的sensor,是不是RGB一个pixel是2M,YUV是1M? 首先,200万象素的sensor,就是有2M个pixel;     YUV是电视传输用的名词,一个亮度信号(Y),两个色差信号(U分量.V分量)     YUV(亦称YCrCb)是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL).YUV主要用于优化彩色视频信号的传输,使其向后兼容老式黑 白电视.与RG

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

写在之前 从去年開始关注python这个软件,途中间间断断看与学过一些关于python的东西.感觉python确实是一个简单优美.easy上手的脚本编程语言,众多的第三方库使得python异常的强大.能够处理很多不同的问题,同一时候它的很多开源免费的库使得python的使用也是十分的广泛. 在科学计算.数据处理与图像领域,自己以前一直在使用matlab.感觉matlab也是一个语言优美.简单方便的编程语言,都说matlab与python在某些领域是非常类似的,确实是这样,就科学计算.数据处理上真

数据类 Matlab中和IPT中支持的基本数据类型如下: 名称 描述 double 双精度浮点数,范围-10308~10308  8字节 uint8 无符号1字节整数,范围[0, 255] uint16 无符号2字节整数,范围[0, 65535] uint32 无符号4字节整数,范围[0, 4294967295] int8 有符号1字节整数,范围[-128, 127] int16 有符号2字节整数,范围[-32768, 32767] int32 有符号4字节整数,范围[-2147483648,

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

目录 1.使用求补运算对各类图像进行处理 2.利用imlincomb函数将图像的灰度值放大1.5倍 3.利用imlincomb函数计算两幅图像的平均值. 4.图像的加法运算 5.利用imnoise函数对噪声进行相加运算 6.图像的减法运算 7.利用两种函数去图像的相减值和绝对值 8.降低R图像的亮度 9.图像的乘法运算 10.图像的除法运算 @ 图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用,它除了可以实现自身所需的算数操作,还能为许多复杂的图像处理提供准备.例如,图像减法就可以用来检测同一场景或物体

一.图片读取保存 (1)读取 clear all [filename,pathname]=uigetfile({'*.jpg';'*.bmp';'*.gif'},'选择图片'); if isequal(filename,0) disp('Users Selected Canceled'); else str=[pathname filename]; im = imread(str); imshow(im); end (2)保存 clear all x=0:0.01:2*pi; plot(x,si

Mat imread( ); filename 载入的图像名: flags 指定加载图像的颜色类型,默认载入三通道彩色图像, 如果取枚举类型 (OpenCV3中暂时失效),则定义如下 enum{ CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED = -, /* 8 bit, color or not */ CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE = , /* 8 bit, gray */ CV_LOAD_IMAGE_COLOR = , /* ?, color */ CV_LOAD_IMAG

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶

从现在起我们开始正式地接触Photoshop,为了保证大家的快捷键设置与教程内容一致.请确认Photoshop的快捷键设置是默认值.可从菜单[编辑 键盘快捷键]打开快捷键设置,在组选项里面选择“Photoshop默认值”. 打开Photoshop后是一片空白,我们需要新建图像用来绘图.0308新建图像的方式可以使用菜单[文件 新建],快捷键[CTRL N].也可以按住CTRL双击Photoshop的空白区.所谓空白区就是既没有图像也没有调板的地方.将会出现如左下图的对话框.现在对其中的内容一个一

我们所看到的图像,究竟是如何构成的呢?这就需要涉及到图像类型的概念. 电脑中的图像类型分为两大类,一类称为点阵图,一类称为矢量图. 点阵图顾名思义就是由点构成的,如同用马赛克去拼贴图案一样,每个马赛克就是一个点,若干个点以矩阵排列成图案. 数码相机拍摄的照片.扫描仪扫描的稿件以及绝大多数的图片都属于点阵图,如下图就是一个典型的点阵图.把这幅图片调入Photoshop,使用菜单[图像 图像大小]就可以看到如下 图的信息.注意窗口上部像素大小的宽度和高度,分别是400像素和225像素. 像素是什么?

介绍 我们非常熟悉结构化(表格)数据的预处理步骤.你可以找到缺失的值然后添补它,然后检测并处理异常值,等等这些步骤.这有助于我们建立更好.更健壮的机器学习模型.但是当我们处理图像数据时,应该如何进行预处理? 事实证明,在计算机视觉领域(图像.视频等等),预处理是一个至关重要的步骤.skimage是scikit-learn家族的一部分,它是一个非常有用的库,可以帮助我们开始学习. 在本文中,我们会介绍Python中使用skimage对图像进行一些简单但功能强大的预处理技术. 目录 什么是skima

Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等.         1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64)通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax('int8')=127:         2.浮点:(single:double) 浮点数:REALMAX('double')和REALMAX(

第三章 灰度变换与空间滤波 3.1 背景知识 3.1.1 灰度变换和空间滤波基础 本章节所讨论的图像处理技术都是在空间域进行的.可以表示为下式: $$g(x, y) = T[f(x,y)]$$ 其中$f(x,y)$是输入的图像,$g(x,y)$是处理后的图像,$T$是在点$(x,y)$的邻域上定义的关于$f$的一种算子. 对于图像处理由以下几步组成:邻域原点从一个像素向另一个像素移动,对邻域中的像素应用算子T,并在该位置产生输出.对于边界情况,则根据算子的相关定义处理. 这样的过程称之为空间滤波

原文地址: http://my.oschina.net/alphajay/blog/5691 unicode.ucs-2.ucs-4.utf-16.utf-32.utf-8 http://stallman.blogbus.com/logs/41709878.html Unicode是为整合全世界的所有语言文字而诞生的.任何文字在Unicode中都对应一个值, 这个值称为代码点(code point).代码点的值通常写成 U+ABCD 的格式. 而文字和代码点之间的对应关系就是UCS-2(Univ

本文转载自:http://hi.baidu.com/xmf6227/blog/item/97ca2ddf98f1b61f495403cb.html Matlab中有15种基本数据类型,主要是整型.浮点.逻辑.字符.日期和时间.结构数组.单元格数组以及函数句柄等.  1.整型:(int8:uint8:int16:uint16:int32:uint32:int64:uint64) 通过intmax(class)和intmin(class) 函数返回该类整型的最大值和最小值,例如intmax(‘int