通过下面这个函数调用 Rotate90(workImg,270); //顺时针旋转 Rotate90(workImg,90); //逆时针旋转 实现,其实用该函数旋转任意度数对正方形图都ok,只是长方形图旋转后会有拉伸部分,不好掌握新图的长宽. void Rotate90(IplImage *workImg,int angle) { ; // 1: 加缩放 0: 仅旋转 double factor; // 缩放因子 IplImage *pImage; IplImage *pImgRotation

Atitit.遍历图像像素点rgb java attilax总结 1. 遍历像素点 1 2. 提取一行 1 3. Rgb分量提取 2 4. 其他读取像素 3 5. --code 5 6. 参考 6 1. 遍历像素点 ImgxPicPhotoSplitor.java  atibrow prj public static boolean containsWhiteLine(BufferedImage image) { int heit=image.getHeight(); for(int i=0;i

Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image 获取图像像素点 image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.java cutImage 图片处理 titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片  atitit 图片去噪算法的原理与实践 attilax 总结.docx Atitit. 图像处理jpg图片的压缩 清理垃圾

1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04)  # 找出图像中的角点 参数说明:gray表示输入的灰度图,2表示进行角点移动的卷积框,3表示后续进行梯度计算的sobel算子的大小,0.04表示角点响应R值的α值 角点检测:主要是检测一些边角突出来的点,对于A和B这样的面上的点而言,一个卷积框在上面移动,框中的基本像素点不发生变化, 对于像C和D边界点,只有x或者y轴方向上的平移,像素框内的像素会发生偏移,而对于E和F这样的角点而言,不管是像x轴或者向y轴平移,像素框内

医疗图像解析 Dicom 后缀: .dcm..DCM Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的,规定X轴正向指向病人的左侧,Y轴正向指向病人的背部,Z轴正向指向病人的头部.但是,坐标点的位置,每个厂商都有自己的看法 下图展示了成像过程中对应的坐标系 成像坐标系 三视图 图片信息中的Tag说明 在DICOM中,是通过Image Position和Image Orientation来描述当前的图像和人体坐标系的相对位置的. 解析举例 import dicom import pylab im

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 准备:图像转数组,数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape

摘要 我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式,在OpenCV中一般有四种图像遍历的方式,在这里我们通过像素变换的点操作来实现对图像亮度和对比度的调整. 补充: 图像变换可以看成 像素变换--点操作 邻域变换--区域操作(卷积,特征提取,梯度计算等) 对于点操作: q(i,j)=αf(i,j)+β 其中f(i,j)是输入点像素值,q(i,j)是输出点像素值.  1,数组遍历-- at<typename>(i,j) Mat类提供了一个at的方法用于取得图像上的点,它是一个模板函数,可以取到

目录: (一)图像的深度和图像的通道  (1)图像的深度  (2)图像的通道 (二)自定义一张多通道的图片 (1)zeros 函数 (2)ones  函数 (三)自定义一张单通道的图片 (四)像素操作 (1)numpy操作数组 (2)调用库函数 (五)opnecv 利用getTickCount()和getTickFrequency()计算执行时间          正文: (一)图像的深度和图像的通道       (1)图像的深度                图像中像素点占得bit位数,就是图

摘要:本文主要讲述如何进行图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十.图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效>,作者: eastmount. 本文主要讲述如何进行图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效. 一.图像量化处理 图像通常是自然界景物的客观反映,并以照片形式或视频记录的介质连续保存,获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像,因此需要把连续的图像数据离散化,转换为数字化图像,其工作主要包括两方面--量化和采样.数字化幅度值称为量化,数

Python图像处理-Pillow 简介 Python传统的图像处理库PIL(Python Imaging Library ),可以说基本上是Python处理图像的标准库,功能强大,使用简单. 但是由于PIL不支持Python3,而且更新缓慢.所以有志愿者在PIL的基础上创建了一个分支版本,命名为Pillow,Pillow目前最新支持到python3.6,更新活跃,并且增添了许多新的特性.所以我们安装Pillow即可. 安装 Pillow的安装比较的简单,直接pip安装即可: pip insta

cv::CommandLineParser的使用. I suppose CommandLineParser::has("something") should be true when the command line has --something in it. ./a.out -h ./a.out --help 打印keys的相关内容. #include <opencv2/core/utility.hpp> #include <iostream> using

项目需要看了种子填充算法,改进了算法主要去除面积小的部分.种子填充算法分为两种,简单的和基于扫描线的方法,简单的算法如下描述(笔者针对的是二值图像): (1)从上到下,从左到有,依次扫描每个像素: (2)遇到一个非零数值压栈,并置原图像像素点值为0,面积初始化为1:否则,处理完毕. (3)对栈非空查找,如果非空弹出栈顶,检测4领域或8领域,如果非空压栈,并置原图像像素点为0,标示不在处理此点,面积加1:如果为空,停止: (4)判断面积是否大于给定阈值,小于的删掉,大于的把得到的所有像素点保存到目

K-means(K均值)是基于数据划分的无监督聚类算法. 一.基本原理       聚类算法可以理解为无监督的分类方法,即样本集预先不知所属类别或标签,需要根据样本之间的距离或相似程度自动进行分类.聚类算法可以分为基于划分的方法.基于联通性的方法.基于概率分布模型的方法等,K-means属于基于划分的聚类方法. 基于划分的方法是将样本集组成的矢量空间划分为多个区域{Si}i=1k,每个区域都存在一个区域相关的表示{ci}i=1k,通常称为区域中心.对于每个样本,可以建立一种样本到区域中心的映射q

一.IplImage的一些重要成员: 1.origin:图像原点的定义.=0,则图片的左上角是原点:=1,则左下角是原点.                                  IplImage* img=cvLoadImage("图片路径");                          img->origin=0,1; 2.depth:图像颜色深度,有6种取值 3.widthStep:一行的字节数 6.nChannels:图像的通道数,(B,G,R),一个像

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纯属转载:http://dev.10086.cn/cmdn/bbs/thread-41843-1-1.html 1.传感器入门 自从苹果公司在2007年发布第一代iPhone以来,以前看似和手机挨不着边的传感器也逐渐成为手机硬件的重要组成部分.如果读者使用过iPhone.HTC Dream.HTC Magic.HTC Hero以及其他的Android手机,会发现通过将手机横向或纵向放置,屏幕会随着手机位置的不同而改变方向.这种功能就需要通过重力传感器来实现,除了重力传感器,还有很多其他类型的传感

一些索引和修改图像像素点数据等的操作,可打印观察运行结果. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Sep 28 00:11:07 2016 @author: Administrator """ import cv2 import numpy as np # length,588;width,468 img = cv2.imread('cute.jpg') px = img[100,100] prin

在遥感图像处理中,GDAL库不仅能读取和处理大部分的遥感图像数据,而且还能够实现图像处理后将数据保存为图像的功能. 本文就详细介绍如何将内存中的图像数据保存为.tif格式. 首先,遥感数据处理完,保存在一维数组data中,图像的宽和高为width和height,图像有三个波段.在保存时要使图像的每一行对其,保证位数为32的倍数 先上实现的代码,源程序如下: +)/;//字节对齐 unsigned char *data=new unsigned char[bytesPerLine*height];

一.各种旋转.改变大小 注意:先要添加画图相关的using引用. //向右旋转图像90°代码如下:private void Form1_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e){ Graphics g = e.Graphics;Bitmap bmp = new Bitmap("rama.jpg");//加载图像g.FillRectangle(Brushes.White, this.ClientRectangl

C#图像处理   (各种旋转.改变大小.柔化.锐化.雾化.底片.浮雕.黑白.滤镜效果)     一.各种旋转.改变大小   注意:先要添加画图相关的using引用.   //向右旋转图像90°代码如下: private void Form1_Paint(object sender, System.Windows.Forms.PaintEventArgs e) {   Graphics g = e.Graphics; Bitmap bmp = new Bitmap("rama.jpg")

拟采用的方法,CamShift算法,即"Continuously Apative Mean-Shift"算法,是一种运动跟踪算法.它主要通过视频图像中运动物体的颜色信息来达到跟踪的目的.该算法的已经在PC上尝试过,效果良好.目前正在往手机上移植. 这个算法是根据颜色信息来跟踪吗?有待验证 (1)Camshift算法 转自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d1476580101a57j.html Camshift算法是Continuously Adapt