效果图: 代码: // FindGravity.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/hi

我们浏览网页时,经常看到一些图片上会出现特别的超链接,即在一张图片上有多个局部区域和不同的网页链接,比如地图链接. 这就是映射图像(Image Map),它是指一幅根据链接对象不同而被人为划分为若干指向不同链接的区域或"热点"(Hotspots)的相应图像区域,当点击设置好的"热点"时,会弹出链接的相应页面. Dreamweaver制作映射图像--热点图像区域 现在就利用Dreamweaver CS5的图像热点功能制作一个地图链接的实例. 1. 在 Dreamwea

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51386993 工程源码GitHub: yhlleo/SuperpixelRegionFill 抠取图像区域的一个小demo,借助图像超像素分割的方法,将图像成子分块,再利用种子填充算法,选取子块区域. 超像素分割方法,采用论文 SEEDS: Superpixels Extracted via Energy-Driven Sampling

在对图像进行处理过程中,我们经常需要对图像的某个或多个感兴趣区域进行处理.在OpenCV中我们能够非常方便地获取指定ROI区域的子图像.下面这段代码就演示了怎样获取指定单个ROI或多个ROI图像区域. //  复制一个或多个ROI图像区域 //  Author:  www.icvpr.com //  Blog: http://blog.csdn.net/icvpr #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/

源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

使用LUT(lookup table)检索表的方法,提高color reduce时对像素读取的速度. 实现对Mat对象中数据的读取,并计算color reduce的速度. 方法一:使用Mat的ptr()遍历行(row),效率较高,使用时需要小心细节 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> #include <sstream

openCV作为已经成熟的开源库,很多操作它都已经有了高效,使用方便的方法.我的应用场景是这样的,从一张大图片中抠出一小部分,然后处理这一小部分后再放到大图像中.对于抠出来可以这样实现: Rect rect = Rect( x, y, width, height); Mat p = (Mat( src, rect)).clone(); 利用src源图像的rect区域图像信息实例化一个新的Mat图像,并将这部分图像clone给这个新实例,不加上clone()的话新图像的data将指向src的dat

opencv中有矩形的Rect函数.圆形的circl函数等,那么任意形状怎么取呢?方法1:点乘,将其形状与图像进行点乘,求其形状对应的图像形状:方法2:用findContours函数得对应的形状区域,其边缘显示类型可以通过设置参数可以控制: 方法1:点乘 //===============================对应灰度图的区域segImage============================================================== // 遍历图像 对每

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. overpaint_gray ( ImageDestination, ImageSource : : : )  将灰度值不相同区域用不同颜色绘制到ImageDestination中, ImageSource包含希望的灰度值图像 overpaint_region ( Image, Region : : Grayval, Type : ) 将Region以一个恒定的灰度值绘制到Image图像中 paint_gray ( ImageSource, 

在用pyfits读取fits格式的图像时,得到的数组的结构如下 f=pyfits.open('rr.fits') data1=f[0].data data1数组的第一行,对应于图像的最下面一行,数组第二行对应于图像倒数第二行,以此类推.可以看作是一个倒置的数组.图像的显示跟实际数组是上下颠倒的. data1=array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], ......])   这是数据的样子 这是fits图像实际显示的样子 [...... [5,6,7,8], [1,2,3,4]] 

图像矩描述了图像的全局特征 一阶矩与形状有关 二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度 三阶矩是关于平均值的对称性测量 由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩,不变矩是图像的统计特性,满足平移.伸缩.旋转的不变性

background-clip属性 background-clip属性指定背景绘制区域 语法 background-clip:border-box|padding-box|content-box; border-box:背景被剪裁到边框盒 padding-box:背景被剪裁到内边距框 content-box:背景被裁剪到内容框 兼容性 IE9+,FireFox,Chrome,Safari,Opera

转载自: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7639681 SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度

原文链接:http://www.cnblogs.com/cfantaisie/archive/2011/06/14/2080917.html   主要步骤 1).尺度空间的生成: 2).检测尺度空间极值点: 3).精确定位极值点: 4).为每个关键点指定方向参数: 5).关键点描述子的生成. L(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff     D(x,y,σ), σ= 1.6 a good tradeoff 关于尺度空间的理解说明:图中的2是必须的,尺度空间是连续的.在 

SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,获得了良好效果,详细解析如下: 算法描述 SIFT特征不只具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果.整个算法分为以下几个部分: 1. 构建尺度空间 这是一个初始化操作,尺度空间

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 Da

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许OpenSSE更适合你,欢迎使用. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了