注:本系列来自于图像处理课程实验,用Matlab实现最主要的图像处理算法 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g.通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数參数传入.定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代

1. 在算法设计中使用策略(Strategy)模式 策略设计模式的目标是将算法封装在类中.因此,可以更容易地替换一个现有的算法,或者组合使用多个算法以拥有更复杂的处理逻辑.此外,该模式将算法的复杂度隐藏在易用的编程接口背后,降低了算法的部署难度. 准备工作 比方说,我们需要构建一个简单的算法,它可以鉴别出图像中含有给定颜色的所有像素.该算法输入的是图像以及颜色,并返回表示含有指定颜色的像素的二值图像,该算法还需要指定另外一个参数,即对颜色偏差的容忍度. 实现方法 让我们写一个主函数,然后看看我们

模型变换.视图变换.投影变换.视口变换介绍 opengl中存在四种变换,分别是模型变换,视图变换,投影变换,视口变换.这四种变换是图形渲染的基本操作,实质上这四种变换都是由矩阵乘法表示(这些操作都是由一个4*4的矩阵来完成的),通过变换,我们可以看到各种通的显示效果,最简单的效果就是让图元沿着某个方向变换(放大,缩小,翻转等)或者对所要显示的图元进行裁剪.接下来我们就详细介绍这四种变换以及相互之间的联系. 我们要在屏幕上显示一个具有三维坐标的物体,大致需要以下步骤: 1.     进行模型,视图

1.算法功能简介 缨帽变换是根据多光谱遥感中土壤.植被等信息在多维光谱空间中信息分布结构对图像做的经验性线性正交变换. PIE 支持对 Landsat MSS. Landsat 5 TM.Landsat 7 ETM 数据进行变换. 缨帽变换旋转光谱的坐标空间,旋转后的坐标轴不是指到主成分的方向,而是指到另外的方向,而这些方向与地物类型和变化有密切的关系,特别是与植物生长和土壤有关.缨帽变换既可以实现信息压缩,又可以帮助解译分析农作物特征.这个变换主要用于陆地资源卫星数据,包括 MSS. TM 和

作者:i_dovelemon 来源:CSDN 日期:2014 / 9 / 28 主题:World Transform, View Transform , Projection Transform 引言 在3D图形学中.基本几何变换是一个很重要的操作.可以说,整个3D图形可以有效的显示,就是因为几个很重要的基础3D变换贡献的.在前面的文章中,向大家承诺了,要具体的解说在3D图形学中的三个主要的坐标变换.今天,就来像大家讲述.DirectX是怎样进行变换. 变换的目的 在我们解说详细的变换工作之前,

1.       安装  输入 pip install PIL报错: ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement PIL (from versions: none) ERROR: No matching distribution found for PIL 解决方案: Python3中Pillow源自PIL(在2中使用) (1)       python -m pip install Pillow (2)     

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

向量定义:x1 = c(1,2,3); x2 = c(1:100) 类型显示:mode(x1) 向量长度:length(x2) 向量元素显示:x1[c(1,2,3)] 多维向量:multi-dimensional vector:rbind(x1,x2); cbind(x1,x2) > x = c(1,2,3,4,5,6) > y = c(6,5,4,3,2,1) > z = rbind(x,y) > z [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] x 1 2 3 4

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

1.灰度变换的基本概念 灰度变换指对图像的单个像素进行操作,主要以对比度和阈值处理为目的.其变换形式如下: s=T(r) 其中,T是灰度变换函数:r是变换前的灰度:s是变换后的像素.图像灰度变换的有以下作用: 改善图像的质量,使图像能够显示更多的细节,提高图像的对比度(对比度拉伸) 有选择的突出图像感兴趣的特征或者抑制图像中不需要的特征 可以有效的改变图像的直方图分布,使像素的分布更为均匀 2常用的灰度变换说明 灰度变换函数描述了输入灰度值和输出灰度值之间变换关系,一旦灰度变换函数确定下来了,那

第一次机器学习的作业完成了,按照先前做实作的习惯来写一下总结和思考. 作业要求:对COIL20,Yale_32x32,data_batch_1(Cifar)三个数据集,分别运用KMeans对其中的图片进行自动聚类.其中Cifar为(r,g,b)彩图,其余为灰度图数据集已给出了正确标签以作为评估验证. 此外,作业要求组成来自不同学院的3-4人的小队,以提交实验报告的方式考评. 组内队员:yxy,cjx,wzh,zsy(笔者) 开题:看到KMeans其实并不陌生,知道是务监督的聚类方法,实现过对二维

本篇文章介绍EasyPR里新的定位功能:颜色定位与偏斜扭正.希望这篇文档可以帮助开发者与使用者更好的理解EasyPR的设计思想. 让我们先看一下示例图片,这幅图片中的车牌通过颜色的定位法进行定位并从偏斜的视角中扭正为正视角(请看右图的左上角). 图1 新版本的定位效果 下面内容会对这两个特性的实现过程展开具体的介绍.首先介绍颜色定位的原理,然后是偏斜扭正的实现细节. 由于本文较长,为方便读者,以下是本文的目录: 一.颜色定位 1.1起源 1.2方法 1.3不足与改善 二.偏斜扭正 2.1分析 2

本文介绍 OGRE 3D 1.9 程序的启动过程,即从程序启动到3D图形呈现,背后有哪些OGRE相关的代码被执行.会涉及的OGRE类包括: Root RenderSystem RenderWindow ResourceGroupManager LogManager Viewport SceneManager Camera SceneNode Entity Light 建议在阅读本文时参考OGRE API Reference,OGRE官方给的API Reference没有类的协作图,可以自己用Do

这段时间又一直赶任务,结果没有去学习,也没有去写博文,这个动画的内容很早就学了,但是一直没把它整理成博文,现在终于有空就弄一下. 开始先讲讲在WinPhone中做动画有两种动画类型,一种是基于帧动画另一种是基于时间动画.接着介绍的动画都是Silverlight动画,Silverlight动画有用xaml描述,也有用传统的cs代码文件里描述.随后的内容都是以Silverlight动画为主,关键帧动画,动画的触发机制,透视变换动画,优先级.接下来就详细描述各个内容. 动画分类 基于帧动画:每调用一次

随着对称密码的发展,DES数据加密标准算法由于密钥长度较小(56位),已经不适应当今分布式开放网络对数据加密安全性的要求,因此1997年NIST公开征集新的数据加密标准,即AES[1].经过三轮的筛选,比利时Joan Daeman和Vincent Rijmen提交的Rijndael算法被提议为AES的最终算法.此算法将成为美国新的数据加密标准而被广泛应用在各个领域中.尽管人们对AES还有不同的看法,但总体来说,AES作为新一代的数据加密标准汇聚了强安全性.高性能.高效率.易用和灵活等优点.AES

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指数变换的基本表达式为:y=bc(x-a)-1 当中參数b.c控制曲线的变换形状,參数a控制曲线的位置. 指数变换的作用是扩展图像的高灰度级.压缩低灰度级.能够用于亮度过高的图像 本博客全部内容是原创,假设转载请注明来源 http://blog.csdn.net/myhaspl/ 对太阳图像进行变换,使低亮度区(温度较低区域)不再显示,突出亮度区(温度较高区域). newimg=np.array(np.power(b,c*(img-a))-1,np.uint8) cv2.imshow('src'

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cura-engine为开源3D打印软件cura的核心引擎代码,详细介绍参看github主页.现在学习的是一个简单版的https://github.com/repetier/CuraEngine,最新版https://github.com/Ultimaker/CuraEngine添加了很多功能,尤其通信部分有点难懂.本系列文章主要是为了保存本人阅读记忆,一面吃过就忘,所以完全按照阅读顺序编写,故稍有凌乱.下面直接进入学习. 首先看fffProcessor.h中的读取STL文件部分: 函数Pros

BN是由Google于2015年提出,这是一个深度神经网络训练的技巧,它不仅可以加快了模型的收敛速度,而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中"梯度弥散"的问题,从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定.所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了. 从字面意思看来Batch Normalization(简称BN)就是对每一批数据进行归一化,确实如此,对于训练中某一个batch的数据{x1,x2,...,xn},注意这个数据是可以输入也可以是网络中间的某一层输出.在BN出现之前,

今天继续更新RN相关的博客.上篇博客详细的聊了RN中关于Flex布局的相关东西,具体请参见<ReactNative之参照具体示例来看RN中的FlexBox布局>.本篇博客继续更新RN的动画部分,博客中的内容依然是依托于具体的示例来进行的. 下方是官网对RN动画的的一个综述,意思就是说在RN的组件中View.Text.Image 和ScrollView是支持动画的,不过你可以使用Animated.createAnimatedComponent()这个方法来创建一个支持动画的组件稍后会介绍到.这些