在实际应用中,我们的图像常常会被噪声腐蚀,这些噪声或是镜头上的灰尘或水滴,或是旧照片的划痕,或者是图像遭到人为的涂画(比如马赛克)或者图像的部分本身已经损坏.如果我们想让这些受到破坏的额图片尽可能恢复到原样,Opencv能帮我们做到吗? OpenCV真的有这个妙手回春的功能!别以为图像修补的工作只能用PS或者美图秀秀那些软件去做,其实由程序员自己写代码去做更加高效! 图像修复技术的原理是什么呢? 简而言之,就是利用那些已经被破坏的区域的边缘, 即边缘的颜色和结构,根据这些图像留下的信息去推断被破

摘要:图形图像处理平台大部分是传统的C/S架构的桌面应用程序,维护困难,共享性差,而B/S架构的Web程序具有易维护.易共享的优点.本文研究了基于HTML5的Web图形图像处理技术,用HTML5实现了一个Web图形图像处理程序,并通过理论分析和实验得出:HTML5在Web图形图像处理上具有优势,存在基于HTML5实现Web处理图形图像的可能性. 关键词:HTML5:Web:Canvas:图形图像处理 引言 传统C/S架构的桌面图形图像处理程序,虽然处理速度较快,但由于界面和算法逻辑都集中在客户端

1.Graphics Graphics对象是GDI+绘图表面,因此在Windows窗体应用程序中要使用GDI+创建绘图,必须要先创建Graphics.在给窗体注册一个Paint事件后,Graphics的创建方式有以下三种. 1)直接获取Paint事件的PaintEvenlArgs中Graphics对象(最常用). private void Form1_Paint(object sender, PaintEventArgs e) { Graphics g1 = e.Graphics; } 2)从I

数字图像处理方法的重要性源于两个主要应用领域: 改善图像信息以便解释. 为存储.传输和表示而对图像数据进行处理,以便于机器自动理解. 图像处理(image processing): 用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术.又称影像处理.一般指数字图像处理.数字图像是指用工业相机.摄像机.扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值称为灰度值.图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分. 常用方法: 图像变换:由于图像阵列很大,直接在空间域中

数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理,它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程.常用的图像处理方法有图像增强.复原.编码.压缩等,数字图像处理应用领域非常广泛.具体关于数字图像处理的介绍可以参考书籍<冈萨雷斯 数字图像处理>.TWaver作为可视化的利器,如果在展示网元的时候,融入图像处理技术,将会对网元图标的显示增加了灵活性,是一件非常有意思的事情.那么我们不妨来试试,如何将图像处理技术融入进来.首先我们重写一个网元CNod

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.7图像伪彩色  2.7图像伪彩色函数 [函数名称] 图像伪彩色函数PseudoColorProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   伪彩色是为改善视觉效果,利用计算机图像增强技术对图像的灰度赋予的不同假色彩,即,将一张灰度图转化为彩色图.主要原理是把灰度图像的各个不同灰度级按照线性或非线性的映射函数变换成为不同的彩色空间.   本文采用基于RGB颜色空间的伪彩色映射算法.过程如下:  [函数代码]      

图形图像处理技术,gd库的强大支持,PHP的图像可以是PHP的强项,PHP图形化类库,jpgraph是一款非常好用的强大的图形处理工具. 在PHP中加载GD库 gd官方网址下载: http://www.boutell.com/gd 激活gd库,修改php.in文件 将该文件中的“;extension=php_gd2.dll”选项前的分号“;”删除 验证GD库是否安装成功输入“127.0.0.1/phpinfo.php”并按Enter键,检索到的安装信息,即说明GD库安装成功. Jpgraph的安

结构感知图像修复:ICCV2019论文解析 StructureFlow: Image Inpainting via Structure-aware Appearance Flow 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Ren_StructureFlow_Image_Inpainting_via_Structure-Aware_Appearance_Flow_ICCV_2019_paper.pdf Source co

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像

void cv::inpaint( const Mat& src, const Mat& mask, Mat& dst, double inpaintRange, int flags ) //src:要修复的图像: //mask:修复模板,必须是单通道图像: //dst:目标图像: //inpaintRange:选取邻域半径; //flags:要使用的方法,可以是CV INPAINT NS或CV INPAINT TELEA(本文介绍的方法).

安装opencv时,在opencv的安装路径下, sources\samples\cpp\  路径里面提供了好多经典的例子,很值得学习. 这次的例子是利用inpaint函数进行图像修复. CV_EXPORTS_W void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags ); 其中 InputArray src 表示要修复的图像, InputArra

在OpenCV的"photo.hpp"中定义了一个inpaint函数,可以用来实现图像的修复和复原功能,inpaint函数的原型如下: void inpaint( InputArray src, InputArray inpaintMask, OutputArray dst, double inpaintRadius, int flags ); 第一个参数src,输入的单通道或三通道图像: 第二个参数inpaintMask,图像的掩码,单通道图像,大小跟原图像一致,inpaintMas

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.2图像方差计算 /// <summary> /// /// </summary>Variance computing. /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetVarianceProcess(WriteableB

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.3图像直方图计算 /// <summary> /// Get the array of histrgram. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static int[] GetHistogramArray(Wr

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.4图像信息熵计算 [函数代码] /// <summary> /// Entropy of one image. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetEntropy(Writeab

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.5图像形心计算 /// <summary> /// Get the center of the object in an image. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static int[] CenterP

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.1图像均值计算 /// <summary> /// Mean value computing. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetMeanProcess(WriteableBi

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.74图像凸包计算 /// <summary> /// Convex Hull compute. /// </summary> /// <param name="points">The source image points.</param> /// <param name="startPoints"></param> /// <para

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.68图像最小值滤波器 /// <summary> /// Min value filter. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static WriteableBitmap MinFilterProcess(W