1. 基本原理 获取像素值在[0, L]范围内的图像的反转图像,即为负片.适用于增强图像中白色或者灰色的区域,尤其当黑色在图片中占主地位时候 $$T(r) = L-r$$ 2. 运行结果 图源自skimage 3. 代码 import numpy as np def image_reverse(input_image): ''' 图像反转 :param input_image: 原图像 :return: 反转后的图像 ''' input_image_cp = np.copy(input_imag

原文:C#数字图像处理时注意图像的未用区域 图1. 被锁定图像像素数组基本布局         如图1所示,数组的宽度并不一定等于图像像素数组的宽度,还有一部分未用区域.这是为了提高效率,系统要确定每行的字节数必须为4的倍数.例如一幅24位.宽为17个像素的图像,它需要每行占有的空间为51(3 * 17)个字节,但51不是4的倍数,因此还需要扩充1个字节,从而使每行的字节数扩展为52(4 * 13,即Stride=52),这样就满足了每行字节数是4的倍数的条件.需要扩展多少个字节不仅是由图像的宽

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

简介: 在利用opencv进行图像处理时,通常需要批量读取图片,然后做相应的处理,我们可以用C++文件的输入流来进行图片的读取,这要求我们应该事先,将图片图片名生成txt文件,具体请参见之前的博文[ubuntu中获取文件名称并生成txt文件]. 例程: 实现功能,批量读取指定目录下的图片,为了检验是否成功,显示第一张图片的长和宽. #pragma GCC diagnostic error "-std=c++11" #include <opencv2/core/core.hpp&g

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

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.52图像K均值聚类  [函数名称]   图像KMeans聚类      KMeansCluster(WriteableBitmap src,int k) /// <summary> /// KMeans Cluster process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <pa

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.45图像雾化效果算法 [函数名称]   图像雾化         AtomizationProcess(WriteableBitmap src,int v) [算法说明] <strong> /// <summary> /// Atomization process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</p

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.46图像RGB分量增强效果  [函数名称] RGB分量调整         RGBAdjustProcess(WriteableBitmap src, int value,int threshould) [算法说明]   RGB分量调整实际上是分别对每个像素的RGB三个分量进行调整,公式如下: [函数代码] /// <summary> /// R,G,B value adjusting. /// </summary> ///

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.3图像反色 [函数名称] 图像反色函数ContraryProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]     反色公式如下:       P'(x,y) = 255 - P(x,y);     P'(x,y)为反色后的像素值,P(x,y)是原始像素值. [函数代码]        ///<summary>        /// Contrary process.        ///</summary>  

原文:Win8MetroC#数字图像处理--2.2图像二值化函数 [函数代码] /// <summary> /// Binary process. /// </summary> /// <param name="src">Source image.</param> /// <param name="threshould">Define a threshould value for binary proces

原文:Win8MetroC#数字图像处理--2.1图像灰度化   [函数说明] 图像灰度化函数GrayProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   图像灰度化就是去掉彩色图像的彩色信息.对于一张图像,其中的每一个像素都 存在B,G,R三个颜色分量(这里不考虑透明度分量),这三个分量在C#中是按照B→G →R的顺序进行存储的,这三个分量的值分别取在0-255范围之内,对于不同取值, 相应的也就产生了不同的颜色信息.如果以X,Y,Z轴分别取代R,G,B分量构建三维坐 标

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

1.什么是canvas 在网页上使用canvas元素时,会创建一块矩形区域,默认矩形区域宽度300px,高度150px.. 页面中加入canvas元素后,可以通过javascript自由控制.可以在其中添加图片.线条以及文字,也可以在里头绘图,还可        以加入高级动画. 使用canvas编程,首先要获得其上下文(context).接着在上下文中执行动作,最后将动作应用到上下文中. 2.canvas坐标      坐标原点为左上角,x轴沿水平方向向右,y轴沿垂直方向向下. 3.替代内容

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称