1.原图像经水平.垂直.水平垂直镜像设置通过mirror函数实现: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('cameraman.tif'); %输入图像 J1=mirror(I,1);%原图像的水平镜像 J2=mirror(I,2);%原图像的垂直镜像 J3=mirror(I,3);%原图像的水平垂直镜像 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.19图像水平镜像  [函数名称] 图像水平镜像函数MirrorXProcess(WriteableBitmap src) [函数代码]        ///<summary>        /// Horizontal mirror process.        ///</summary>        ///<param name="src">Source image.</param&

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.20图像垂直镜像  [函数名称] 图像垂直镜像函数MirrorYProcess(WriteableBitmap src) [函数代码]        ///<summary>        /// Vertical mirror process.        ///</summary>        ///<param name="src">Source image.</param>

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Feb 4 12:15:38 2018 @author: markli """ from PIL import Image; import os; class Mirror: def __init__(self): #self.path = path; self.formats = ['.png','.jpg','.jpeg','.bmp','.gif']; d

OpenCV图像旋转的代码 cv::transpose( bfM, bfM ) 前提:使用两个矩阵Mat型进行下标操作是不行的,耗费的时间太长了.直接使用两个指针对拷贝才是王道.不知道和OpenCV比较效果如何. 贴出下面的代码:  C++     //图像旋转     cv::Mat Transpose(cv::Mat &inMat)       {         cv::Mat outMat( inMat.cols, inMat.rows, inMat.type() );         

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计

p=imread('C:\Users\wangd\Documents\MATLAB\1.jpg'); g=rgb2gray(p); % 转为灰阶图 gg=double(g); % 转为数值矩阵 gg=-gg/; % 将彩色值转为 - 的渐变值 [x,y]=size(gg); % 取原图大小 [X,Y]=meshgrid(:y,:x); % 以原图大小构建网格 mesh(X,Y,gg); % 网格上画出图像 colormap gray % 设为灰阶图像

1.线性空间滤波函数Z = imfilter(X,H,option1,option2,...) X为输入图像矩阵,H为m*n维的掩膜矩阵,H中的数据类型必须是double类型.掩膜矩阵可以是用户定义,也可以是系统定义好的.返回矩阵Z和X有相同的数据结构和数据类型. 整个函数处理的中间过程都会使用double类型,所以不必担心中间结果的精度. 2.获取系统掩膜函数H=fspecial(type,parameters) type为字符串,制定了掩膜类型.如'average'表示均值掩膜.H为返回的掩

积分图像(integral image)是一种快速计算矩形区域之和的数据结构,常利用它对算法进行加速.积分图像中处的值是原始灰度图像的左上角与当前点所围成的矩形区域内所有像素点的灰度值之和,即: 其中 为原图像, 为积分图像.图1是积分图像的示意. 图1 积分图像是用来加速算法的,因此求取积分图像本身复杂度不能很高,否则就失去了意义.为了快速的计算出积分图像,需要充分利用已经计算出的结果,避免重复计算.计算公式如下: 下图是该公式的原理示意: 图2 下面给出计算积分图像的matlab程序: In

(Markov Random Field)马尔科夫随机场,本质上是一种概率无向图模型 下面从概率图模型说起,主要参考PR&ML 第八章 Graphical Model (图模型) 定义:A graph comprises nodes (also called vertices) connected by links (also known as edges or arcs ). In a probilistic graphical model each node represents a ran

由于成本和面积等因素的限定,CMOS/CCD在成像时,感光面阵列前通常会有CFA(color filter array),如下图所示,CFA过滤不同频段的光,因此,Sensor的输出的RAW数据信号包含了3个通道的信息.由于人眼对绿色(大约550nm波长)光更敏感,因此CFA阵列包含1/2的G分量,1/4和R和1/4的B分量. Sensor输出RAW数据后,需要经过Demosaic模块(ISP中)将其转成RGB图像.作为测试,我们可以对一幅全彩色RGB图进行RGB2Bayer转换,将其转换成RA

I =imread('C:\Users\wangd\Desktop\in000155.jpg'); %读入原图像文件 I1 = rgb2gray(I); subplot(,,);imshow(I1); %显示原图像 fftI1=fft2(I1); %二维离散傅立叶变换 sfftI1=fftshift(fftI1); %直流分量移到频谱中心 RR1=real(sfftI1); %取傅立叶变换的实部 II1=imag(sfftI1); %取傅立叶变换的虚部 A1=sqrt(RR1.^+II1.^);

#include<opencv2/opencv.hpp> bool selectObject = false; cv::Point origin; cv::Rect selection; cv::Mat src; cv::Mat srcMarks; cv::Mat result; cv::Mat foreground; void GrabCutSegment(); void onMouse(int event, int x, int y, int, void*) { if (selectObj

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 可调参数 test_path=''; neighbour_pixels_affect=; target_digit=; % forestTrain()参数设置 % .M - [] number of trees to train % .H - [max(hs)] number of c

常用的像素灰度内插法:最近邻元法.双线性内插法.三次内插法 %%像素灰度内插 factor = 0.75;%缩放比 u = 0.6;v = 0.7; itp1 = uint8(zeros(ceil(h/factor),ceil(w/factor))); itp2 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v))); itp3 = uint8(zeros(ceil(h/u),ceil(w/v))); 下述的J3为待插值灰度图像,itp为插值图像 1.最近邻元法 在待求像素的四邻

(1)线性变换:通过建立灰度映射来调整源图像的灰度. k>1增强图像的对比度:k=1调节图像亮度,通过改变d值达到调节亮度目的:0 i = imread('theatre.jpg');i = im2double(rgb2gray(i));[m,n]=size(i);%增加对比度Fa = 1.25; Fb = 0;O = Fa.*i + Fb/255;figure(1), subplot(221), imshow(O);title('Fa = 1.25, Fb = 0, contrast incr

JS版本 <script type="text/javascript"> if(location.toString().indexOf("yuanzhumuban.cc")<=-1){document.location.href="http://zhimo.yuanzhumuban.cc";} </script> <div style="display:none;"> <scri

方法1: label = label.T[::-1].transpose() 方法2: label = label[:,::-1] 方法3: 使用 numpy.fliplr https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.fliplr.html numpy.fliplr numpy.fliplr(m)[source] Flip array in the left/right direction. Flip the entrie

iOS面向编码|iOSVideoToolbox:读写解码回调函数CVImageBufferRef的YUV图像 本文档基于H.264的解码,介绍读写Video Toolbox解码回调函数参数CVImageBufferRef中的YUV或RGB数据的方法,并给出CVImageBufferRef生成灰度图代码.方便调试.同时,还介绍了Video Toolbox解码回调中进行YUV处理时容易忽略的问题.文档定位于iOS音视频高级编程,致力于提供高参考价值的Core Video中文资料,最近也在StackO

一.固定高度的容器,单行文本垂直居中 代码如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>单行文本垂直居中</title> <style> div { width:200px; height:80px; background-color:cyan; line-height:80px; } </style> <