1.掩膜(mask)概念 用选定的图像,图形或物体,对处理的图像(全部或局部)进行遮挡,来控制图像处理的区域或处理过程.用于覆盖的特定图像或物体称为掩模或模板.光学图像处理中,掩模可以足胶片,滤光片等.掩模是由0和1组成的一个二进制图像.当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中.通过指定的数据值,数据范围,有限或无限值,感兴趣区和注释文件来定义图像掩模,也可以应用上述选项的任意组合作为输入来建立掩模. 2.掩膜的作用 数字图像处理中,掩模为二维矩阵数组,有时也用

了解过之前老版本OpenCV的童鞋们都应该清楚,对于OpenCV1.0时代的基于 C 语言接口而建的图像存储格式IplImage*,如果在退出前忘记release掉的话,就会照成内存泄露.而且用起来超级麻烦,我们往往在debug的时候,很大一部分时间在纠结手动释放内存的问题.虽然对于小型的程序来说手动管理内存不是问题,但一旦我们写的代码变得越来越庞大,我们便会开始越来越多地纠缠于内存管理的问题,而不是着力解决你的开发目标. 这,就有些舍本逐末的感觉了. 而浅墨在这篇文章开头想说,自从OpenCV

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者:毛星云(浅墨)    邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本: 2.4.8 这篇文章中,我们将详细而深入地弄懂入门OpenCV2最基本的问题,那就是图像的载入,显示和输出. PS:文章末尾提供了博文配套程序源代码的下载. 依然是先看一张运行截图: 了解过之前老版本

HighGUI模块为高层GUI图形用户界面模块,包含媒体的输入输出.视频捕捉.图像和视频的编解码.图形交互界面的接口等. 在本章中,我们将学到: 图像的载入.显示和输出到文件的详细分析 滑动条的创建和使用 OpenCV中的鼠标操作 1.图像的载入与显示概述 在新版的opencv2中,最简单的图像载入和显示只需两句代码,非常便捷.这两个行代码分别对应两个函数:imread()和imwrite(). 1.1 图像的载入:imread()函数 Mat imread(const string& file

图像的载入.显示.输出到文件和滑动条 滑动条 示例: 鼠标操作

Opencv-Python:图像尺寸.图像的读取.显示.保存与复制 原创 2017年11月23日 21:30:49 4440 在使用opencv的方法时,首先必须导入opencv包.新的opencv导入cv2,这里也和cv做了一个对比 import cv2 一.图像尺寸 图像的大小可以通过其shape属性来获取,shape返回的是一个tuple元组,第一个元素表示图像的高度,第二个表示图像的宽度,第三个表示像素的通道数. 示例: if __name__ == '__main__': dirfil

  图像的读取,显示与保存 相关函数:cv2.imread().cv2.imshow().cv2.imwrite() 1.读入图像: 用cv2.imread()函数来读取图像,cv2.imread(路径,图像颜色空间)(其中颜色空间默认为BGR彩图)     cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 cv2.IMREAD_UNCHANGED:读入一幅图像,并且包括图像的 alpha 通道 示例代码 import cv2 im

一.工具篇 工欲善其事,必先利其器.学习OpenCV,肯定少不于基本的编程工具与OpenCV库.在Windows平台下你可以选择Visual Studio.CodeBlock等,当然你也可以选择在Linux平台,用VI.codeBlock都是可以的.编程平台的选择看个人爱好以及项目的开发环境.然后是OpenCV库,你可以在这里下载到最新的版本:http://opencv.org/,最近的版本已经到了2.4.7,但是OpenCV2.0以上版本差别都不算太大.关于怎么安装OpenCV,本文就不再详说

1. 图像读取:imread() Mat imread( ) 参数介绍: filename: 待加载的文件名称. flags: 此标志用来指定被加载图像的颜色类型(color type).这个标志的取值可以有: -- CV_LOAD_IMAGE_ANYDEPTH : 如果设置这个标志的话,如果图像为16位或32位深度的图像,则返回对应深度的图像:否则,将图像转换为8位深度图像再返回. -- CV_LOAD_IMAGE_COLOR : 如果设置此标志,则总是将图像转换为彩色图像. -- CV_LO

系统框图 前面我们设计了基于FPGA的静态图片显示,接下来我们来做做基于FPGA的动态图片显示,本实验内容为:由PC端上位机软件通过串口发送一幅图像数据至FPGA,FPGA内部将图像数据存储,最后扫描到VGA屏幕上显示. 从系统框图上我们可以看到,可以划分为三个部分进行设计,一个是串口接收部分,然后是RAM数据存储部分,最后是VGA驱动显示部分.这里串口接收部分只需要用到串口接收代码,代码很多书上都有,我这里就不贴出来了, 数据存储部分需要使用的是双口RAM IP Core,一端将数据写入RAM

<?php $height = 300; $width = 300; $im = imagecreatetruecolor($width, $height); $white = imagecolorallocate ($im, 255, 255, 255); $blue = imagecolorallocate ($im, 0, 0, 64); imagefill($im, 0, 0, $blue); imagestring($im, 10, 100, 120, 'Hello,PHP', $wh

一.图像的裁剪显示:有时程序需要显示图像的一部分而不是全部.实例代码如下: CDC* pDC = GetDC(); Graphics graph(pDC->GetSafeHdc()); Image image(_T("Pic.jpg")); // 表示从原图的(20,20)处开始,裁剪宽高为300,400的矩形区域,将其显示在(10,10)处 graph.DrawImage(&image,,,,,,,UnitPixel); ReleaseDC(pDC); 注意:对于不同的

1:读入图像,显示图像与保存图像 代码: import cv2 img=cv2.imread('lena.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) cv2.namedWindow('lena',cv2.WINDOW_AUTOSIZE) cv2.imshow('lena',img) k=cv2.waitKey(0) if k==27: cv2.destroyAllWindows() plt.close() elif k==ord('s'): cv2.imwrite('lenagray.png'

实验要求:利用图像库的功能,实现从文件加载图像,并在窗口中进行显示的功能:利用常见的图像文件格式(.jpg;.png;.bmp; .gif)进行测试 实验原理:图片读取到程序中是以Mat结构存储的,在Python中可以简单理解为一个n*m的矩阵,如果是彩色图片,矩阵元素是存储RGB值的元组(类似于数组) 实验源码: # -*- coding: utf-8 -*- # 利用图像库的功能,实现从文件加载图像,并在窗口中进行显示的功能 # 利用常见的图像文件格式(.jpg; .png; .bmp; .

一 skiamge模块 skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ,它对scipy.ndimage进行了扩展,提供了更多的图片处理功能.它是由python语言编写的,由scipy 社区开发和维护.skimage包由许多的子模块组成,各个子模块提供不同的功能.主要子模块列表如下: 子模块名称 主要实现功能 io 读取.保存和显示图片或视频 data 提供一些测试图片和样本数据 color 颜色空间变换 filters 图像增强.边缘检测

写在之前 从去年開始关注python这个软件,途中间间断断看与学过一些关于python的东西.感觉python确实是一个简单优美.easy上手的脚本编程语言,众多的第三方库使得python异常的强大.能够处理很多不同的问题,同一时候它的很多开源免费的库使得python的使用也是十分的广泛. 在科学计算.数据处理与图像领域,自己以前一直在使用matlab.感觉matlab也是一个语言优美.简单方便的编程语言,都说matlab与python在某些领域是非常类似的,确实是这样,就科学计算.数据处理上真

一.功能 通过ITK读取一张图片(dcm格式),然后通过vtk显示出来. 版本:VS2019 itk5.0.1 vtk 8.2.0 二.程序主要思路 1-读取dcm格式图片 2-转换为vtk可以读取的数据类型 3-设置显示参数,然后显示出来 三.代码 工程构建参见前面的博客,代码部分如下: //保证VTK正常运行 #include "vtkAutoInit.h" VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL2); // VTK was built with vt

加载的栅格图层在arcgis中显示有黑色背景 方法一:如果有矢量边界的话,直接用矢量边界把黑色背景裁剪掉即可. 方法二: 如果是RGB三色: 这个只是不显示,并不改变原有的值 如果是值: 附:为影像数据去除无效值 在使用栅格数据时,黑边和白边问题  方法一:栅格计算器 在去黑边之前最先需要了解的是黑边的像元值是什么? 可以使用 Identify 工具 查查看. 例如这份数据是 0. 这时,你也许会想到设置图层背景值的色彩可以吧? 如果仅为了显示使用,是可以解决问题的,但传统意义上的去黑边,我们一

<1>给控件 CComboBox绑定变量 .cpp中 DDX_Control(pDX, IDC_COMBO_PHOTO_IMG, m_ComboBoxPhotoImg); CComboBoxEx m_ComboBoxPhotoImg; //用户图像 <2> .cpp中 //创建图像列表 m_imageList.Create(32, 32, ILC_COLOR16, 4, 4); for(int i = 0; i < 10; i++) { m_imageList.Add(::L

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { // 图像内存对象,在C++中是以Mat对象形式保存的 Mat img = imread("f:/temp/images/lena.jpg"); /* imread的默认选项:IMREAD_COLOR,默认会将图像加

skimage提供了io模块,顾名思义,这个模块是用来图片输入输出操作的.为了方便练习,也提供一个data模块,里面嵌套了一些示例图片,我们可以直接使用. 引入skimage模块可用: from skimage import io 一.从外部读取图片并显示 读取单张彩色rgb图片,使用skimage.io.imread(fname)函数,带一个参数,表示需要读取的文件路径.显示图片使用skimage.io.imshow(arr)函数,带一个参数,表示需要显示的arr数组(读取的图片以numpy数