问题描述:已知两幅图像Image1和Image2,计算出两幅图像的重叠区域,并在Image1和Image2标识出重叠区域. 算法思想: 若两幅图像存在重叠区域,则进行图像匹配后,会得到一张完整的全景图,因而可以转换成图像匹配问题. 图像匹配问题,可以融合两幅图像,得到全景图,但无法标识出在原图像的重叠区域. 将两幅图像都理解为多边形,则其重叠区域的计算,相当于求多边形的交集. 通过多边形求交,获取重叠区域的点集,然后利用单应矩阵还原在原始图像的点集信息,从而标识出重叠区域. 算法步骤: 1.图像

图像有用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4   描述 “ACKing”同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色.       图1                                                        图2 已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑色(即像素为0的点)

点击打开链接 图像有用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4 描述 "ACKing"同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色.       图1                                                        图2 已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC

https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 上文讲了几种简单的方法,显著性检测就是把一幅图像中最吸引人注意的部分提取出来. 我用opencv重写了LC,AC,FT三种算法,代码和效果如下:   利用频谱来做的显著性提取的方式   1.,后面的方法其实大概都是基于这个实现的,代码样子差不多 LC思路就

碰到了一个曾经从未见过的奇怪问题:先上截图: 执行号 用户 题目 结果 时间 内存 语言 提交时间 895360 userid=%E9%95%BF%E6%9C%A8" style="text-decoration:none; color:rgb(55,119,188)">长木 pid=92" style="text-decoration:none; color:rgb(55,119,188)">图像实用区域 Accepted 508

835. 图像重叠 给出两个图像 A 和 B ,A 和 B 为大小相同的二维正方形矩阵.(并且为二进制矩阵,只包含0和1). 我们转换其中一个图像,向左,右,上,或下滑动任何数量的单位,并把它放在另一个图像的上面.之后,该转换的重叠是指两个图像都具有 1 的位置的数目. (请注意,转换不包括向任何方向旋转.) 最大可能的重叠是什么? 示例 1: 输入:A = [[1,1,0], [0,1,0], [0,1,0]] B = [[0,0,0], [0,1,1], [0,0,1]] 输出:3 解释:

在大多图像处理中,我们会应用到高斯模糊处理图像,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次.在此文中介绍了高斯模糊的实现和可选区域的模糊[美图秀秀-背景虚化] 高斯模糊的原理中,它是根据高斯曲线调节像素色值,它是有选择地模糊图像.说得直白一点,就是高斯模糊能够把某一点周围的像素色值按高斯曲线统计起来,采用数学上加权平均的计算方法得到这条曲线的色值,最后能够留下人物的轮廓,即曲线．是指当 Adobe Photoshop 将加权平均应用于像素时生成的钟形曲线.在PS中间,你应该知道所有的颜色不过都是数字

最为超新新新新鸟...我也不知道第一篇文章应该写什么..所以,把自己最近正在研究的东西报一下吧, 研究的东西其实也不算深奥,就是对一个图像序列中的每张图像进行检测,发现每张图片的聚焦清晰区域,找到这个区域之后,与其他图片区域进行比较,获得图像聚焦最明显的那张,相应像素点的深度就出来了~.. 主要的方法就介绍一下一片89年的文章好了.先对图像进行拉普拉斯滤波,在进行拉普拉斯滤波之后,可以发现,图片渐渐的碉堡了,每张图片聚焦清晰或者说比较明显的变化区域瞬间显示了出来,然后对图片序列里的每个像素点进行

Two images A and B are given, represented as binary, square matrices of the same size.  (A binary matrix has only 0s and 1s as values.) We translate one image however we choose (sliding it left, right, up, or down any number of units), and place it o

Two images A and B are given, represented as binary, square matrices of the same size.  (A binary matrix has only 0s and 1s as values.) We translate one image however we choose (sliding it left, right, up, or down any number of units), and place it o

Qt环境下图像的打开和涂色 一.设计目标 能够在 Qt QtCreator 环境下打开常用图像格式文件,诸如 bmp.jpg.png 图像等,然后将他们转化为 Qt 中的 QImage 类,并进行矩形范围内的涂色. 二.需要提前掌握的知识 1．Qt 图像类 Qt 中用于图像操作的类有 QImage 和 QPixmap,其中 QImage 主要负责图像编辑和修改,而 QPixmap 则负责图像的显示. 2．Qt 如何修改图像 QImage 中有一个 setPixelColor() 方法可以对ima

http://blog.csdn.net/li_ning_/article/details/51418400 下面s和s2指向的内存区域有重叠,memcpy不能正确复制,src赋值给dst时,可能会修改自身的值 char s[] = "abcdefghij"; ; memmove(s2, s, strlen(s2)+);//s2的最后一个未知 为'\0'字符,从s位置开始复制,不能多一个元素覆盖了结尾的‘\0' cout << s2 << endl;//只复制s

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

Asp.net的热点区域控件非常有用,但是对于热点区域如何精确定位,设定矩形,圆和多边形要素点的位置,用flash能够精确定位,在flash中制作热点区域的部分,可以是矩形,图形或者文字,然后对于这部分不要组合,单击它,可以获得最左边的x,y值,宽度和高度.

先看几张效果图吧 效果图: 可以直接测试的代码: 头文件: // Saliency.h: interface for the Saliency class.//////////////////////////////////////////////////////////////////////////===========================================================================// Copyright (c) 2009 R

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

图像拼接技术就是针对同一场景的一系列图片,根据图片的特征,比如位置,重叠部分等,拼接成一张大幅的宽视角的图像. 图像拼接要求拼接后图像最大程度的与原图一致,失真尽可能的小,并且要尽量做到天衣无缝即没有明显的拼接线或其他拼接痕迹. 图像拼接不能损失原始图像信息 为达到以上目标,图像拼接要求具备以下条件: 1:图像应具有一定的特征性能,拼接正是通过这些特征来进行的. 2:图像需要具有重叠部分,一般情况下,这些重叠部分点图像的1/4以上较为合理. 3.图像的背景亮度差异不能太大,应该低于10个灰度值,

https://blog.csdn.net/u012468376/article/details/73350998 学习HTML5 Canvas这一篇文章就够了 2017年06月16日 20:57:43 做人要厚道2013 阅读数:74335    版权声明:本文为博主原创文章,转载请声明出处,谢谢! https://blog.csdn.net/u012468376/article/details/73350998 一.canvas简介 ​ <canvas> 是 HTML5 新增的,一个可以使

一.canvas简介 ​ <canvas> 是 HTML5 新增的,一个可以使用脚本(通常为JavaScript)在其中绘制图像的 HTML 元素.它可以用来制作照片集或者制作简单(也不是那么简单)的动画,甚至可以进行实时视频处理和渲染. ​ 它最初由苹果内部使用自己MacOS X WebKit推出,供应用程序使用像仪表盘的构件和 Safari 浏览器使用. 后来,有人通过Gecko内核的浏览器 (尤其是Mozilla和Firefox),Opera和Chrome和超文本网络应用技术工作组建议为