一.颜色矩公式 一阶颜色矩——均值,反映图像明暗程度 二阶颜色矩 ——标准差,反映图像颜色分布范围 三阶颜色矩 ——方差,反映图像颜色分布对称性 二.方法一: firstMoment = mean(mean(tmpImage)); % 一阶颜色矩 difference = tmpImage(:,:,m) - firstMoment(1,1,m); %差分颜色矩 secondMoment = sqrt(mean(mean(difference.*difference))); % 二阶颜色矩 thi

原理 颜色矩(color moments)是由Stricker 和Orengo所提出的一种非常简单而有效的颜色特征.这种方法的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示.此外,由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中,因此仅采用颜色的一阶矩(mean).二阶矩(variance)和三阶矩(skewness)就足以表达图像的颜色分布.与颜色直方图相比,该方法的另一个好处在于无需对特征进行向量化.因此,图像的颜色矩一共只需要9个分量(3个颜色分量,每个分量上3个低阶矩),与其他的颜色特征相比是非

对图像进行颜色方面的处理,通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现.从而可以达到很多特效如黑白老照片.泛黄旧照片等等. 1.颜色矩阵(ColorMatrix) 这里有详细的介绍:http://developer.Android.com/reference/android/graphics/ColorMatrix.html 不过是英文的,在这里我就先导读一下. 一张位图可以转换为一个5*4的矩阵,涉及到颜色和透明度.如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d

图像的矩 矩的计算:moments()函数 计算轮廓面积:contourArea()函数 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[main( )函

Codrops 分享了一个有趣的颜色提取实验.这个想法是创建图像的调色板,既有图像本身的潜移默化的影响,也有一些花哨的颜色延伸.通过使用 Vibrant.js 来提取图像中的颜色,并通过 CSS 过滤器将图像转换为黑色和白色版本,还有一个“幕布”滑动的效果. 在线演示      源码下载 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效

MMS关键指标意义&各数值区间意义 What's MMS MongoDB Management Service (MMS) is a suite of services for managing MongoDB deployments. 统计图表的数据来源 all statistics can show in mongo shell by: >db.serverStatus() opcounters 意义:The average number of commands performed pe

在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍 颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,t]的方式进行存储的. 图1 颜色矩阵M 在一张图片中,图像的RGBA(红色.绿色.蓝色.透明度)值决定了该图片所呈现出来的颜色效果.

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.4图像颜色聚类  [函数名称] 图像颜色聚类函数ClusterProcess(WriteableBitmap src,int value) [算法说明] 图像颜色聚类的方法有很多,但是对于视频监控而言,现有方法很难满足实时性的要求,这里介绍一种位屏蔽压缩的方法实现颜色聚类,可以满足实时性的要求. 位屏蔽法就是在3D的RGB真彩空间中近似均匀采样的颜色压缩方法,即将屏蔽的颜色位置设置为0,具体可以采用移位运算来实现. 一个像素的RGBA分量各

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/. 最近被图像颜色整的乱七八糟的,一会儿YUV422,一会儿RGB,一会儿gray... YUV422有两种组织形式,Y0U0Y1V1,和U0Y0V1Y1实际上两者刚好相反,在做实验中,弄反了一次,结果颜色总是不对. 然后对于YUV的这种422形式,对应的实际上是Y分量不进行下采样,或者降采样,而UV分量进行隔一个采样,这样的到的其实也是有一定的压缩效果的.所以,根据公式是可以回算到R

 PixelFormat: (指定图像中每个像素的颜色数据的格式) Delphi                                        微软                                  说明 PixelAlpha                                Alpha                        像素数据包含没有进行过自左乘的 alpha 值. PixelCanonical                     

PixelFormat: (指定图像中每个像素的颜色数据的格式) Delphi                                        微软                                  说明 PixelAlpha                                Alpha                        像素数据包含没有进行过自左乘的 alpha 值. PixelCanonical                     

由于写的一个页面主色调变了,里面的一些图标颜色也要相应改变,自己难得重新去psd里面截图,就想着用ps,看能否直接能变换一下图标颜色.其实方法也很简单的. 1:用ps打开需要改变图标颜色的文件,然后选择图像-调整-替换颜色就出现了下图的界面. 2.选择最左边的吸管,获取要改变区域的颜色,点击替换下方的结果(显示正方形框),然后在弹窗窗口区域,直接通过更改rgb或者#来修改颜色,之后一路确定,保存就OK了! 虽然很简单,但还是记录一下.千里之行始于跬步嘛!

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

图像矩描述了图像的全局特征 一阶矩与形状有关 二阶距显示曲线围绕直线平均值的扩展程度 三阶矩是关于平均值的对称性测量 由二阶和三阶矩可以导出7个不变矩,不变矩是图像的统计特性,满足平移.伸缩.旋转的不变性

Scalar定义可存放1—4个数值的数值,其结构体如下: typedef struct Scalar { double val[4]; }Scalar; 例如:Scalar s: 如果使用的图像是1通道的,则s.val[0]中存储数据 如果使用的图像是3通道的,则s.val[0],s.val[1],s.val[2]中存储数据,分别对应B G R   Scalar( a, b, c ) 那么定义的RGB颜色值为: Red = c, Green = b and Blue = a cvScalar的储

由于写的一个页面主色调变了,里面的一些图标颜色也要相应改变,自己难得重新去psd里面截图,就想着用ps,看能否直接能变换一下图标颜色.其实方法也很简单的. 1:用ps打开需要改变图标颜色的文件,然后选择图像—调整—替换颜色就出现了下图的界面. 2.选择最左边的吸管,获取要改变区域的颜色,点击替换下方的结果(显示正方形框),然后在弹窗窗口区域,直接通过更改rgb或者#来修改颜色,之后一路确定,保存就OK了! 虽然很简单,但还是记录一下.千里之行始于跬步嘛!

## part 1 mms图 What's MMS MongoDB Management Service (MMS) is a suite of services for managing MongoDB deployments. 统计图表的数据来源 all statistics can show in mongo shell by: >db.serverStatus() opcounters 意义:The average number of commands performed per sec

在操作E-chart时需要根据需求改变颜色和属性 图1: option = { xAxis: { type: 'category', data: ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] }, yAxis: { type: 'value' }, series: [{ data: [, , , , , , ], type: 'line', smooth: true }] }; 图2: 解决方案: option = { //标题 title:

https://github.com/ictlyh/ImageFeature 链接:http://pan.baidu.com/s/1mhUoPxI 密码:3cnn