opencv库提供了好几种模糊平滑Smooth操作的类型作为cvSmooth的参数传入,从而达到不同的平滑效果,另外复习了一下如何复制一份图像和重新调整图像大小. 调整图像大小目前是按照一下步骤进行: 1.先cvcreate一个新的图像,cvcreate中的参数设为调整之后的大小(用Cvsize的构造函数封装代入) 2.然后再用cvresize把原图像输入到刚才构造的已设定好尺寸的图像中 代码: #include<cv.h> #include<highgui.h> //多种smoo

学习DIP第7天,图像傅里叶变换 转载请标明出处:http://blog.csdn.net/tonyshengtan,欢迎大家转载,发现博客被某些论坛转载后,图像无法正常显示,无法正常表达本人观点,对此表示很不满意........ 内容迁移至   http://www.face2ai.com/DIP-2-5-图像傅里叶变换-快速傅里叶变换FFT/ http://www.tony4ai.com/DIP-2-5-图像傅里叶变换-快速傅里叶变换FFT/

这里记下一些学习过程中的心得和技巧.我用VS2008,C#的平台进行编写. 1.将图片载入PictureBox的方法: Image<Bgr, byte> img = new Image<Bgr, byte>("lena.jpg"); //读入一张BGR图像,要将lena.jpg放入DEBUG目录下. pictureBox1.Image = img.ToBitmap(); //ToBitmap()将IImage格式转换为Bitmap格式,便能为PictureBox

1.边缘检测基础 图像的边缘是图像的基本特征,边缘点是灰度阶跃变化的像素点,即灰度值的导数较大或极大的地方,边缘检测是图像识别的第一步.用图像的一阶微分和二阶微分来增强图像的灰度跳变,而边缘也就是灰度变化的地方.因此,这些传统的一阶微分算子如Robert.Sobel.prewitt等,以及二阶微分算子Laplacian等等本质上都是可以用于检测边缘的.这些算子都可以称为边缘检测算子. 边缘检测可以大幅度的减少数据量,剔除那些不相关的信息,保留图像重要的结构属性,一般的边缘检测的步骤有: 1)滤波

<zw版·delphi与halcon系列原创教程>zw版_THOperatorSetX控件函数列表v11中文增强版 Halcon虽然庞大,光HALCONXLib_TLB.pas文件,源码就要7w多行,但核心控件就是两个: THImagex,图像数据控件,v11版,包括488个函数和子程序 THOperatorSetX,操作主接口控件,v11版,包括1929个子程序 以上两大核心控件,已经删除个别delphi内部属性函数,不影响日常使用. 其他控件,基本上,都是为配合两个控件,提供数据类型支持.

标签(空格分隔): Linux实战教学笔记 第1章 如何学习Linux 要想学好任何一门学问,不仅要眼睛看,耳朵听,还要动手记,勤思考,多交流甚至尝试着去教会别人. 第2章 服务器 2.1 运维的基本职责: 网站的数据不能丢 网站7*24小时运行 提升用户体验 要求服务器稳定性比普通家用机高. 运维人员的原则:简单,易用,高效 2.2 大家工作的主战场 功能:搭建网站所使用的服务器,相对于其他台式机,笔记本电脑来说,更加稳定,更加可靠. 简介:服务器,也称伺服器(台湾),是提供计算服务的设备.由

Adobe Dreamweaver 同义词 DW(Adobe Dreamweaver的缩写)一般指Adobe Dreamweaver Adobe Dreamweaver,简称“DW”,中文名称 "梦想编织者",是美国MACROMEDIA公司开发的集网页制作和管理网站于一身的所见即所得网页编辑器,DW是第一套针对专业网页设计师特别发展的视觉化网页开发工具,利用它可以轻而易举地制作出跨越平台限制和跨越浏览器限制的充满动感的网页. Macromedia公司成立于1992年,2005年被Ado

halcon的算子列表   Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_sa

<zw版·Halcon-delphi系列原创教程> Halcon分类函数006, image,影像处理(像素图) 为方便阅读,在不影响说明的前提下,笔者对函数进行了简化: :: 用符号“**”,替换:“procedure” :: 用大写字母“X”,替换:“IHUntypedObjectX” :: 省略了字符:“const”.“OleVariant” [示例] 说明 函数: procedure AddNoiseWhiteContourXld( const Contours: IHUntypedO

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_class_gm

Playing for Data: Ground Truth from Computer Games ECCV 2016 Project Page:http://download.visinf.tu-darmstadt.de/data/from_games/index.html arXiv Paper : http://arxiv.org/pdf/1608.02192.pdf 摘要: 本文有意思哦,从游戏中的视频帧中得到新的训练数据,为什么用这些数据呢?众所周知,最近的计算机视觉很大程度上依赖于

应用中用到图片加载需要解决的问题 无网络环境下图片不可用 图片的本地缓存,或者默认预加载的图片 低配置机型,加载图像资源超内存(OutOfMemory, OoM) 需要合理使用内存,尤其是bitmap的使用,是内存溢出的最常见地方 ListView, GridView等控件 初始化或者移动过程中,列表项的重复绘制导致图片重复加载多次 列表快速滑动后,停止区域图像没有被快速加载 快速滑动过程中,在getView中进行图像加载逻辑,在随后view被复用于加载另外的不同的图片 前一个加载应该立即被取消

现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多.具体的讲,

Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm   功能:清除所有高斯混合模型. 4. clear_class_gmm   功能:清除一个高斯混合模型. 5. clear_samples_clas

什么是 Canvas? HTML5 的 canvas 元素使用 JavaScript 在网页上绘制图像. 画布是一个矩形区域,您可以控制其每一像素. canvas 拥有多种绘制路径.矩形.圆形.字符以及添加图像的方法. 什么是SVG? SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用于定义用于网络的基于矢量的图形 SVG 使用 XML 格式定义图形 SVG 图像在放大或改变尺寸的情况下其图形质量不会有损失 SVG 是万维网联盟的标准 SVG 的优势 与其

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

资源下载 #本文PDF版下载 Python下图片的高斯模糊化的优化(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W6目录下即可) #本文代码下载 高斯模糊(一维)优化代码(和本文方法集合部分相同) 前言 在上一篇博文中,我们介绍了高斯模糊的算法,在文末的时候点到了当时我们的方法模糊一张很小的图要2.82s的时间,这对于很多需要高斯模糊需求的场景而言有着很大的局限性,以及在上一篇介绍的方法中,对于边缘的问题直接不进行处理了,这导致模糊半径大的时候图片四周有很大一块原图区,所以在本文

原文地址:http://www.sohu.com/a/157742015_715754 SURF: Speeded Up Robust Features 摘要 本文提出了一种新型的具有尺度和旋转不变特性的兴趣点检测和描述方法,简称为SURF(Speeded Up Robust Features).在可重复性.独特性和鲁棒性方面,与前人提出的方法相比,该方法性能接近甚至更好,但其计算和匹配的速度更快. 该方法得以实现,是依赖于用积分图像来计算图像卷积,建立在现有的先进检测和描述算子(基于Hessi

Halcon算子解释大全 Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问 重码网,网址: http://www.211code.com Chapter 1 :Classification 1.1 Gaussian-Mixture-Models 1.add_sample_class_gmm 功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上. 2.classify_class_gmm 功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类. 3. clear_all_class_gmm 功能

HALCON中的算子大全(中英对照) Chapter 1 :Classification1.1 Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上.2.classify_class_gmm功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征向量的类.3. clear_all_class_gmm 功能:清除所有高斯混合模型.4. clear_class_gmm 功能:清除一个高斯混合模型.5. clear_sampl

图像采集和二值化等处理 * Image Acquisition : Code generated by Image Acquisition open_framegrabber (, , , , , , , , , -, AcqHandle) grab_image_start (AcqHandle, -) dev_close_window () dev_open_window (, , , , 'black', WindowHandle) * 不是以填充的形式显示,而是以轮廓的形式显示!* dev