1.在图片上画图(直线,矩形,圆形,多边形) import numpy as np import cv2 img = cv2.imread('watch.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) #给图片加线 #参数分别表示,起始和终止点的坐标,线的颜色,最后一个参数可以不填,代表线的粗细 #线的颜色使用BGR表示,越大代表成分越多,红(0,0,255),白(255,255,255) cv2.line(img,(0,0),(150,150),(0,0,255),10) #矩形,指定左上和右下

function [state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数调用:[state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数功能:在图像画个长方形框 % 函数输入:data为原始的大图,可为灰度图,可为彩色图 % pointAll 框的左上角在大图中的坐标(每行代表一个坐标), % 注意:在图中的坐标系为第一列为y,第二列为x(很奇怪的) % w

手上的电脑已经用了将近三年了,想入手一台Surface Pro,所以计划着把电脑上的资料整理下,部分资料打算发到博客上来,资料有同事.也有自己的.也有来自网络的,来源途径太多,也没法详细注明,请见谅! 要素标注: 在Engine中,有一个很好的接口IGraphicsContainer,这个接口就是desktop中的临时图层,所以,要是完成一个标注功能的系统,这个接口就非常有用了.可以通过IMap.IActiveView等接口得到IGraphicsContainer,通过 IGraphicsCon

用字体在网页中画ICON图标有三种小技巧: 1.用CSS Sprite在网页中画小图标 实现方法: 首先将小图片整合到一张大的图片上 然后根据具体图标在大图上的位置,给背景定位.background-position:xpos ypos;相对位置为左上角的 0 0,向右向下取负值 实例部分的html代码及js代码(通过js来改变背景图的位置) <ul class="sprite"> <li> <s class="s-icon">&

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

第一步,下载.IcoMoon网站选择字体图标并下载,解压后将fonts文件夹放在工程目录下.fonts文件夹内有四种格式的字体文件: 注:由于浏览器对每种字体的支持程度不一致,要想在所有浏览器中都显示字体图标,必须同时引入这些字体文件. 第二步,使用@font-face规则.在样式文件中自定义字体 @font-face{ font-family:'imooc-icon';/*自己取的名称*/ src:url("fonts/icomoon.eot") format("embed

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至參数空间.变换公式例如以下: 变换以后,图像空间与參数空间存在下面关系: 图像空间中的一点在參数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点相应于參数空间交于一点的各条曲线. 以下使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检測. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Can

画线代码: 最终效果图: 优点: 1.效果还行,计算量也不大(就一点2维直线一般式能有多少运算量). 缺点: 1.每条线怎么也是建模,可能会有点开销. 2.编辑起来很是麻烦. 代码部分: /*************************************** Editor: Tason Version: v1.0 Last Edit Date: 2018-XX-XX Tel: 328791554@qq.com Function Doc: 1.自建Mesh划线 *************

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

首先选取图像中的Roi区域,然后对Roi区域进行赋值,那么原图像相应的区域也跟着变化了: dst = src.clone(); cv::Mat Roi(dst, cv::Rect(x, y, cut_out_len, cut_out_len)); cv::RNG rnger(cv::getTickCount()); rnger.fill(Roi, cv::RNG::UNIFORM, cv::Scalar::all(), cv::Scalar::all()); 上述代码是将Roi区域进行随机的颜色

python中画散点图 示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D data = np.random.randint(0, 255, size=[40, 40, 40]) x, y, z = data[0], data[1], data[2] ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘图工程

自从appstore提交app改变后,虽然提交的流程还是和原来一样,但是相比以前还是有很大的改动,本来就不太喜欢 English,改版之后很多东西都变了,开发一个app就已经够他妈的蛋疼啦,上传一个app居然还要折腾我一翻,我只能说蛋蛋都碎了...不过,我除开精通iOS开发还略懂PS技术,所以这个东东还是困不住我,哈哈.下面就把“去除图像中的alpha通道或透明度”分享给everybody...... 一.问题的出现 当你历尽千辛万苦开发了一个你自以为很屌的app之后,终于你要提交了,此刻的心情

一.JSP中的Java代码 (一)JSP页面中有三种方式嵌入java代码: 1.java的表达式 格式:<%= java表达式 %> 2.java的语句 格式:<% java语句> 3.java的声明 格式:<%!成员方法的声明%> JSP中的java的表达式:<%= java表达式 %> <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

最基本的图像分析工具----灰度直方图.使用直方图辅助,可以实现4大灰度变换,包括线性灰度变换(灰度拉伸).灰度对数变换.灰度伽马变换.灰度分段线性变换:使用直方图修正技术,可以实现2大变换,包括直方图均衡化和直方图规定化. 一.灰度直方图 灰度直方图分为一般灰度直方图和归一化灰度直方图,灰度直方图统计图像中各个灰度级出现的次数,而归一化的灰度直方图统计的是各个灰度级出现的频率.因此,灰度直方图通常在定量上,有总体像素个数以及各个灰度像素个数:在定性上,可以看出整体灰度动态范围,即对比度与亮度.

今天我们来看一下如何访问图像的像素,以及如何改变图像的亮度与对比度. 在之前我们先来看一下图像矩阵数据的排列方式.我们以一个简单的矩阵来说明: 对单通道图像排列如下: 对于双通道图像排列如下: 那么对于三通道的RGB图像则为: 知道了排列方式之后我们来讨论一下访问图像像素常用的三种方式: 1.使用指针访问: 2.使用迭代器访问: 3.使用动态地址访问: 为了比较一下三种方式的效率,我们介绍两个函数来统计一下每种方式所需的时间. int64 getTickCount()函数:返回CPU自某个时间(

sift,The Scale Invariant Feature Transform ,尺度不变特征变换,是检测图像中具有唯一性.对图像平移.旋转.缩放.甚至仿射变换(如从不同角度拍摄图片)保持不变性的图像局部特征的一种有效方法.可以容易地应用到图像匹配的应用中,如目标检测与识别,或者计算图像间的几何变换. 该算法由David. Lowe在2004年发表,并在好像是2007年申请了专利. 网络已有几个版本的实现 请大家查看sift创始人的代码:David Lowe's SIFT code: ht

Hough变换的原理: 将图像从图像空间变换至参数空间,变换公式如下: 变换以后,图像空间与参数空间存在以下关系: 图像空间中的一点在参数空间是一条曲线,而图像空间共线的各点对应于参数空间交于一点的各条曲线. 下面使用Matlab实现Hough变换对图像中的直线划痕进行检测. close all; clear all; I = imread('scratch.tif'); figure; subplot(1,3,1); imshow(I); BW = edge(I,'canny');%Canny

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.10图像中值滤波  [函数名称] 图像中值滤波函数MedianFilterProcess(WriteableBitmap src) [函数代码] ///<summary> /// Median filter process. ///</summary> ///<param name="src">Source image.</param> ///<returns></

1. 介绍 介绍使用 python 进行图像的文字识别,将图像中的文字提取出来,可以帮助我们完成很多有趣的事情. 2. 必备工具 tesseract-ocr 下载地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki tesseract-ocr 是一个开源的图片OCR识别库, 功能及其强大,支持多国语言. 更高级的用法,它还支持机器学习算法,通过训练的方式,使OCR识别更加智能化及准确. python 库 使用安装 pytesseract 和 pill