最近做监控图像由彩色变灰处理的时候发现图像处理过程中,很慢很慢代码如下: int Height = this.picInfo.Image.Height;                    int Width = this.picInfo.Image.Width;                    Bitmap bitmap = new Bitmap(Width, Height);                    Bitmap MyBitmap = (Bitmap)this.picI

命令很简单,例如下面这个代码将当前图像保存到F1.emf文件中,保存格式为emf saveas(gcf,'F.emf','emf'); 当然了,也可以保存为jpg格式,修改为: saveas(gcf,'F.jpg','jpg'); 即可

实验内容及实验原理: 1.灰度的线性变换 灰度的线性变换就是将图像中所有的点的灰度按照线性灰度变换函数进行变换.该线性灰度变换函数是一个一维线性函数:f(x)=a*x+b 其中参数a为线性函数的斜率,b为线性函数的在y轴的截距,x表示输入图像的灰度,f(x)表示输出图像的灰度. 要求:输入一幅图像,根据输入的斜率和截距进行线性变换,并显示. 2.灰度拉伸 灰度拉伸和灰度线性变换相似.不同之处在于它是分段线性变换.表达式如下: 其中,x1和x2是分段函数的转折点. 要求:输入一幅图像,根据选择的转

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

这个算法是参考自 阿发伯 的博客: http://blog.csdn.net/maozefa 黑白调整 Photoshop CS的图像黑白调整功能,是通过对红.黄.绿.青.蓝和洋红等6种颜色的比例调节来完成的.能更精细地将彩色图片转换为高质量的黑白照片. Photoshop CS图像黑白调整功能的计算公式为: gray= (max - mid) * ratio_max + (mid - min) * ratio_max_mid + min 公式中:gray为像素灰度值,max.mid和min分别

markdown 易于写入和读取,具有编写报告的必要功能,例如简单的文本格式,嵌入图片.链接.表.引用.数学公式以及代码块.虽然在 markdown 中编写纯文本很容易,但是创建具有许多图片和表格的报告却不是很容易,特别是当图和表是由代码动态生成的时候.R Markdown 是将 R 整合到 markdown的“杀手锏”级别的应用程序.更具体地说,我们在本章前面展示的 markdown 都是静态文档.也就是说,它们在编写的过程中就被确定下来了.但是,R Markdown是R代码和markdown

1.算法功能简介 波段运算(Band Math)工具能够方便的执行图像中的各个波段的加减乘除.三角函数.指数.对数等数学函数计算,也可以使用IDL编写的函数. 由于每个用户都有独特的需求,利用此工具用户可以自己定义处理算法,应用到某个波段或者整个图像中.波段运算实质上是对每个像素点对应的的像素值进行数学运算,运算表达式中的每一个变量不仅可以对应于单一波段,也可以是一个多波段的栅格文件.例如,在表达式 b1﹢b2 中,如果 b1 是一个多波段的图像, b2 为单一波段,则结果为 b1 所对应图像的

       RGB 与 (RGB转 YCbCr再转为 RGB)的图像   不可逆,能够从 矩阵的逆运算看出来. 附上 matlab 代码:         clc,clear; Source=imread('1.jpg');%读入原始RGB图像 figure(1); subplot(1,2,1); imshow(Source):title('original image');%显示图像 [r c d]=size(Source);%计算图像大小 %------计算红色分量并显示分解图------

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换.包含图像平移.图形旋转.图像反转倒置镜像和图像缩放的知识. 同一时候文章比較具体基础.没有採用GDI+获取矩阵.而是通过读取BMP图片信息头和矩阵像素实现变换,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文

本文用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当增量等于-255时,是图像对比度的下端极限,此时,图像RGB各分量都等于阈值,图像呈全灰色,灰

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶

1.获取像素并修改 读取一副图像,根据像素的行和列的坐标获取它的像素值,对于RGB图像而言,返回RGB的值,对于灰度图则返回灰度值 import cv2 import numpy img = cv2.imread('1.jpg') px = img[100, 100] print(px) #获取图像的(100,100)的3维矩阵 Blue = img[100, 100, 0] Gray = img[100, 100, 1] Red = img[100, 100, 2] print(Blue, G

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1.  图像灰度化 1.1  图像灰度化原理 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

大恒图像:成立于1991年,专注于视觉部件.视觉系统及互联网医疗相关产品研发.生产和营销的高科技企业. 旗下产品信息: 1.图像采集卡 摄像机等输入的模拟图像信号经过A/D转换,或将数字摄像机的输出信号,通过计算机总线传输到计算机内存或显存,计算机可以对现场采集的图像进行实时处理和存储. 2.数字摄像机 1)传感器:摄像机核心部件(摄像机常用的感光芯片:CCD.CMOS) CCD(电荷耦合器件)三种结构:全帧转移.帧传输.行转移 CMOS(互补金属氧化物半导体):除感光部分外,还有放大器和读出电

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

第二章 2.1视觉感知要素 2.1.1 人眼的结构 眼睛由角膜与巩膜外壳.脉络膜和视网膜包围,晶状体由通信的纤维细胞层组成,并由附在睫状体上的纤维悬挂:视网膜上分布两类光感受器(锥状体和杆状体),他们主要位于中央凹附近,对颜色高度敏感.其中锥状体视觉称为白昼视觉或亮视觉:杆状体没有色彩感觉,对低照明度敏感,当只有杆状体受刺激时(月光下),称为暗视觉或微光视觉. *低照明水平下,主要有杆状体执行:高照明水平下,主要有锥状体执行. 2.1.2 眼睛中图像的形成 光接收器的相对刺激作用产生感知,把辐射

Image 模块 Image 模块提供了同名的类用来表示PIL的图像.Image模块还提供了许多工厂(factory)函数,包块从文件加载图像的函数,以及创建新图像的函数.    例子  下面的脚本加载了一个图像,并把它旋转了45度,然后调用外部的查看器(通常在Unix下是xv,Windows下是paint).    打开,旋转,和显示图像(使用默认的查看器)    from PIL import Image  im = Image.open("bride.jpg")  im.rota

本篇文章介绍如何用OpenCV-Python来实现初级滤波功能. 提示: 转载请详细注明原作者及出处,谢谢! 本文介绍使用OpenCV-Python实现基本的滤波处理 本文不介绍滤波处理的详细概念,所以读者需要预先对其有一定的了解. 简介 过滤是信号和图像处理中基本的任务.其目的是根据应用环境的不同,选择性的提取图像中某些认为是重要的信息.过滤可以移除图像中的噪音.提取感兴趣的可视特征.允许图像重采样,等等.其源自于一般的信号和系统理论,这里将不介绍该理论的细节.但本章会介绍关于过滤的基本概念,

前言 经过前面一节的怎样读取图片,我们可以做一些有趣的图像变换,下面我们首先介绍使用遍历的方法实现,然后我们使用内置的函数实现. 矩阵掩码实现 矩阵掩码,和卷积神经网络中的卷积类似.一个例子如下: 现在我们看看怎么实现: void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); Result.create(myImage.size(), myImage.type()); cons

书本内容:见相册 preface 还记的我们上一篇说的Monte Carlo 维度诅咒吗 上一篇算是二维的例子吧,大家看了之后是否想着写一个一维的Monte Carlo模拟积分?(我想了,没写出来) 为什么要整这个嘞 光照渲染中多处涉及重积分,最终结果是要求取一个近似值,因而需要对其值进行数值估计,Monte Carlo方法就是一个较为理想的方案. 其实我们的光线追踪器不仅用了很多向量运算,还用了很多数值分析的知识,比如之前的背景用的是最简单的插值,柏林噪声纹理用的是三线性插值等 ready 你

过滤是信号和图像处理中基本的任务.其目的是根据应用环境的不同,选择性的提取图像中某些认为是重要的信息.过滤可以移除图像中的噪音.提取感兴趣的可视特征.允许图像重采样等等.频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分.低频对应图像强度变化小的区域,而高频是图像强度变化非常大的区域.在频率分析领域的框架中,滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞(或降低)其他频率波段的操作.低通滤波器是消除图像中高频部分,但保留低频部分.高通滤波器消除低频部分.参考博客:https://blog.csdn.net