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 1,如何提高图像像素 对曝光过度或者逆光拍摄的图片可以通过直方图均衡化的方法用来增强局部或者整体的对比度. 对于相机采集的原始图像经常会出现一种现象,即图像所有像素的灰度值分布不均匀,而是集中在某一特定的小区域,导致图像中的所有信息的灰度值都很接近,即对比度差,很难从图像中分辨出某一特征的信息.而质量较

使用LUT(lookup table)检索表的方法,提高color reduce时对像素读取的速度. 实现对Mat对象中数据的读取,并计算color reduce的速度. 方法一:使用Mat的ptr()遍历行(row),效率较高,使用时需要小心细节 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> #include <sstream

//实现LUT 查找表 #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp>   using namespace std; using namespace cv;   void colorReduce(Mat &image,int div = 64){     Mat lookup(1,256,CV_8U);     for (int i=0;i<256;i++)

ENVI栅格文件储存 图像原始的DN（Digital Number）值记录图像的光谱信息，不能轻易更改。在窗口中显示的一般是经过拉伸等增强处理的LUT上的灰度值，在保存文件时，就有不同的方式。 1.           主菜单界面 主菜单->File->Save File As，将图像按照需要的格式进行存储，保存的为原始数据，没有拉伸等增强处理。 2.           主图像窗口 主菜单->File->Save Images As，将图像按照需要的格式进行存储，存储的图像是显示

为什么使用LUT比GAL 节省资源 A[1:0]    B[1:0]     实现一个比较器,如果A=B输出1 否则输出0 传统的GAL 需要 24= 16个存储单元(ROM)来存储结果数据,实现方法是 缓冲器(正负)+译码器 + 或门 A[7:0]   B[7:0]  实现相同的功能,则需要216=65536个存储单元来存储数据,实现方法是一样的.这样需要大量的硬件资源 如果采用LUT ,A[7:0]   B[7:0]  实现相同的功能.首先进行分割A[7:6] 和B[7:6], A[5:4]

在前面的文章,我提到过VSCO Cam 的胶片滤镜算法实现是3d lut. 那么3d lut  到底是个什么东西呢? 或者说它是用来做什么的? 长话短说,3d lut(全称 : 3D Lookup table )它是通过建立一个颜色映射表,对图像的色调进行重调的算法. 有用于摄像机的效果美化润色,例如一些所谓的数码相机之类的. 也有用于影视后期调色,渲染影视作品的颜色基调等等. 简单的说,你想要把图片上的一些颜色通过你自己的预设给替换掉. 例如红色换成白色,白色换成绿色. 当然这在现实中操作起来

这是 @Air君·Saunato·LoFoTo 大神运用3DLUT的作品 这是借用昔年大神 @昔年Olivia 用3DLUT的片片 http://paopaopaojiao.lofter.com/post/291f18_3b27f39 这是一些本人用3DLUT的拙作 最开始,应该是几个月之前看到 @木西.Saunato.LoFoTo 楠神在从网的教程分享,当时惊为天人,发现竟然还有这么神奇的东西(请原谅我的无知) 再之后英伦细雨的大神也在lofter上进行了教程分享: http://cdplay

引言 随着Ul(超声成像).CT(计算机断层成像).MRI(核磁共振成像).CR(计算机X线成像).电子内窥镜.盯(正电子发射断层成像)和MI(分子影像)等医学影像设备不断涌现,利用计算机对医学影像设备采集到的图像进行后处理的医学图像处理与分析技术也越来越成为放射科医生和临床医生进行疾病诊断的重要辅助手段.在医学图像的处理过程中医生经常需要频繁地变换窗宽.窗位来对感兴趣的病灶部位进行细致的研究,但传统的医学图像的显示方法不能达到实时显示图像的目的,图像的显示具有明显的迟滞现象,致使医生很多的时间

FPGA大多为LUT+寄存器的够,实现工艺为SRAM:寄存器很好理解,存储器的一种,用于存储指令和数据,多位于CPU内.拿什么是LUT呢? LUT:即Look up table,查找表,其本质是一个RAM:查找表顾名思义可以知道就是输入一个信息就等同于查找一个地址,将查找到的地址的对应内容输出. 用4与门4与门电路的例子来说明LUT实现逻辑功能的原理:上述4输入与门的真值表,从图(左)中可以看出,只要有对应的输入,就会得到一个相应的输出值.所以对于LUT来说,就是对于输入的信息进行处理,得到一个

.查找表 LUT就是查找表,对于4输入的LUT而言,实际上就是4位地址位,一位数据位的存储器,能够存储16位数据,所以我们在FPGA设计中可以用LUT组建分布式的RAM. 这样也可以解释我们在设计中为什么要采用流水线的实现方法 因为当输入数据的位数远大于一个LUT的输入时,就需要用多个LUT级联来实现逻辑,那么级联产生的延时也就不可避免了,这样就会制约系统的运行频率.那么为了避免级联数过于多,就采用插入寄存器的方法来实现. 举一个简单的例子,如果要实现一个6*1的mux可以用一个6输入的LUT或

在医生阅片确诊的过程中,当发线疑似病灶时在灰度显示下有时并不清晰,这时候就需要色彩增强效果来使灰度图像变为彩色图像. LUT可以简单的理解为0-255的颜色映射值,例如:彩虹编码,将其打包成LUT格式文件,在读取图像后载入LUT: //实例化文件处理对象并打开文件 DicomFile dicomFile = DicomFile.Open(@"C:\101\1.dcm"); //获取dicom图像对象 DicomImage dicomImage = new DicomImage(dico

Python 通过 .cube LUT 文件对图像加滤镜 一个好用的python给图片加滤镜的代码: https://github.com/CKboss/PyApplyLUT 这个是对C++代码的封装, 并用上了openmp来并行处理, 速度很快, 4k图片加滤镜在本地测试也只要不到0.2秒. 需要编译一下. 依赖pybind11和eigen. 好在这两个库都是只包含头文件就能用的那种. 到官网下好源码(pybind11 2.7.1, eigen 3.4), 在CMakeLists中指明pybi

一.看RTL级综合网络 1.1 FDC FDPE FDRE FDSE均是XILINX FPGA片上资源中四种不同的触发器,具体功能可直接百度 1.2 LUT是实现组合逻辑功能的一张真值表,根据输入值直接推输出,它可以取代复杂的组合逻辑电路,不再和复杂度有关,而且它的延迟是固定的. 1.3BUF是缓冲器.IBUF是输入缓冲器,OBUF是输出缓冲器,OBUFT三态输出缓冲门. 二.对比 1.非阻塞赋值 两个非阻塞赋值语句,出现了两个触发器,每一个clk上升沿到来时,两个触发器同时触发,d和out同时

本文主要讲述dicom标准及dicom通讯的工作方式.dicom全称医学数字图像与通讯 其实嘛就两个方面 那就是“存储”跟“通讯”. 文件数据组织方式  网络数据组织方式.文件数据组织方式就是解析静态的dicom文件 在 <dicom格式文件解析器>一文中已经阐述过了 就不再说了.网络数据组织方式 简而言之就是各种协议 命令控制 数据序列化.那么这一章中我们将会讲他,但是进行实际操作将在后面几章. 又一篇详尽的Dicom协议介绍: http://blog.csdn.net/zssureqh/a

一. css基础知识掌握之后(个人的标准是:弄清块元素与内联元素的区别,弄清float的应用场景,弄清position[pə'zɪʃən] 下五个属性static['stætɪk],relative['rɛlətɪvli] ,absolute['æbsəlut] ,fixed[fɪkst],inherit[ɪn'hɛrɪt] 的区别与联系以及他们的应用场景,英文单词确定要能准确发音,方便与面试官探讨时准备的传达你要表达的意思),剩下需要更多的练习以应对不同的设计的布局要求,然后遇到问题解决问题,

vtkDEMReader reads digital elevation files and creates image data. Digital elevation files are produced by the US Geological Survey. A complete description of the DEM file is located at the USGS site. The reader reads the entire dem file and create a

vtkMultithreader is a class that provides support for multithreaded execution using sproc() on an SGI, or pthread_create on any platform supporting POSIX threads. This class can be used to execute a single method on multiple threads, or to specify a

引言 虽然上一篇我们成功的启动了虚拟机,也安装好了操作系统,但是这台虚拟机和主机以及其他虚拟机是没有办法连通的,我们的目标是配置多台服务器并且配置nginx反向代理,来实现负载均衡,所以不能访问内网是不可以的,那么接下来我们就要开始配置网络了 配置网络 配置网络之前,我们需要知道我们的本机虚拟机网卡的IP,原理是把宿主机的虚拟网卡当作网关,然后把所有的虚拟机都配置在这一网段下,那样就能建立一个局域网的环境了,虽然我们目前只有一台虚拟机,但是我们可以重复前两篇的步骤 ,来多建立几台 打开网络和共享

一.背景 公司的某一金融项目包含 12 个子系统,新需求一般按分支来开发,测完后合并到主干发布.开发团队需要同时维护开发环境.测试环境.模拟环境(主干).目前面临最大的两个问题: 1.子系统太多,每次发布(包括开发环境.测试环境.模拟环境)都比较耗时间 2.业务数据和报表的数据(主要是汇率.金额.手续费之类)仍依赖 Tester 人工验证,一个 sprint 一般需要走一周 以上. 自动化测试和持续集成提了近一年,但由于各种因素的影响,还是在原地踏步.所幸仍有一两个不怕背黑锅的搭档,今日终于迈出

很多FPGA工程师都会遇到timing的问题,如何让FPGA跑到更快的处理频率是永久话题.决定FPGA的timing关键是什么?如何才能跑到更快的频率呢? A. 第一步需要了解FPGA的timing路径: 图1.时序模型 在任何设计中最普通的时序路径有以下4种: 1 输入端口到内部时序单元路径: 2 从时序单元到时序单元之间的内部路径: 3 从内部时序单元到输出端口之间的路径: 4 输入端口到输出端口之间的路径: B.第二步需要能够读懂FPGA的timing报告,从而找到影响timing的问题:

Mat - 图像的容器 在对图像进行处理时,首先需要将图像载入到内存中,而Mat就是图像在内存中的容器,管理着图像在内存中的数据.Mat是C++ 的一个类,由于OpenCV2中引入了内存自动管理机制,所以不必手动的为Mat开辟内存空间以及手动的释放内存.Mat中包含的数据主要由两个部分构成:矩阵头(矩阵尺寸.存储方法.存储地址等信息)和一个指向存储图像所有像素值的矩阵(根据所选的存储方法不同的矩阵可以是不同的维数)的指针. 在图像处理中,对图像的处理不可能是在一个函数中完成的,这就需要在不同的函