前面有介绍拉普拉斯融合,今天说下OpenCV泊松融合使用.顺便提一下,泊松是拉普拉斯的学生. 泊松融合的原理请参考这篇博文https://blog.csdn.net/u011534057/article/details/68922319,讲的非常详细,此处不再赘述. OpenCV中集成了泊松融合,API为seamless Clone(),函数原型如下: 泊松融合是将一个src放进dst中,放置位置根据dst中P点为中心的一个前景mask大小范围内.融合过程会改变src图像中颜色以及梯度,达到无缝

现aoce_vulkan_extra把GPUImage里从P到Z的大部分滤镜用vulkan的ComputeShader实现了,也就是最后一部分的移植,整个过程相对前面来说比较简单,大部分我都是直接复制以前的实现改改就行了,还是列一些说明. PerlinNoise 柏林燥声生成一张静态图 柏林燥声的原理网上很多讲解的,用于生成平滑的图案,其实可以稍微改下,如加个如时间戳,就可变成一张平滑的动态图. PinchDistortion 收缩,凹面镜 实现类似BulgeDistortion(鱼眼效果),都

1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH’03), 22(3):313-318, 2003. 下载地址(paper+matlab代码): 泊松融合 2:泊松融合的一个基本介绍          http://blog.sina.com.cn/s/blog_4

基于dlib68点人脸检测的小功能实现 图像旋转找的现成的方法,稍稍麻烦点的地方就是mask处理,虽然目的达到了,但是效果一般 import numpy as np import cv2 as cv import dlib import math # 做一个戴眼镜的滤镜效果 detector = dlib.get_frontal_face_detector() predictor = dlib.shape_predictor('dlib/shape_predictor_68_face_landm

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 准备 2.2. 核心 2.2.1. 均值坐标(Mean-Value Coordinates) 2.2.2. ROI边界栅格化 2.2.3. 核心实现 2.2.4. 实现中的问题 3. 效果 3.1. 使用过程 3.2. 效率 4. 参考 1. 概述 泊松融合是图像融合处理效果最好的算法,其来自于2004年Siggraph的经典paper:<Poisson Image Editing>.以这篇文章为发端,很多大神提出了一系列的优化算法.2009年, Zee

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像融合及加法运算,包括三部分知识:图像融合.图像加法运算.图像类型转换. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 五.图像融合.加法运算及图像类型转换>,作者:eastmount. 一.图像加法运算 1.Numpy库加法 其运算方法是:目标图像 = 图像1 + 图像2,运算结果进行取模运算. 当像素值<=255时,结果为"图像1+图像2",例如:120+48=168 当像素值>255时,结果为对25

卷积定义 矩阵的掩码操作即对图像进行卷积.对图像卷积操作的意义为:邻近像素对(包括该像素自身)对新像素的影响:影响大小取决于卷积核对应位置值得大小. 例如:图像增强可以使用 \[ I(i,j)=5*I(i,j)-[I(i-1,j) + I(i+1,j) + I(i, j-1) + I(i, j+1)] \] 用代码实现 void Sharpen(const Mat& myImage, Mat& Result) { CV_Assert(myImage.depth() == CV_8U); /

理解mulitband.所谓的mulitband,其实就是一种多尺度的样条融合,其实现的主要方法就是laplace金字塔. 高斯金字塔是向下采样,而laplace金字塔式向上采样(也就是恢复),采用的都是差值的方法.如何能够在金字塔各个层次上面进行图像的融合,结果证明是相当不错的.网络上面流传的一个类解释了这个问题,并且能够拿来用: #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <vector> #includ

1.算法功能简介 PCA 融合分三步实现,首先将多光谱数据进行主成分变换,然后用高分辨单波段替换第一主成分波段,最后进行主成份逆变换得到融合图像. PIE支持算法功能的执行,下面对PCA融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 算法名称 PCA融合 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.PansharpFuseAlgo 参数结构体 Pa

1.算法功能简介 色彩标准化融合对彩色图像和高分辨率图像进行数学合成,从而使图像得到锐化.色彩归一化变换也被称为能量分离变换( Energy Subdivision Transform),它使用来自融合图像的高空间分辨率波段对输入图像的低空间分辨率波段进行增强.该方法仅对包含在融合图像波段的波谱范围内对应的输入波段进行融合,其他输入波段被直接输出而不进行融合处理.融合图像波段的波谱范围由波段中心波长和 FWHM( full width-half maximum)值限定. PIE支持算法功能的执行

图像渐变我们大体想一下思路无非是这样:将图像所有的像素点的RBG,每个点就减去相同的量,而且这个量是个渐变的量.是的,就是这样,我们的程序也是这个思路,不过就是没有单纯的“想”这么简单了.我这里只编写了纵向渐变,还没有写其他复杂的渐变,以后慢慢研究吧.先看效果: 原始图片: 图像变暗渐变: 图像变暗渐变: 图像变亮渐变: 图像变亮渐变: 我们以图像渐变暗举例,渐变亮同样的道理,无非是一个减,一个加.  1.我们要先拿到图片,这个不赘述了,就是获得图像的BufferedImage.  2.获得图像

目录 1.使用求补运算对各类图像进行处理 2.利用imlincomb函数将图像的灰度值放大1.5倍 3.利用imlincomb函数计算两幅图像的平均值. 4.图像的加法运算 5.利用imnoise函数对噪声进行相加运算 6.图像的减法运算 7.利用两种函数去图像的相减值和绝对值 8.降低R图像的亮度 9.图像的乘法运算 10.图像的除法运算 @ 图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用,它除了可以实现自身所需的算数操作,还能为许多复杂的图像处理提供准备.例如,图像减法就可以用来检测同一场景或物体

1.图像旋转与缩放 bm=imread("3.png"); %subplot(1,3,1); imshow(bm); %缩放图片 %bt=imresize(bm,0.5,'nearest'); %图片旋转,第三个参数可选,逆时针旋转 theta=30; bt=imrotate(bm,theta,'crop'); %subplot(1,3,2); figure,imshow(bt) 'crop'表示旋转时,是否切割. 2.图像的加法运算 2.1 图像结合 在MATLAB中,如果要进行两幅

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 图像加法 图像加法有两种方式,一种是通过 Numpy 直接对两个图像进行相加,另一种是通过 OpenCV 的 add() 函数进行相加. 不管使用哪种方法,相加的两个图像必须具有相同的深度和类型,简单理解就是图像的大小

Topic:表情识别Env: win10 + Pycharm2018 + Python3.6.8Date:   2019/6/23~25 by hw_Chen2018                                  CSDN: https://blog.csdn.net/qq_34198088/article/details/97895876[感谢参考文献作者的辛苦付出:编写不易,转载请注明出处,感谢!]一.简要介绍 本文方法参考文献[1]的表情识别方法,实验数据集为JAFFE

CVPR2020:利用图像投票增强点云中的三维目标检测(ImVoteNet) ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_ImVoteNet_Boosting_3D_Object_Detection_in_Point_Clouds_With_Image_CVPR_202

说起泊松,可以顺便提及一下泊松同学的老师,拉普拉斯.学图像或是信号的,一定对拉普拉斯算子和拉普拉斯卷积很熟悉.在泊松图像融合出现之前,也有一种叫Laplacian pyramid blending的融合算法.两者的效果可看下图:          图像来自布朗大学 泊松融合的关键是要通过求解poisson equation来得到变换后的像素. 泊松方程 泊松方程是数学中一个常见于静电学.机械工程和理论物理的偏微分方程.其形式为 这里的三角位拉拉普拉斯算子,而 f 和 p 可以是在流形上的实数或复

网上已经有很多讲解ps的图层混合模式,有些不详细甚至是错误的,参考网上给出的公式及其自己在验证推倒的,给出27种的混合模式算法公式.也许存在一定的错误性,毕竟没有官方给出公式,只能说以供参考吧. 只考虑二层,图像是RGB,A是基色,B是混合色.只有B层存在混合模式.C是结果色. Min函数代表取最小值,Max函数代表取最大值,Abs <1>基础型 主要利用图层的不透明度及图像填充值来控制下层的图像,达到与底色溶解在一起的效果 一.正常(normal) C[i]=B[i]; 二.溶解(Disso

神奇的css3混合模式 对于前端开发人员应该都很熟悉Photoshop的图层混合模式,就是几个图层按不同的模式进行混合,实现不同的图像效果.但是当我们前端同学在切这些效果图的时候,基本上就是一刀切的,即使是文字,当字体很炫的话,我们也不得不用切图来替代.实际上在16年CSS3就新增了一个很有意思的属性 -- mix-blend-mode,我们称之为混合模式,它类同于ps的混合模式,也就是说在CSS中我们也可以利用混合模式制作出一些效果. 先引出一个小例子,我们来看下css3混合模式到底可以实现一