最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

如果将彩色图像和灰度图像一起放进 CNN 中去,会是什么结果? 今天,坑爹的实验,我处理 SUN397 的时候,忘记去掉灰度图了,结果,利用微调后的 model 提取 feature,悲剧的发现,无论哪个图像,得到的 feature 都是一样的,卧槽,这不科学啊... 于是乎,就将其中的灰色图像扔掉后,继续微调,至今仍未 train 完毕,等吧,待会告诉你效果,不知道是不是这个原因导致的. --------------------------- 上午出了结果:VGG-16 的训练精度也比 Ale

前言 最近用ssim测试图片画质损伤时,发现matlab自带ssim与之前一直使用的ssim计算得分有差异,故和同事开始确定差异所在. 不同的SSIM版本 这里提到不同的ssim版本主要基于matlab.如前言所述,主要分为2个实现. 版本1:Zhou Wang实现的版本(也是我之前一直用的版本),具体见: 滑铁卢大学:https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/ 纽约大学:http://www.cns.nyu.edu/~lcv/ssim/ 版

https://blog.csdn.net/mooneve/article/details/53001677 应用:将彩色图像转为灰度图像输出 方法一 使用ptr函数和指针 (高效) void main() { //读入彩色图像 Mat img = imread("fruits.jpg"); imshow("原图", img); int rows = img.rows; int cols = img.cols; //生成和img同样大小的空白灰度图像 Mat gra

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移植到彩色图像上.24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R.G.B分量的亮度(红.绿.蓝).当R.G.B分量值不同时,表现为彩色图像;当R.G.B分量值相同时,表现为灰度图像,该值就是我们所求的一般来说,转换公式有3种.第一种转换公式为: Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]÷3 (2.1) 其中,Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰

GT源码:https://github.com/TencentOpen/GT 一.流畅度模块的代码结构 流畅度插件总共就几个类,其实处理方式也比较简单粗暴,就是通过Choreographer输出的log信息获取跳帧数据.SMActivity.java为插件的入口类,你可以通过预设环境操作来实现log打印操作,然后通过SMLogService.java过滤出当前进程的丢帧值,最后由SMServiceHelper.java来进行数据处理.流畅度值为60减去1s内的跳帧数. 二.流畅度测试 1.简要流

在需要计算结构体大小的时候,涉及到的一个问题就是其对齐模数 计算机系统对基本类型数据在内存中存放的位置有限制,它们会要求这些数据的首地址的值是某个数k(通常它为4或8)的倍数,这就是所谓的内存对齐,而这个k则被称为该数据类型的对齐模数(alignment modulus). 也就是说对齐模数就是这个数据类型占用的空间大小. 关于结构体长度的计算,我查了一下,有两种理解的方式: 方式一: 当一种类型S的对齐模数与另一种类型T的对齐模数的比值是大于1(类型S强于T)的整数,我们就称类型S的对齐要求比

一.IplImage的一些重要成员: 1.origin:图像原点的定义.=0,则图片的左上角是原点:=1,则左下角是原点.                                  IplImage* img=cvLoadImage("图片路径");                          img->origin=0,1; 2.depth:图像颜色深度,有6种取值 3.widthStep:一行的字节数 6.nChannels:图像的通道数,(B,G,R),一个像

还是VC++中有关显示图像的问题. 我们在显示一幅比较大的图像时,要使用带标准滚动条的对话框.涉及对滚动条的操作就不得不提SCROLLINFO这个结构体.只看单词意思就这道这个结构体要储存滚动条的一些信息.究竟是哪些信息呢?我们先看看这个结构体的定义: typedef struct tagSCROLLINFO { UINT cbSize ; // SCROLLINFO结构体长度的字节数 UINT fMask ; // 指定结构体中哪些成员有效 int nMin;   // 滚动范围最小尺寸 in

为了加快处理速度在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像.24为彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着RGB分量的亮度. 当RGB分量值不同时,表现为彩色图像:当RGB分量相同时,变现为灰度图像: 一般来说,转换公式有3中. (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]/3; (2)Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.144*B(i,j); (3)Gray(i,j)=G(i,j);//从2可以看出G的分量比较大所

灰度图像--图像增强 直方图均衡化(Histogram equalization) 转载请标明本文出处: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.有些网站转载了我的博文,很开心的是自己写的东西被更多人看到了,但不开心的是这段话被去掉了,也没标明转载来源,虽然这并没有版权保护,但感觉还是不太好,出于尊重文章作者的劳动,转载请标明出处!!!! 文章代码已托管,欢迎共同开发:ht

说明: 结构体的sizeof值,并不是简单的将其中各元素所占字节相加,而是要考虑到存储空间的字节对齐问题.这些问题在平时编程的时候也确实不怎么用到,但在一些笔试面试题目中出是常常出现,一.解释 现代计算机中内存空间都是按照byte划分的,从理论上讲似乎对任何类型的变量的访问可以从任何地址开始,但实际情况是在访问特定类型变量的时候经常在特 定的内存地址访问,这就需要各种类型数据按照一定的规则在空间上排列,而不是顺序的一个接一个的排放,这就是对齐. 各个硬件平台对存储空间的处理上有很大的不同.一些平

结构体(struct) 结构体是由基本数据类型构成的.并用一个标识符来命名的各种变量的组合,结构体中可以使用不同的数据类型. 1. 结构体说明和结构体变量定义 在Turbo C中, 结构体也是一种数据类型, 可以使用结构体变量, 因此,  像其它类型的变量一样, 在使用结构体变量时要先对其定义. 定义结构体变量的一般格式为: struct 结构体名 { 类型  变量名; 类型  变量名; ... } 结构体变量; 结构体名是结构体的标识符不是变量名. 类型为第二节中所讲述的五种数据类型(整型.浮

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/43853435, 来自:shiter编写程序的艺术 对计算图像相似度的方法,本文做了如下总结,主要有三种办法: 1.PSNR峰值信噪比 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio),一种全参考的图像质量评价指标. 简介:https://en.wikipedia.org/wiki/Peak_signal-to-noise_ratio PSNR是最普遍和使用最为广

今天的作业是求两幅图像的MSE.SNR.PSNR.SSIM.代码如下: clc; close all; X = imread('q1.tif');% 读取图像 Y=imread('q2.tif'); figure;% 展示图像 subplot(1, 3, 1); imshow(X); title('q1'); subplot(1, 3, 2); imshow(Y); title('q2'); % 使得图像每个像素值为浮点型 X = double(X); Y = double(Y); A = Y-

说明: 结 构体的sizeof值,并不是简单的将其中各元素所占字节相加,而是要考虑到存储空间的字节对齐问题.这些问题在平时编程的时候也确实不怎么用到,但在一 些笔试面试题目中出是常常出现,对sizeof我们将在另一篇文章中总结,这篇文章我们只总结结构体的sizeof,报着不到黄河心不死的决心,终于完成 了总结,也算是小有收获,拿出来于大家分享,如果有什么错误或者没有理解透的地方还望能得到提点,也不至于误导他人. 别忘了这里 http://pppboy.blog.163.com/blog/stat

http://m.blog.csdn.net/blog/u014395105/41308979 最近在研究如何用C++来处理图像,而不使用封装好的OpenCV代码,这样能够更好的了解OpenCV的内部原理. 在网上搜了一些关于C++代码来实现RGB(彩色)图像转换为 gray(灰度)的原理以及代码,可读性较差,所以自己整理了一下,若需转载,请标明出处,谢谢! 一.学习cvtColor函数 void cvCvtColor( const CvArr* src, CvArr* dst, int cod

近期在做几个图像处理相关的项目.里面有一个操作就是须要先将彩色图像转换为灰度图像. QImage 有一个convertToFormat方法.最開始一直用这个函数来实现. 可是今天细致看了看,发现这个函数转换出的灰度图与原始图像的亮度似乎是有差别的.比方说以下这副图像: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbGl5dWFuYmh1/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/

规则1:结构体的对折长度为其基本数据成员的长度的最大值. 规则2:指定边界情况下,结构体的对折长度为自身对折长度和指定对折长度中较小者. 规则3:当行内结构体的基本数据成员的起始地址必须为其长度的整数倍. 规则4:嵌套取对折长度的情况,里层结构体作为一个变量. · 使用伪指令 #pragma pack (n) ,指定n字节对齐. · n的有效值为1.2.4.8.16等,当n=1时,结构体长度为自成员变量长度相加. · 使用伪指令 #pragma pack () ,取消指定. #include <

预处理:也就是包括须要的头文件,用#include<标准头文件>或#include "自己定义的头文件" 宏定义,如:#define PI 3.1415926 查看用宏定义的值替换宏名称,如:gcc -E test.c 带參数的宏:MAX(x,y) (x)>(y)? ((x):(y))   //用法与函数一样 宏运算:     #define PRINT(n) printf(#n"=%d",n)   //#n 就是把传入的变量值作为字符串放在那里

转载注明出处:http://pppboy.blog.163.com/blog/static/30203796201082494026399/ 感谢原创博主的辛勤成果. 说明: 结构体的sizeof值,并不是简单的将其中各元素所占字节相加,而是要考虑到存储空间的字节对齐问题.这些问题在平时编程的时候也确实不怎么用到,但在一些笔试面试题目中出是常常出现,对sizeof我们将在另一篇文章中总结,这篇文章我们只总结结构体的sizeof,报着不到黄河心不死的决心,终于完成了总结,也算是小有收获,拿出来于大