转自:http://blog.csdn.net/bcmissrain/article/details/7190886 其实就算是现在,我还是有不少地方概念模糊,但是下面的内容是是没有什么问题的.稍微介绍一下,或许有些地方我无法解释: 大部分内容都是查的Java SE 5.0 API Icon: Icon位于javax.swing包中,它是一个接口 public interface Icon,介绍为:一个小的固定大小的图片,通常用于装饰组件 有三个方法: int getIconHeight();

原始文章链接:http://bubblexc.com/y2011/163/ 原文链接:http://blog.csdn.net/cserchen/article/details/5606859 关于三种特征点检测的对比:http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4285579 利用SURF特征点进行检测(有code):http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/08/17/2644903.html 利

OPenCV /*=========================================================================*/ // 图像和大型阵列类型 /*=========================================================================*/ cv::Mat class:N维密集阵列 该cv::Mat class 可用于任何数组尺寸数量.数据存储在数组中,可以被认为是 "光栅扫描顺序&qu

ADAS摄像头图像环视拼接算法 输入输出接口 Input: (1)4个摄像头采集的图像视频分辨率 (整型int) (2)4个摄像头采集的图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像融合和拼接的image/video的坐标位置(浮点型float) (2)图像融合和

夜晚场景图像ISP增强算法 输入输出接口 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式(RGB,YUV,MP4等) (3)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (4)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)图像视频分辨率(浮点型float) (2)图像视频格式  (RGB,YUV,MP4等) (3)调整策略:曝光时间,GAMMA曲

图像超分辨率算法:CVPR2020 Unpaired Image Super-Resolution using Pseudo-Supervision 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Maeda_Unpaired_Image_Super-Resolution_Using_Pseudo-Supervision_CVPR_2020_paper.pdf 摘要 在大多数基于学习的图像超分辨率(SR)研究中,成对训练数据

[C++11用于计算函数对象返回类型的统一方法] 模板 std::result_of 被TR1 引进且被 C++11 所采纳,可允许我们决定和使用一个仿函数其回返值的类别.底下,CalculusVer2 对象使用std::result_of 对象来推导其仿函数的回返值类别: 如此一来,在实体化 CalculusVer2<Confused> 其仿函数时,不会有类别转换,警告或是错误发生. 模板 std::result_of 在 TR1 和 C++11 有一点不同.TR1 的版本允许实现在特殊情况

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

原文:利用Adorner制作用于图像裁切的选择框 前天,我写了一篇"使用Adorner显示WPF控件的边界点"的文章.这次,使用从Adorner继承来写一个用于图像裁切的选择框. 先看看效果: C#代码:// RubberbandAdorner.cs#define VISUALCHILD using System;using System.IO;using System.Windows;using System.Windows.Input;using System.Windows.Me

识别哈希算法类型hash-identifier hash-identifier是一款哈希算法识别工具.通过该工具,用户可以识别哈希值所使用的哈希算法.确定算法后,就可以采用对应的工具进行xx.执行该命令如下所示: root@daxueba:~# hash-identifier 输出信息如下所示: ######################################################################### # __  __                __ 

最新的效果见 :http://video.sina.com.cn/v/b/124538950-1254492273.html 可处理视频的示例:视频去雾效果 在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor

在图像去雾这个领域,几乎没有人不知道<Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior>这篇文章,该文是2009年CVPR最佳论文.作者何凯明博士,2007年清华大学毕业,2011年香港中文大学博士毕业,可谓是功力深厚,感叹于国内一些所谓博士的水平,何这样的博士才可以真正叫做Doctor. 关于何博士的一些资料和论文,大家可以访问这里:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ 最开

编辑:Happy 首发:AIWalker Paper:https://arxiv.org/abs/2103.13634 Code:https://github.com/hellloxiaotian/ACNet 本文是哈工大左旺孟老师团队在图像超分方面的最新工作,已被IEEE TSMC收录.本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合,取得了更好的性能.由于作者尚未开源,故笔者进行了简单的复现,复现还是挺容易的,哈哈. Abstract 本文提出了一种非对称CNN网络ACNet,它由

近日逛博客的时候偶然发现了一个有关图片相似度的Python算法实现.想着很有意思便搬到C#上来了,给大家看看. 闲言碎语 才疏学浅,只把计算图像相似度的一个基本算法的基本实现方式给罗列了出来,以至于在最后自己测评的时候也大发感慨,这个算法有点不靠谱.不管怎么样,这个算法有时候还是有用的,所以还是列出来跟大家伙一起分享分享~~ PS:图像处理这一块博大精深,个人偶尔发现了点东西拿来分享.说的不好的地方,写得太糟的地方,诸位准备扔砖头还望淡定,淡定~~ 基本知识介绍 颜色直方图 颜色直方图是在许多图

Alg1:图像数据格式之间相互转换.png to .jpg(其他的请举一反三) import cv2 import glob def png2jpg(): images = glob.glob('*.png') # 获取当前路径下的所有后缀名为.png的文件 count = 0 # 不断累加,提供输出图像名称 for i in images: print('Picture %d is Processing...' % count) I = cv2.imread(i) # 读取图像 cv2.imw

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.64图像高斯滤波算法  [函数名称]   高斯平滑滤波器      GaussFilter(WriteableBitmap src,int radius,double sigma) [算法说明]   高斯滤波器实质上是一种信号的滤波器,其用途是信号的平滑处理.它是一类根据高斯函数的 形状来选择权重的线性平滑滤波器,该滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效.高斯函数 的公式如下所示: private static double[,] Ga

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.44图像油画效果算法  [函数名称]   图像油画效果      OilpaintingProcess(WriteableBitmap src) [算法说明]   图像油画效果可以看作是轻度的雾化,因此我们只需将雾化的阈值设置为2即可,雾化效果在下一小节有详细介绍. [函数代码] <strong> /// <summary> /// Oil painting process. /// </summary> ///

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.43图像马赛克效果算法  [函数名称] 图像马赛克效果        MosaicProcess(WriteableBitmap src, int v) [算法说明] 图像马赛克效果其实就是将图像分成大小一致的图像块,每一个图像块都是一个正方形,并且在这个正方形中所有像素值都相等.我们可以将这个正方形看作是一个模板窗口,模板中对应的所有图像像素值都等于该模板的左上角第一个像素的像素值,这样的效果就是马赛克效果,而正方形模板的大小则决定了马

具体的准备,在上一篇就说过了,不再赘述. 阅读本篇前,需要的预备知识是:ArcGIS创建各种矢量数据的方法,了解地理坐标与投影坐标 本篇只创建单一的线数据,至于点数据,以后进行复杂的网络分析时再添加进来. 好,开始. 1. 创建线类型的shp文件 在如图所示的文件夹下,创建名为Route的线shp,其实命名随意,中文也是可以的. 在这里,我选择地理坐标系为1984的WGS坐标系,投影到UTM投影的50N带,如上图所示. 2. 创建一些线道路 选一个合适的比例尺,画起来符合实际一些. 大致画好13

在做android摄像头捕获时,发现从android摄像头出来的原始视是逆时针旋转了90度的,所以须要把它顺时针旋转90.android视频支持的是NV21格式,它是一种YUV420的格式.当然,始果你用的是android sdk的话,当中image就提供这个能力.可是我是在ndk下开发,没有找到对应的功能(假设你知道请告诉我). 我本想用开源的图像处理库(opencv)做旋转,可是opencv仅仅能处理bmp的图像.这种话,须要先把NV21转换成BMP32.然后再做旋转.所以要操作两次,效率肯

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.51图像统计滤波算法  [函数名称]   图像统计滤波   WriteableBitmap StatisticalFilter(WriteableBitmap src,double T) /// <summary> /// Statistical filtering process. /// </summary> /// <param name="src">The source image.&