PS里面这个算法,先将图像转成灰度图像,然后根据给定的阈值,大于该阈值的像素赋值为1,小于该阈值的赋值为0. if x>T, x=1; if x<T, x=0; 原图: 效果图:阈值为 128

使用Windows.Graphics.Display.DisplayInformation的时候,一定要根据RawPixelsPerViewPixel计算,而不是RawDpiX或RawDpiY,或许LogicalDpi或者ScreenWidthInRawPixels,ScreenHeightInRawPixels也行?

方法一: 快捷键 ctrl + r   打开标尺将鼠标放在标尺刻度上右键 出现菜单里修改即可: 方法二: 编辑---首选项---单位与标尺 修改即可:

二.软件光栅器的VS和PS的输入.输出和运作,实现法线贴图效果的版本.转载请注明出处. 这里介绍的VS和PS是实现法线映射的版本,本文仅介绍实现思路,并给出代码供参考.切空间计算.光照模型等相关公式不是本文重点,本文暂不给出,读者可以查阅其他博文或文献. 软光栅的顶点部分处理放在VS也就是顶点着色器中进行,输入顶点的数据结构: //顶点信息 包括坐标,颜色,纹理坐标,法线等等 class VertexIn { public: //顶点位置 ZCVector pos; //顶点颜色 ZCVecto

参考[http://www.rorydriscoll.com/2012/01/15/cubemap-texel-solid-angle/] 计算diffuse irradiance map或者求解sh系数的时候,需要对整个球面进行积分,由于cubemap不同位置的像素投影到球面上面积不同,所以不能平等的对待所有像素. 这时候就需要计算每个像素对应的solid angle. 如图,单位球位于原点.选取cubemap的一个面,假设其位于z=1的平面上.一个像素的立体角大小就是其投影到球面上的面积.

前言: 很多书籍或者很多文章,对于CLR或者GC这块只限于长篇大论的理论性概念,对于里面的如何运作模式,却几乎一无所知.高达近百万行的CPP文件,毕竟读懂的没有几个.以下取自CLR.Net 6 PreView版本 分配量超过阈值 GC触发里面有一个GC被触发的条件是,分配的内存块超过阈值.这个阈值是在Generation代里面的static_data里面的存储的固定数值.当你分配的内存块超过这个阈值的时候,就会触发GC进行垃圾回收.来看看这个阈值动态加载和超过阈值触发GC垃圾回收之后,重新计算阈

腐蚀erode.膨胀dilate 腐蚀和膨胀是针对图像中的白色部分(高亮部分)而言的,不是黑色的.除了输入输出图像外,还需传入模板算子element,opencv中有三种可以选择:矩形MORPH_RECT,交叉形MORPH_CROSS,椭圆形MORPH_ELLIPSE.Matlab中会有更多一点的模板. 例如: Mat element = getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(,)); erode(srcImage,dstImage,element); im

在图像处理中阈值化操作,从一副图像中利用阈值分割出我们需要的物体部分(当然这里的物体可以是一部分或者整体).这样的图像分割方法是基于图像中物体与背景之间的灰度差异,而且此分割属于像素级的分割.opencv的二值化操作函数,如果你是一位经验丰富的专业人员,可以发现阈值化操作有很多小技巧,不只是单单调用二值化操作函数,就完成阈值化操作,往往还是结合形态学处理. 阈值化操作在图像处理中是一种常用的算法,比如图像的二值化就是一种最常见的一种阈值化操作.opencv2和opencv3中提供了直接阈值化操作

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

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

基于灰度世界.完美反射.动态阈值等图像自动白平衡算法的原理.实现及效果      白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念,通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题.白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的,在专业摄像领域白平衡应用的较早,现在家用电子产品(家用摄像机.数码照相机)中也广泛地使用,然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易,但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理,理解上存在诸多误区.它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况,有手动白平衡和自动白平衡等方式,本文简要的介绍

. 作者 :万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/19698511 . 最近遇到了一系列的屏幕适配问题, 以及屏幕画图像素密度相关的问题, 索性在这里全部总结下; 1. 名词解析 在之前写过的 AndroidUI设计之 布局管理器 - 详细解析布局实现 中的 第七 小节已经说明了一部分; (1) 通用名词 屏幕尺寸(screen size): 按照屏幕的对角线测量的实际大小; --屏幕尺寸分类: 屏幕尺寸分

我们这里所说的devicePixelRatio其实指的是window.devicePixelRatio, 被所有WebKit浏览器以及Opera所支持. 概念 devicePixelRatio ,它是设备上物理像素和设备独立像素( device-independent pixels (dips) )的比例,即 devicePixelRatio = 屏幕物理像素/设备独立像素 例如iPhone4S,分辨率为:960×640,取屏幕宽度计算,物理像素640px,设备独立像素320px,那么,devi

前言 由于在Direct3D 11中取消了固定管线,要想绘制图形必须要了解可编程渲染管线的流程,一个能绘制出图形的渲染管线最少需要有这两个可编程着色器:顶点着色器和像素着色器. 本章会直接跳过渲染管线的工作原理,直接来到编程实战. 接下来的目标如下: 通过Visual Studio自带的HLSL编译器生成顶点着色器和像素着色器 (可选)通过D3DComplier在运行期编译/生成着色器二进制文件 将着色器绑定到渲染管线上 了解顶点缓冲区,并将它绑定到输入装配阶段 完成上面的操作后就可以渲染出第一

1.ps矩形选框显示像素 CTRL+K 进入首选项设置就可以了. 2.ps显示辅助线 页面工具栏上的视图按钮,我们在列表上找到标尺,我们也是可以快捷键选择CtrI+R 3.如何将插入photoshop的图片放大或缩小 在photoshop中是分图层的 你插入的图会在新的图层里 选中该图层 CTRL+t 再拖动就行了 按住SHIFT可以等比例拖动 就是不会改变原图比例 4.背景色变化 合并图层,魔棒工具,吸管选一个颜色,ctrl+del,ctrl+D(取消选中)

定义:图像的二值化,就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果. 一幅图像包括目标物体.背景还有噪声,要想从多值的数字图像中直接提取出目标物体,常用的方法就是设定一个阈值T,用T将图像的数据分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群.这是研究灰度变换的最特殊的方法,称为图像的二值化(Binarization). 简单的阈值-(全局阈值): Python-OpenCV中提供了阈值(threshold)函数: cv2.threshold() 函数:

图像二值化[图像阈值]简介: 如果灰度图像的像素值大于阈值,则为其分配一个值(可以是白色255),否则为其分配另一个值(可以是黑色0) 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. python代码层面知识点: opencv中图像二值化方法: OTSU Triangle 自动和手动 自适应阈值 import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray =

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适

. 作者 :万境绝尘 转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/19698511 . 最近遇到了一系列的屏幕适配问题, 以及屏幕画图像素密度相关的问题, 索性在这里全部总结下; 1. 名词解析 在之前写过的 AndroidUI设计之 布局管理器 - 详细解析布局实现 中的 第七 小节已经说明了一部分; (1) 通用名词 屏幕尺寸(screen size): 按照屏幕的对角线测量的实际大小; --屏幕尺寸分类: 屏幕尺寸分

在上一次[https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11031563.html]学习了一个新的JVM对象晋升到老年代的参数“MaxTenuringThreshold”,它的具体作用回忆一下: 简单来说就是用来控制哪些对象的年龄超过了这个最大值就会晋升到老年代,而对于对象晋升的参数其实在之前还有一个类似的[https://www.cnblogs.com/webor2006/p/11025817.html],如下: 它有个注意事项就是需要配合着这个参数一起使用: 它是用