锐化概念 图像平滑过程是去除噪声的过程.图像的主要能量在低频部分,而噪声主要集中在高频部分.图像的边缘信息主要也在高频部分,在平滑处理后,将会丢不部分边缘信息.因此需要使用锐化技术来增强边缘. 平滑处理的本质是图像经过平均或积分运算,锐化进行逆运算(如微分)即可.微分运算是求信号变化频率,可以增强高频分量的作用.在对图像进行锐化处理前要确定图像有较高的信噪比,否则处理后的图像增加的噪声比信号多. 常用的微分运算有一阶微分和二阶微分.一阶微分 \[ \frac{\partial f}{\parti

今天win10企业版更新完系统,打开组策略编辑器时弹出管理模板对话框问题 1.问题描述 打开组策略编辑器时弹出管理模板对话框问题 2.解决方法 1)window+x 打开命令提示符(管理员) 2)输入命令,takeown /F " C:\Windows\PolicyDefinitions\Microsoft-Windows-Geolocation-WLPAdm.admx" /A 3)成功后,找到C:\Windows\PolicyDefinitions\Microsoft-Windows

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.2图像方差计算 /// <summary> /// /// </summary>Variance computing. /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetVarianceProcess(WriteableB

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.3图像直方图计算 /// <summary> /// Get the array of histrgram. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static int[] GetHistogramArray(Wr

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.4图像信息熵计算 [函数代码] /// <summary> /// Entropy of one image. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetEntropy(Writeab

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.5图像形心计算 /// <summary> /// Get the center of the object in an image. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static int[] CenterP

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--3.1图像均值计算 /// <summary> /// Mean value computing. /// </summary> /// <param name="src">The source image.</param> /// <returns></returns> public static double GetMeanProcess(WriteableBi

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.74图像凸包计算 /// <summary> /// Convex Hull compute. /// </summary> /// <param name="points">The source image points.</param> /// <param name="startPoints"></param> /// <para

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5462631.html 参考网址: https://software.intel.com/zh-cn/node/504170 https://software.intel.com/en-us/node/599808 https://software.intel.com/en-us/node/504340 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <openc

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *

如今图像滑块已成为一种流行的Web设计元素,通过滑块,你可以在有限的页面空间中展示更多的内容,带给用户更佳的浏览体验.本文将为你带来一些非常实用的jQuery图像滑块插件. 1.  Basic Slider 顾名思义,这是一个最基本的滑块,相当简单.轻量,只提供了最基本的功能. 2.  BXSlider 这是一个响应式的.复杂的滑盖插件,支持富内容.触摸/滑动手势.原生硬件加速和回调API,整体来说相当不错. 3.  WOWSlider 一个很酷的滑块插件,提供了各种不同的视觉效果,如旋转.模糊

在matlab中用dicomread读取dicom文件后,生成一个MxN矩阵(对应图像像素个数),每个像素灰度数据是int16格式 但是bmp图像灰度是int8格式的(灰度范围0~255),所以若想把dicom图像存储为bmp图像做后续处理,需要将16位的dicom灰度数据映射为8位的灰度数据. 采用的方法即医学图像处理中常见的加窗处理. 实例代码如下: img=imadjust(img_raw,[;]); %调整灰度范围 img= low=min(min(img)); high=max(max

1. cv2.Scharr(src,ddepth, dx, dy), 使用Scharr算子进行计算 参数说明:src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,通常使用-1, 这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值, dx表示x轴方向算子,dy表示y轴方向算子 2.cv2.laplacian(src, ddepth) 使用拉普拉斯算子进行计算 参数说明: src表示输入的图片,ddepth表示图片的深度,这里使用cv2.CV_64F允许结果是负值 scharr算子, 从图中我们可以看出sch

EUL = C - H 其中EUL表示欧拉数  C表示对象数 H表示孔洞数 欧拉数常用来识别数字: 识别数字 8 ,8 的欧拉数为 -1 ,不同于0,1,2,3,4,5,6,7,9 close all;clear all;clc; % 识别数字8 I = imread('8.jpg'); K = im2bw(I); J = ~K; %图像取反 EUL = bweuler(J); figure; subplot(131);imshow(I); subplot(132);imshow(K); sub

#include <map>#include <stack>#include <iostream>using namespace std; struct Node { int row, col; }; int main(){ int n; char name; map<char, Node> matrix; cout<<"please input the number of the zimu:"<<endl; ci

(1)打开Window——Preferences (2)选择MyEclipse——Filed andEditors——JSP——JSP Source——Templates 看到右边的New Jsp编辑即可 (3)更改Jsp 位置编码,默认就会是UTF-8

①一维RMQ (1) dp[i,j] 表示从第i个数起连续2j个数中的(最大值min.最小值max.最大公约数gcd……),通过更改下列代码中的红色函数即可实现. (2) b数组放置所需查询的数列. ; ]; int mm[MAX]; void initrmq(int n,int b[]) { mm[]=-; ;i<=n;i++) { mm[i]=((i&(i-))==)?mm[i-]+:mm[i-]; dp[i][]=b[i]; } ;j<=mm[n];j++) ;i+(<&l

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; RNG rng(12345); int main(int argc, char** argv) { Mat src = imread("f:/images/qq/20200215213837.png"); //Mat src = imread("f:/images/qq/y

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使用CNN做文本分类 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tfle