ABBYY FineReader 12识别质量取决于文档图像的分辨率.低图像分辨率(低于 150 dp)可能会降低识别质量,而过高的分辨率(高于 600 dpi)也不会明显提升图像质量,还会延长处理时间.ABBYY FineReader 12如果提示更改分辨率该怎么办?就让小编来告诉你ABBYY FineReader 12提示更改分辨率的应对方法吧! 在以下情况下可能会显示消息以提示更改图像分辨率: 图像分辨率小于 250 dpi 或 大于 600 dpi: 图像的分辨率不是标准分辨率.例如,传

图标和图像大小 每一个应用程序需要一个应用程序图标和启动图像.此外,一些应用程序需要自定义的图标来表示特定于应用程序的内容,功能,或在导航栏,工具栏和标签栏模式. 不像其他的定制艺术品在您的应用程序的图标和图像,表38-1列出必须满足特定的标准,因此,IOS可以正确显示.此外,一些图标和图像文件的命名要求.(如果你需要支持标准分辨率的iPhone或iPod touch设备,除以2下面列出高分辨率的大小.) 表38-1自定义图标和图像尺寸(像素) 描述 iPhone 5和iPod touch的尺寸

Opencv-Python:图像尺寸.图像的读取.显示.保存与复制 原创 2017年11月23日 21:30:49 4440 在使用opencv的方法时,首先必须导入opencv包.新的opencv导入cv2,这里也和cv做了一个对比 import cv2 一.图像尺寸 图像的大小可以通过其shape属性来获取,shape返回的是一个tuple元组,第一个元素表示图像的高度,第二个表示图像的宽度,第三个表示像素的通道数. 示例: if __name__ == '__main__': dirfil

from: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923 TensorFlow提供了几类图像处理函数,下面介绍图像的编码与解码,图像尺寸调整. 编码与解码 图像解码与编码:一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值.然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码.所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程,反之就是编码了.其实如果大家熟悉opencv的话

在课程#01中我们知道了显示器上的图像是由许多点构成的,这些点称为像素,意思就是“构成图像的元素”.但是要明白一点:像素作为图像的一种尺寸,只存在于电脑中,如同RGB色彩模式一样只存在于电脑中.像素是一种虚拟的单位,现实生活中是没有像素这个单位的.在现实中我们看到一个人,你能说他有多少像素高吗?不能,通常我们会说他有1.82米高,或者182厘米等.所用的都是传统长度单位.所谓传统长度单位就是指毫米.厘米.分米.米.公里.光年这样的单位. 这时就有一个问题出现,比如那个1.82米高度的人,在电脑中

接opencv6.1-imgproc图像处理模块之平滑和形态学操作,顺带说一句在opencv中的in-place操作就是比如函数的输入图像和输出图像两个指针是相同的,那么就是in-place操作了.比如很多函数支持目标图像和原图像是同一个内存区域. 三.图像的失真缩放 采用 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样来达到图像放大和缩小的目的.在这其中的操作是失真操作,所以放大的时候会模糊很多.在这里顺带补上opencv中真正的缩放函数resize(). 这两个函数又叫做上采样和下

导入到unity3d内的图像被默认长宽变换为满足2^n关系. 例如以下图,我有张图片名称为984plus598表示我尺寸为984*598.拷贝到unity3d中后的大小为1024*512 方法一: 在该图片的Inspector窗体下改动Texture Type属性为Advanced. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvanVzdGRpZmZlcmVudA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCM

直接在代码 头文件 // 图片处理 0 半灰色 1 灰度 2 深棕色 3 反色 +(UIImage*)imageWithImage:(UIImage*)image grayLevelType:(UIImageGrayLevelType)type; //色值 变暗多少 0.0 - 1.0 +(UIImage*)imageWithImage:(UIImage*)image darkValue:(float)darkValue; /** 获取网络图片的Size, 先通过文件头来获取图片大小 假设失败

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

根据项目需求编写的代码. 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望下载该矩形框内某一层级的瓦片数据,并将所有瓦片拼接成一个完整的,包含地理坐标的tif图像. 那么在下载瓦片与拼接瓦片之前,用户希望能看到待下载的瓦片数量与待拼接图像的像素尺寸,再决定是否拼接. 该java代码根据该矩形框的经纬度范围与用户指定的瓦片层级,计算需要下载的瓦片数量与待拼接结果图像的像素尺寸. 支持EPSG4326经纬度与EPSG3857谷歌全球墨卡托投影.经纬度瓦片切图规则与天

分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算. 以AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图. AlexNet网络的层结构如下: 1.Input:       图像的尺寸是227*227*3. 2.Conv-1:    第1层卷积层的核大小11*11,96个核.步长(stride)为4,边缘填充(padding)为0. 3.MaxPool-1:     池化层-1对Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2. 4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

前言 有时会碰到一张图片太大了,想将它缩小.本文将讲解一个很好用的函数解决这个问题. 图像尺寸调整函数 cvResize() // 图像尺寸调整函数 void Resize ( const CvArr * src, // 待处理图像 CvArr * dst, // 处理后图像 int interpolation = CV_LINTER_LINTER //插值方法 ) 在调用此函数前,需要定制好处理后图像的格式,再将其内存块地址传入第二个参数:对于第三个参数可暂时不去理会,使用默认参数即可,它的作

漫水填充 实现漫水填充算法:floodFill函数 简单调用范例 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; //-----------------------------------[main( )函数]-------------------------------------------- // 描述:控制台应用程序的入口函数,我们的程序从这里开

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

本文译自2018CVPR Fast and Accurate Single Image Super-Resolution via Information Distillation Network 代码: github (in caffe) 特点:结构简洁.实时速度,更好精度 结果:state-of-the-art 摘要: 近来深度卷积网络在单图像超分辨上取得明显成果.然而随着网络的深度和宽度增加,基于CNN的超分辨方法面临着计算和内存的问题.为解决这个问题,我们提出一个深但简洁的卷积网络直接从原

一.前言 转置操作在很多算法上都有着广泛的应用,在数学上矩阵转置更有着特殊的意义.而在图像处理上,如果说图像数据本身的转置,除了显示外,本身并无特殊含义,但是在某些情况下,确能有效的提高算法效率,比如很多行列可分离的算法,在很多情况下,行和列方向的算法逻辑随相同,但是由于多方面原因(比如Cache miss, 优化水平等)行列处理时间还是由很大的差异的,这个时候如果转置的耗时和处理时间相比所占比例甚小,则可以考虑在进行耗时处理前先转置数据,然后调用不耗时的方向的算法,处理完后再次进行转置.因此,

由于一个项目中需要用到用户头像上传裁剪组件,这两天便网上找了一些相关插件,主要由以下几种插件: 1.Image Cropper:http://elemefe.github.io/image-cropper/#demo 2.flash头像上传组件:http://www.hdfu.net/index.html(可惜是收费的) 3.jQuery Jcrop:http://code.ciaoca.com/jquery/jcrop/ 本着开源免费的态度,第二种要收费的插件自然不纳入考虑学习的范围. 本文主

一.序言   陆陆续续的如果累计起来,我估计至少有二十来位左右的朋友加我QQ,向我咨询有关抠图方面的算法,可惜的是,我对这方面之前一直是没有研究过的.除了利用和Photoshop中的魔棒一样的技术或者Photoshop中的选区菜单中的色彩范围类似的算法(这两个我有何PS至少90%一致的代码)是实现简单的抠图外,现在一些state of art 方面的算法我都不了解.因此,也浪费了不少的将知识转换为资产的机会.年30那天,偶然的一个机会,有位朋友推荐我看了一篇关于抠图的文章,并有配套的实现代码,于