Asciidoc Book Editor based on JavaFX 8  Asciidoc FX is a book / document editor to build PDF, Epub, Mobi and HTML books, documents and slides. AsciidocFX is also a winner of Duke’s Choice Award 2015. Figure 1. AsciidocFX - Duke’s Choice Award 2015 wi

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

图像处理工具包ImagXpress的开发厂商Accusoft Pegasus旗下有多种图像处理相关的控件,但是这些图像处理控件之间的如何加传递图像数据呢?在ImagXpress 11版本之前,是需要将图像的数据用DIB格式表示,不过后来逐渐的就开始寻找一种更加简单的方法来实现组件间的图像数据的传递,最终达到想一个方法调用般简单. 在Accusoft Pegasus下的任何产品或是组合,只要支持可以用简单的方法发送图像的数据到另一个Accusoft对象的Accusoft图像,就将会有两种方法实现数

前言 本文将主要讲解如何使用 OpenCV 实现图像分割,这也是图像金字塔在 OpenCV 中的一个重要应用. 关于图像分割 在计算机视觉领域,图像分割(Segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程.图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析.[1]图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等).更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性. 图像分

前言 图像金字塔是计算机图形学中非常重要的一个概念. 本文将详细介绍这个概念,以及它的实现与应用. 图像金字塔的定义 图像金字塔是一组图像的集合,集合中的所有图像都是通过对某一图像连续降采样得到的一组图像序列. 有两种经典的金字塔:高斯金字塔和拉普拉斯金字塔,前者采用向下采样,后者是向上采样需要的缺失的信息. 向下采样(生成高斯金字塔)的具体操作为: 1. 对图像进行高斯卷积 2. 删除所有的偶数行和偶数列 向上采样的缺失信息(生成拉普拉斯金字塔)的具体操作为: 1. 首先将维数扩大两倍 2.

我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 如果需要检测到图像里面的边缘,首先我们需要知道边缘处具有什么特征. 对于一幅灰度图像来说,边缘两边的灰度值肯定不相同,这样我们才能分辨出哪里是边缘,哪里不是. 因此,如果我们需要检测一个灰度图像的边缘,我们需要找出哪里的灰度变化最大.显然,灰度变化越大,对比度越强,边缘就越明显. 那么问题来了,我们怎么知道哪里灰度变化大,哪里灰度变化小呢? 导数,梯度,边缘信息 在数学中,与变化率有关的就是导数. 如果灰度图像的像素是连续的(实际不是),

[转载]转载自http://www.cnblogs.com/leaven/archive/2010/04/06/1705846.html JPEG压缩编码算法的主要计算步骤如下: (0) 8*8分块. (1) 正向离散余弦变换(FDCT). (2) 量化(quantization). (3) Z字形编码(zigzag scan). (4) 使用差分脉冲编码调制(DPCM)对直流系数(DC)进行编码. (5) 使用行程长度编码(RLE)对交流系数(AC)进行编码. (6) 熵编码. 一.JPEG文

BitmapMetadata类: 继承自抽象类ImageMetadata,包含图像的原数据信息,如相机型号.图像修改程序名称.拍照日期.拍照地点等.ImageSoure类包含ImageMetadata类型的Metadata属性.由于ImageMetadata是抽像类,所以提取信息时用它的子类BitmapMetadata.如: BitmapMetadata metaData=img.Source.Metadata as BitmapMetadata; MessageBox.Show(metaDat

这是在博客园的第一篇文章 如果你在寻找能够快速在image控件刷新大图像(比如分辨率3000*3000的图像)的办法,尤其是想把内存中的裸数据(只有图像的数据,不包含图像头等信息)快速显示到界面,那么你来对地方了,看完这篇博客会解决困扰了你一天,或者一个礼拜,或者一年,或者一辈子的问题,时间的长短取决于你看到这篇博客的时间. 请注意:如果本篇博客对于解决你的问题起到了决定性的作用,那么请在你的代码里加上以下两行内容,请尊重别人的努力.转载请注明出处 // provide by zhangshao

luvcview,使用mplayer查看摄像头和luvcview保存YUV图像视频的播放 在mplayer中查看摄像头,可使用如下命令:mplayer tv:// -tv driver=v4l2:input=0:width=640:height=480:fps=25 -vo x11当然,前提是你已经安装了摄像头驱动.luvcview保存YUV图像:luvcview -cluvcview保存YUV视频:luvcview -S在mplayer中查看YUV格式的图片或视频,可使用如下命令:mplaye

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

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说,主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片空间几何变换.包含图像平移.图形旋转.图像反转倒置镜像和图像缩放的知识. 同一时候文章比較具体基础.没有採用GDI+获取矩阵.而是通过读取BMP图片信息头和矩阵像素实现变换,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文

本文主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识,主要结合自己大三所学课程<数字图像处理>及课件进行解说.主要通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理.包含图像灰度线性变换.灰度非线性变换.图像阈值化处理.图像均衡化处理等知识,并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 .同一时候文章比較具体基础,希望该篇文章对你有所帮助,尤其是刚開始学习的人和学习图像处理的学生. [数字图像处理]一.MFC具体解释显示BMP格式图片        [数字图像处理]二.MFC单文档切割窗体显示图片  

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点

CVPR2020:利用图像投票增强点云中的三维目标检测(ImVoteNet) ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_ImVoteNet_Boosting_3D_Object_Detection_in_Point_Clouds_With_Image_CVPR_202

在RichtTextBox中,我想用表情符号图像自动替换表情符号字符串(例如:D).我到目前为止工作,除了当我在现有的单词/字符串之间写出表情符号字符串时,图像会在行尾插入. 例如:你好(在这里插入:D)这是一条消息结果是:你好,这是一条消息<<图片 另一个(微小的)问题是插入后的插入位置在插入之前设置. 这就是我已经得到的: public class Emoticon { public Emoticon(string key, Bitmap bitmap) { Key = key; Bitm

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第九章: 新兴分析-社交,移动和视频 网络在过去几年中发生了不可思议的发展变化:从单向对话到双向对话的转变; 由视频,Ajax和Flash提供的丰富的web体验; 和通过多渠道(如RSS和移动)的内容分发. 这些改变在让用户自行负责的同时,也改进了网站体验. 但是,这带来了一个小问题:你如何度量成功呢? 在这个令人兴奋的章节中,我将会介绍一些新兴的分析解决方案,以能够解决:Web如何从"所有内容在同一个地方" 以及

1 TextView文本框 1.1 TextView类的结构 TextView 是用于显示字符串的组件,对于用户来说就是屏幕中一块用于显示文本的区域.TextView类的层次关系如下: java.lang.Object   ↳ android.view.View   ↳ android.widget.TextView 直接子类: Button, CheckedTextView, Chronometer, DigitalClock, EditText 间接子类: AutoCompleteTextV

转自:http://blog.csdn.net/huang9012/article/details/21811271 之前啃了不少OpenCV的官方文档,发现如果了解了一些OpenCV整体的模块架构后,再重点学习自己感兴趣的部分的话,就会有一览众山小的感觉,于是,就决定写出这篇文章,作为启程OpenCV系列博文的第二篇. 至于OpenCV组件结构的研究方法,我们不妨管中窥豹,通过opencv安装路径下include目录里面头文件的分类存放,来一窥OpenCV这些年迅猛发展起来的庞杂组件架构. 我

本文为腾讯Bugly开发者社区 投稿,作者:soonlai,版权归原作者所有,未经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/582939577ef9c5b708556b0d 1.背景 目前网络中图片仍然是占用流量较大的一部分,对于移动端更是如此,因此,如何在保证图片视觉不失真前提下缩小体积,对于节省带宽和电池电量十分重要. 然而目前对于JPEG.PNG.GIF等常用图片格式的优化已几乎达到极致,因此Google于2010年提出了一种新的图片压缩格式 – Web

目录 1.   介绍 2.   软件环境 3.   在运行示例代码之前(源代码 + 示例登陆帐号) 4.   自定义操作结果和控制器扩展 1)   OpenFileResult 2)   ImageResult 5.   控制器扩展 6.   自定义HTML帮助器 1)   ImageButton 2)   EnumDropDownList 3)   CustomCheckBox 4)   ImageFromStream 7.   在MVC4.0中引入jqGrid插件(涉及技术:AJAX,JSO