上篇文章<拥抱 C/C++ : Android JNI 的使用>里提到调用 native 方法直接修改 bitmap 像素缓冲区,从而实现将彩色图片显示为灰度图片的方法.这篇文章将介绍该操作的实现原理. 开始先不讲关于 Bitmap 的相关细节,先从计算机底层存储与运算原理讲起.总所周知,计算机只识别 0 和 1,无论是八进制.十进制.十六进制,在底层都会被转换为二进制.有几个单位与概念要提及一下: 计量单位 bit(位) 计算机表示信息的最小单位,也是最小的存储单位,只有两种状态:0 和 1

目录 来对下面的图像滤波,其实就是对各个像素点进行数学运算的过程 均值滤波 中值滤波 拉普拉斯滤波 Sobel滤波 注意 来对下面的图像滤波,其实就是对各个像素点进行数学运算的过程 均值滤波 均值滤波的实现很简单,把滤波器的各个像素点相加在取平均就可以了. public static int getAVEcolor(int x,int y,BufferedImage bi) { int color=0; int r=0,g=0,b=0; for(int i=x-1;i<=x+1;i++) for

p { margin-bottom: 0.1in; line-height: 120% } a:link { } Bitmap对图像的处理 一.引言: 在开发中涉及到图片包括.png,.gif,.9.png,.jpg,Drawable系对象,以及位图Bitmap,那么Bitmap是一个什么角色,如下将做一个详细介绍． 二.Bitmap概述 bitmap(位图图像), 亦称为点阵图像或绘制图像,是由称作像素(图片元素)的单个点组成的．扩展名可以是.bmp或者.dib.它将图像定义为由点(像素)组成

Xinwei: 写的通俗易懂,终于让我这个不搞CV.不搞图像的外行理解卷积和滤波了. 图像卷积与滤波的一些知识点 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流. 一.线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)

原文:Win8Metro(C#)数字图像处理--2.10图像中值滤波  [函数名称] 图像中值滤波函数MedianFilterProcess(WriteableBitmap src) [函数代码] ///<summary> /// Median filter process. ///</summary> ///<param name="src">Source image.</param> ///<returns></

之前在看卷积神经网络,很好奇卷积到底是什么,最后看到了这篇文章http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029,讲得很清楚,这篇文章中提到了对图像的滤波处理就是对图像应用一个小小的卷积核,并给出了以下例子: 可以用opencv的卷积函数来实现卷积: import matplotlib.pyplot as plt import pylab import cv2 import numpy as np img = plt.imread("api

1.中值滤波概念 中值滤波是对一个滑动窗口内的诸像素灰度值排序,用其中值代替窗口中心象素的原来灰度值,它是一种非线性的图像平滑法,它对脉冲干扰级椒盐噪声的抑制效果好,在抑制随机噪声的同时能有效保护边缘少受模糊.中值滤波可以过滤尖峰脉冲.目的在于我们对于滤波后的数据更感兴趣.滤波后的数据保留的原图像的变化趋势,同时去除了尖峰脉冲对分析造成的影响. 以一维信号的中值滤波举例.对灰度序列80.120.90.200.100.110.70,如果按大小顺序排列,其结果为70.80.90.1000.110.1

平滑滤波 平滑滤波是低频增强的空间域滤波技术.空间域滤波技术即不经由傅立叶转换,直接处理影像中的像素,它的目的有两类:一类是模糊:另一类是消除噪音.空间域的平滑滤波一般采用简单平均法进行,就是求邻近像元点的平均亮度值.邻域的大小与平滑的效果直接相关,邻域越大平滑的效果越好,但邻域过大,平滑会使边缘信息损失的越大,从而使输出的图像变得模糊,因此需合理选择邻域的大小.-- 整理自<维基百科>与<百度百科> 滤波 VS 模糊  关于滤波和模糊: 它们都属于卷积,不同滤波方法之间只是卷积核

1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子,可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} $$ 根据上述的差分近似可以推导出 $$ \nabla^{2} f(x, y)=f(x+1, y)+f(x-1, y)+f(x, y+1)+f(x, y-1)-4 f(x, y) $$ 1.2 锐化过程 使用拉普拉斯过滤

public class FastBitmap { BitmapData bitmapData; public FastBitmap(Bitmap bitmap) { ,,bitmap.Width,bitmap.Height), System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, bitmap.PixelFormat); } public unsafe Color GetPixel(int x,int y) { if (bitmapData.Pixel

void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,workImg->nChannels); cvSmooth(in,out,CV_BLUR,3,workImg->nChannels);  //  简单平均 m_dibFlag=imageReplace(out,&workImg); In

from:https://blog.csdn.net/qq_29011299/article/details/81137980 using(Bitmap bmp=new Bitmap(300,50))     {         using(Graphics g=Graphics.FromImage(bmp))         {             g.Clear(Color.WhiteSmoke);             g.DrawString("字符串", new Fon

最为超新新新新鸟...我也不知道第一篇文章应该写什么..所以,把自己最近正在研究的东西报一下吧, 研究的东西其实也不算深奥,就是对一个图像序列中的每张图像进行检测,发现每张图片的聚焦清晰区域,找到这个区域之后,与其他图片区域进行比较,获得图像聚焦最明显的那张,相应像素点的深度就出来了~.. 主要的方法就介绍一下一片89年的文章好了.先对图像进行拉普拉斯滤波,在进行拉普拉斯滤波之后,可以发现,图片渐渐的碉堡了,每张图片聚焦清晰或者说比较明显的变化区域瞬间显示了出来,然后对图片序列里的每个像素点进行

一.题目描述 对下面的图片进行滤波和边缘提取操作,请详细地记录每一步操作的步骤. 滤波操作可以用来过滤噪声,常见噪声有椒盐噪声和高斯噪声,椒盐噪声可以理解为斑点,随机出现在图像中的黑点或白点:高斯噪声可以理解为拍摄图片时由于光照等原因造成的噪声. 二.实现过程 1.加载原图 import cv2 #加载图片 img=cv2.imread("test14.bmp",0) imgzi = cv2.putText(img, 'original', (40,25),cv2.FONT_HERSH

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 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨

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

Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2. 图像金字塔 高斯金字塔 采样金字塔1 1.3. 尺度空间的目的是『见森林又能见树木』,墨迹一点的解释就是,在低尺度下可以看清楚很多细节,在高尺度下可以看到轮廓 2 1.4. 在一幅图像中,要想描述真实世界的结构与信息,多尺度描述至关重要.2 1.5. 图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途.

1．基本理论 拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子,具有旋转不变性.一个二维图像函数 的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数,定义为:   为了更适合于数字图像处理,将该方程表示为离散形式:    另外,拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式,如图5-9所示.图5-9(a)表示离散拉普拉斯算子的模板,图5-9(b)表示其扩展模板,图5-9(c)则分别表示其他两种拉普拉斯的实现模板.从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮.因为图像中的边缘

DoG(Difference of Gaussian) DoG (Difference of Gaussian)是灰度图像增强和角点检测的方法,其做法较简单,证明较复杂,具体讲解如下: Difference of Gaussian(DOG)是高斯函数的差分.我们已经知道可以通过将图像与高斯函数进行卷积得到一幅图像的低通滤波结果,即去噪过程,这里的Gaussian和高斯低通滤波器的高斯一样,是一个函数,即为正态分布函数. 那么difference of Gaussian 即高斯函数差分是两幅高斯图