/// <summary> /// 灰度图像 HObject -> Bitmap /// </summary> public static Bitmap HObject2Bitmap(HObject ho) { try { HTuple type, width, height, pointer; //HOperatorSet.AccessChannel(ho, out ho, 1); HOperatorSet.GetImagePointer1(ho, out pointer,

有幸遇到halcon变量窗口的图像变量不显示,重启软件和电脑都没用这个沙雕问题,也是找了蛮久才发现解决办法特意记录一下. 这是正常情况下的窗口(左边)和图像变量不显示的窗口(右边): 解决方法: 鼠标左键双击图像中红框的位置 2.双击完之后把鼠标移动到如图指定的区域,会显示移动鼠标来调整窗口大小,然后按住鼠标左键向右拖动窗口 3.拖动完之后会如下图显示,双击图像中红框位置即可. 问题挺沙雕,遇到也是真难搞.

1. TensorFlow TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,表达了高层次的机器学习计算,大幅简化了第一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性. TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话.单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统. TensorFlow支持CNN.RNN和LSTM算法,这都是目前在Image,Speech和NLP最流行的深度神经网络模型. 2015年11月5日,G

前言 深度学习是最近比较热的词语.说到深度学习的应用,第一个想到的就是Prisma App的图像风格转换.既然感兴趣就直接开始干,读了论文,一知半解:看了别人的源码,才算大概了解的具体的实现,也惊叹别人的奇思妙想. 声明 代码主要学习了[titu1994/Neural-Style-Transfer]的代码,算是该项目部分的简化版或者删减版.这里做代码的注解和解释,也作为一个小玩具. 论文可以参考[A Neural Algorithm of Artistic Style],网上也有中文的版本. 使

JavaScript变量转换 目录 自动转换 (1)Number与Boolean (2)Number与String (3)String与Boolean (4)null的自动转换 (5)undefined的自动转换 强制转换 运算强制转换 (1)Number与Boolean (2)Number与String (3)String与Boolean (4)null (5)undefined 类型强制转换 (1)Number (2)String (3)Boolean (4)null (5)undefine

java数据类型: Java基本类型共有八种,基本类型可以分为三类: 1.字符类型char,用单引号赋值 2.布尔类型boolean 3.数值类型byte.short.int.long.float.double.数值类型又可以分为整数类型byte.short.int.long和浮点数类型float(直接赋值时必须在数字后加上f或F).double(赋值时可以加d或D也可以不加). java变量: 数据类型 变量名[=值][,变量名[=值]];int a;int b = 1;int c,d;int

XnConvert是一款简单易用的批量图像格式转换软件,其所支持图片格式有JPG.PNG.TIFF.GIF.RAW.JPEG2000.WebP.OpenEXR等等.你可以轻松的实现图像格式的转换.缩放图像比例.添加滤镜特效.水印等等.XnConvert也有Linux和Mac版本,并含有中文界面的免费软件.   使用XnConvert功能之前需要先添加图片,XnConvert支持单个文件或整个文件夹添加二种方式,当然也可以使用Ctrl+左键选择多个单文件.添加的图片会以缩略图的形式显示在页面当中,

问题:工作中涉及到图像的数据类型转换,经常转着转着发现,到了哪一步图像的透明度丢失了! 例如,Bitmap转BitmapImage的经典代码如下: public static BitmapImage BitmapToBitmapImage(System.Drawing.Bitmap bitmap) { using (MemoryStream stream = new MemoryStream()) { bitmap.Save(stream, ImageFormat.Bmp); stream.Po

https://blog.csdn.net/A123638/article/details/52486975这里看到一个很好的方法 // 判断变量是不是jsonisJson(variable: any): boolean { return ( typeof variable === "object" && Object.prototype.toString.call(variable).toLowerCase() == "[object object]&quo

在java中变量转发分为两种,隐式转换和强制转换 隐式转换: byte a = 10; int b = 20; byte c = a + b; // 该方法会报错,转换过程中字节数只能从小变大,不能从大变小 int d = a + b; // 改方法则正常 System.out.println(c); 强制转换: 建议:数据做运算,结果应该是什么类型,就用什么类型接收,不要随意转换类型,否则会有精度的损失 byte a = 10; int b = 20; // 目标类型 变量名 = (目标类型)

目录 cv2.cvtColor() 1. RGB to GRAY 2. RGB to CIE XYZ 3. RGB to YCrCb JPEG 4. RGB to HSV 5. RGB to HLS 6. RGB to CIE L*a*b 7. RGB to CIE L*u*v   本文主要记录Python-OpenCV中cv2.cvtColor()的使用: cv2.cvtColor()   转换图像的颜色空间:官方文档 def cvtColor(src, code, dst=None, dst

在ROS机器人的应用开发中,调用摄像头进行机器视觉处理是比较常见的方法,现在把利用opencv和python语言实现摄像头调用并转换成HSV模型的方法分享出来,希望能对学习ROS机器人的新手们一点帮助.至于为什么转换成HSV模型,因为在机器视觉方面用HSV模型进行图像处理是比较方便的,实现的方法和效果相对于其他模型都较为突出. 接下来是完整步骤: 1.打开一个终端,用vim编辑器新建并打开一个后缀为.py的文件 $ vim a.py 2.在打开的文件里按“a”进入编辑模式,然后输入以下代码 im

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.使用全局变量进行变量传递 OpenCV-Python中可以使用setMouseCallback来设置鼠标事件的回调函数,我们来看个样例. 1.1.案例1代码 import numpy as np import cv2 #freetype mode = 0 #创建回调函数 def OnMouseAction(event,x,y,flags,param): global x1, y1 img = img1 if mode == 0 and event =

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操

有时候,我们传入的是一个值,但是真正显示的需要是另一个值,这时候就需要转换.比如我们传入一个枚举值,而不同的枚举值对于的图片是不一样的. 这时候就需要一个转换规则.WPF里面给我们提供了一个接口IValueConverter.我们可以自己新建一个类继承该接口,然后写自己的转换规则. 我们新建一个类: class ChangeValueToResult : IValueConverter { public object Convert(object value, Type targetType,

atoi,atol,strtod,strtol,strtoul实现类型转换2006-02-13 版权声明:转载时请以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明http://ivanvic.blogbus.com/logs/1920125.html atof(将字符串转换成浮点型数)相关函数atoi,atol,strtod,strtol,strtoul表头文件#include定义函数double atof(const char *nptr);函数说明atof()会扫描参数nptr字符串,跳过前面

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

背景 通常情况下,图像是填充满 HWindowControl 控件,并随其缩放的.此时只需要将 set_part 的参数设置成图像的大小即可. 不过,有时候,在一些测量任务中,我们对原始图像的长宽比敏感,此时的图像显示最好是能保持图像的长宽比不变. 正文 如何保证图像显示的长宽比例呢?答案是将 HWindowControl 控件的 ImagePart 设置成与自身控件的长宽比一致即可.这里我们假设: 图像的大小是 imgWidth 和 imgHeight HWindowControl 控件的窗体

两个基本的形态学操作是腐蚀和膨胀.他们的变化构成了开运算,闭运算,梯度等.下面以这张图为例 1.腐蚀 这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('D:/Test/j.png',0) kernel = np.ones((5,5),np.uint8) erosion = cv2.erode(img,kernel,iterations = 1) cv2.imshow('img',img) cv2.imshow('r

以下内容需要直方图均衡化.规定化知识 均衡化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79815870 规定化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79819263 直方图均衡化应用: 图像直方图均衡化能拉伸灰度图,让像素值均匀分布在0,255之间,使图像看起来不会太亮或太暗,常用于图像增强: 直方图规定化应用: 举个例子,当我们需要对多张图像进行拼接时,我们希望这些图片的亮度.饱和度