在网页中通过div+css实现半透明效果不难,今天我们看看一种在winfrom中实现的方法: 效果图如下,正常时: 显示遮罩层时: 自定义遮罩层控件的源码如下: View Row Code 1 using System; 2 using System.Drawing; 3 using System.Windows.Forms; 4 using System.ComponentModel; 5   6 namespace MyOpaqueLayer 7 { 8     /// <summary>

图像有用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4   描述 “ACKing”同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色.       图1                                                        图2 已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑色(即像素为0的点)

点击打开链接 图像有用区域 时间限制:3000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:4 描述 "ACKing"同学以前做一个图像处理的项目时,遇到了一个问题,他需要摘取出图片中某个黑色线圏成的区域以内的图片,现在请你来帮助他完成第一步,把黑色线圏外的区域全部变为黑色.       图1                                                        图2 已知黑线各处不会出现交叉(如图2),并且,除了黑线上的点外,图像中没有纯黑

四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 分类: 图像处理 2014-08-03 12:40 4088人阅读 评论(4) 收藏 举报 salient region detec显著性检测 laviewpbt  2014.8.3 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC

https://blog.csdn.net/cai13160674275/article/details/72991049?locationNum=7&fps=1 四种简单的图像显著性区域特征提取方法-----> AC/HC/LC/FT. 上文讲了几种简单的方法,显著性检测就是把一幅图像中最吸引人注意的部分提取出来. 我用opencv重写了LC,AC,FT三种算法,代码和效果如下:   利用频谱来做的显著性提取的方式   1.,后面的方法其实大概都是基于这个实现的,代码样子差不多 LC思路就

碰到了一个曾经从未见过的奇怪问题:先上截图: 执行号 用户 题目 结果 时间 内存 语言 提交时间 895360 userid=%E9%95%BF%E6%9C%A8" style="text-decoration:none; color:rgb(55,119,188)">长木 pid=92" style="text-decoration:none; color:rgb(55,119,188)">图像实用区域 Accepted 508

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

在大多图像处理中,我们会应用到高斯模糊处理图像,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次.在此文中介绍了高斯模糊的实现和可选区域的模糊[美图秀秀-背景虚化] 高斯模糊的原理中,它是根据高斯曲线调节像素色值,它是有选择地模糊图像.说得直白一点,就是高斯模糊能够把某一点周围的像素色值按高斯曲线统计起来,采用数学上加权平均的计算方法得到这条曲线的色值,最后能够留下人物的轮廓,即曲线．是指当 Adobe Photoshop 将加权平均应用于像素时生成的钟形曲线.在PS中间,你应该知道所有的颜色不过都是数字

Qt环境下图像的打开和涂色 一.设计目标 能够在 Qt QtCreator 环境下打开常用图像格式文件,诸如 bmp.jpg.png 图像等,然后将他们转化为 Qt 中的 QImage 类,并进行矩形范围内的涂色. 二.需要提前掌握的知识 1．Qt 图像类 Qt 中用于图像操作的类有 QImage 和 QPixmap,其中 QImage 主要负责图像编辑和修改,而 QPixmap 则负责图像的显示. 2．Qt 如何修改图像 QImage 中有一个 setPixelColor() 方法可以对ima

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P

Asp.net的热点区域控件非常有用,但是对于热点区域如何精确定位,设定矩形,圆和多边形要素点的位置,用flash能够精确定位,在flash中制作热点区域的部分,可以是矩形,图形或者文字,然后对于这部分不要组合,单击它,可以获得最左边的x,y值,宽度和高度.

先看几张效果图吧 效果图: 可以直接测试的代码: 头文件: // Saliency.h: interface for the Saliency class.//////////////////////////////////////////////////////////////////////////===========================================================================// Copyright (c) 2009 R

area_center_gray ( Regions, Image : : : Area, Row, Column )    计算Image图像中Region区域的面积Area和重心(Row,Column). cooc_feature_image ( Regions, Image : : LdGray, Direction : Energy,Correlation, Homogeneity, Contrast )   计算共生矩阵和推导出灰度特征值 Direction:灰度共生矩阵计算的方向  

************************************************************* * Halcon从某一个图片以指定区域绘制到另一个图像 * Author: LiGuangyu * Date: -- * 在Halcon中找了很多次都没找到这种算子,后来自己想出来的一个办法 ************************************************************* *读取图像 read_image(Image, 'fabri

图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储方式.存储地址等),而数据指针则指向图像所有像素值的矩阵.通常复制Mat类型数据有两

[opencv学习笔记六]图像的ROI区域选择与复制 孜然   7 人赞同了该文章 图像的数据量还是比较大的,对整张图片进行处理会影响我们的处理效率,因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理,也就是感兴趣区域ROI.今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI.以及对ROI区域图像进行复制与替换. 在开始之前我们还是先来看一下Mat类型的数据存储方式以及对Mat类型变量赋值的方式.Mat类型的图像在内存中包含两部分的内容:矩阵头与图像数据矩阵的指针.矩阵头包含了图像的基本信息(如矩阵尺寸.存储

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove small objects. 

1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH’03), 22(3):313-318, 2003. 下载地址(paper+matlab代码): 泊松融合 2:泊松融合的一个基本介绍          http://blog.sina.com.cn/s/blog_4

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像