今天有人在QQ群里问GDI能不能支持带alpha通道的线条绘制? 大家的答案当然是否定的,很多人推荐用GDI+. 一个基本的图形引擎要包括几个方面的支持:位图绘制,文字绘制,矢量绘制(如矩形,线条). 可惜GDI这个20多年前发明的老古董,对这几项的绘制, 除了位图绘制可以通过AlphaBlend支持alpha通道,其他绘制都不支持alpha通道. 那有没有方法让能通过纯GDI让文字和矢量的绘制也支持alpha通道呢? 讨论这个问题之前,我们先看一下用GDI函数在支持alpha通道的DC上绘制会

import flash.display.BitmapData; import flash.display.Bitmap; /** * 将图像的Alpha通道转换为黑白图像(分离ARGB方式) */ var bmpd:BitmapData = new ImagePNG();//绑定的png图片 var pixBmpd:BitmapData = new BitmapData(bmpd.width,bmpd.height,false); for (var i:int=0; i< bmpd.heigh

上篇文章中我们讲到了使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 而为了更好地观察一些图像材料的特征,有时需要对RGB三个颜色通道的分量进行 分割显示和调整 .通过Opencv 的split和merge 方法很方便 达到的目的. 一.分离颜色通道 先讲讲这俩个互为冤家的函数.首先讲进行通道分离的split 函数 <1>split函数详解 将一个多通道数组分离成几个单通道数组.  PS:这里的array按语境译

11     绘制直线的line函数 DrawLine(Mat img, Pont start, Point end); 绘制椭圆的ellipse函数 DrawEllipse(Mat img, double angle) 其中angle为椭圆旋转角度 绘制矩形的rectangle函数 DrawRectangle 绘制原的circle函数 DrawFilledCircle(Mat img, Point center) 绘制填充的多边形的fillpoly函数 DrawPolygon(Mat img)

##名称:分离颜色通道&多通道图像混合 ##平台:QT5.7.1+OpenCV3.2.0 ##时间:2017年12月11日 /***************创建QT控制台程序*******************/ #include <QCoreApplication> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgp

ROI区域图像叠加&图像混合 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; //-----------------------------------[全局函数声明部分]--------------------------------------

一.图像通道 1.彩色图像转灰度图 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("beauty") plt.imshow(gray,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 使用函数convert()来进行转换,它是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,

Graphics.DrawImage 方法 在指定的位置使用原始物理大小绘制指定的 Image. 命名空间:System.Drawing 程序集:System.Drawing(在 system.drawing.dll 中) public void DrawImage ( Image image, Point point ) 参数 image 要绘制的 Image. point Point 结构,它表示所绘制图像的左上角的位置. public void DrawImagePoint(PaintEv

一.图像通道 1.彩色图像转灰度图 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt img=Image.open('d:/ex.jpg') gray=img.convert('L') plt.figure("beauty") plt.imshow(gray,cmap='gray') plt.axis('off') plt.show() 使用函数convert()来进行转换,它是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,

前言: GDI+从Windows XP操作系统(大概2002-2003年)开始引入的,现在都9102年了,再学习这么古老的技术肯定是过时了.windows桌面程序没落了,随着移动的兴起,用户被惯坏了,现在,用户对界面的要求不只是可以用, 而且天生(自发.自然而然)的希望界面能够顺滑.流畅.微动画.抽屉效果.淡入淡出等等.使用GDI+去实现这些高端的界面需求是十分困难而工作量巨大的.因此,建议转前端学习html5,跨平台,效果又炫.如果硬要在windows 上开发,可以关注下NUI(natural

cdsn博客不支持word文件,所以这里显示不完全.可到本人资源中下载word文档: v0.3:http://download.csdn.net/detail/kl222/6961491 v0.1:http://download.csdn.net/detail/kl222/6677635  下载完后评论,可以返还你的积分.此文档还在完善中,欢迎大家交流,共同完善.    Webrtc  教程 版本0.3(2014年2月) 康林 (16614119@qq.com) 本文博客地址:http://bl

最近的工作是给开源的DUILib支持Accessibility, 一些经验记录并分享下. 微软的Accessibility其实Windows平台上一个挺重要的东西, 尽管在国内不受重视,但是如果你的软件要出口欧美,Accessibility是必须的, 不然国外正规单位(政府,学校,大公司等)是禁止采购的. 如果我们的软件用的是Winodws标准控件,一般Accessibility是系统默认内置支持的 (当然这也不是一定的,据我测试系统的Date Time Picker控件是不支持MSAA的).因

接opencv6.3-imgproc图像处理模块之边缘检测 九.直方图的相关操作 直方图是图像中像素强度分布的图形表达方式:它统计了每一个强度值所具有的像素个数 上图是一个灰色图像,通过对图像的每个不同值进行统计个数,得到了右边的直方图,这是图像操作中算是最简单的了,因为最简单,泛化很好,但是效果也只能呵呵了.不过简单的如果两幅图的对比强烈,那么采用直方图对比分类也算是最简单的了. 1.均衡化 直方图均衡化是通过拉伸像素强度分布范围来增强图像对比度的一种方法.说得更清楚一些, 以上面的直方图为例

今天写直方图,学了几个相关函数 1. mixChannels void mixChannels(const Mat* src, int nsrc, Mat* dst, int ndst, const int* fromTo, size_t npairs) 功能: 把 src 中指定的若干通道 复制到 dst中 src: 输入图像, 可以多张 nsrc: 有多少张输入图像 dst: 输出图像,可以多张 ndst: 有多少张输出图像 fromTo: {0 , 1, 1, 2, 2, 0} 这样偶数个

想在周末去游泳,找了些游泳的注意事项什么的,想想还没干正事,就来继续看看opencv的使用吧,晚上看了opencv的一些基本入门的东西,打算下面主要总结CSDN上一个大牛的博文,链接如下:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/23710721 主要有: 1.opencv2.4.9中的一些组件. 2.这是头文件标配 #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/

PS-PL之间的AXI 接口分为三种:• 通用 AXI(General Purpose AXI) — 一条 32 位数据总线,适合 PL 和 PS 之间的中低速通信.接口是透传的不带缓冲.总共有四个通用接口:两个 PS 做主机,另两个 PL 做主机.• 加速器一致性端口(Accelerator Coherency Port) — 在 PL 和 APU 内的 SCU之间的单个异步连接,总线宽度为 64 位.这个端口用来实现 APU cache 和 PL的单元之间的一致性.PL 是做主机的.• 高性

参考:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 这位同学挺牛的,才研一就出书了,实在是让人汗颜啊,不说了,多学习. 这一篇主要讲了opencv中的几个基本函数imread,namewindow,imshow,imwrite,浅显易懂,非常的赞. ROI:感兴趣的区域.看看这位同学给的一段代码: 先在原图中标出感兴趣的区域和大小,在原图此区域的地方和另外一幅图按着相应的权重进行混合,就得到一幅混合图像. 具体可参考这篇博文:

在图像处理中,目标区域定义为感兴趣区域ROI(region of Interest),这是后期图像处理的基础,在获取ROI后,进行一些列的处理.ROI区域在Opencv中就是Rect,先构建Rect,然后给予ROI一些特点,形成了图像掩膜. 一.ROI创建 //定义一个Mat类型并给其设定ROI区域 Mat imageROI; //方法一 imageROI=image(Rect(,,logo.cols,logo.rows)); //方法二 imageROI=Image(Range(,+logoI

一些小概念 1.反投影直方图的结果是一个概率映射,体现了已知图像内容出如今图像中特定位置的概率. 2.概率映射能够找到最初的位置,从最初的位置開始而且迭代移动,便能够找到精确的位置,这就是均值漂移算法做的事情. 3.均值漂移算法是以迭代的方式锁定函数的局部最大值的. 关于均值漂移算法的过程(opencv) 事实上均值漂移算法就是寻找提前定义寻找区域中数据点的重心,或者说加权平均值.将寻找区域中心移动到数据点的重心处,并反复这个过程直到寻找区域重心收敛到一个稳定点. OpenCV中定义了两种终止条

最近的工作是给开源的DUILib支持Accessibility, 一些经验记录并分享下.   微软的Accessibility其实Windows平台上一个挺重要的东西, 尽管在国内不受重视,但是如果你的软件要出口欧美,Accessibility是必须的, 不然国外正规单位(政府,学校,大公司等)是禁止采购的.   如果我们的软件用的是Winodws标准控件,一般Accessibility是系统默认内置支持的 (当然这也不是一定的,据我测试系统的Date Time Picker控件是不支持MSAA