Halcon中Image有多种像素表示方式,这方面网上找到的资料比较少,有一张大恒图像培训的文档中提到过,感觉描述比较准确: 里面有四种类型比较类似:uint2.int1.int2.int4. 区分起来很简单,带1表示8位,带2表示16位,带4表示32位,带u表示无符号(即无“负号”这种符号) 我用Photoshop生成一张0-255黑白渐变的黑白bmp图片(尺寸256*256),如下: 下面我想探究一下,看这几种不同的图像格式各自的灰度取值范围是多少. read_image (Image, '

CT值的单位是Hounsfield,简称为Hu,范围是-1024-3071.用于衡量人体组织对X射线的吸收率,设定水的吸收率为0Hu. 在DICOM图像读取的过程中,我们会发现图像的像素值有可能不是这个范围,通常是0-4096,这是我们常见到的像素值或者灰度值,这就需要我们在图像像素值(灰度值)转换为CT值. 首先,需要读取两个DICOM Tag信息,(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope. 然后通过公式: Hu = pix

在 Halcon 中,或许大部分人都知道如何通过 get_grayval 获取图像的灰度值,这条算子在获取单个像素时是比较好用的.但是当你想获取一幅大尺寸图像的一行甚至所有的灰度数据时,它就会变得很吃力.这一点在该算子的介绍文档中也有提及. 这里要介绍的是通过 get_image_ponter1 或 get_image_pointer3 获取图像数据,这样的方法也是 Halcon 文档中所推荐的方式,遗憾的是 Halcon 文档中并没有继续这个话题,甚至百度和谷歌都找不到任何一条关于如何使用它来

uva 1411 Ants Description Young naturalist Bill studies ants in school. His ants feed on plant-louses that live on apple trees. Each ant colony needs its own apple tree to feed itself. Bill has a map with coordinates of n ant colonies and n apple tre

源码下载地址:https://github.com/lizhiqiang0204/ImageGray.git Halcon代码如下: *读取图片,转换成灰度图片 read_image (Image1, 'C:/Users/Public/Documents/MVTec/HALCON-17.12-Progress/examples/images/cable1.png') rgb1_to_gray (Image1, Image) *选择测量的区域 draw_rectangle1 (, Row1, Co

rot 带旋转 mg 带金字塔 rad 角度转弧度 deg 弧度转角度 基于灰度受光照影响比较显著,实际项目中用的不多. MaxOverlap:0~1  指遮挡的部分比例  例如0.6,意思是遮挡了0.6也可被找到,0.1至遮挡了0.1可被找到,0指不能被遮挡一点,该值越大指即使重叠的越厉害也可被找到 Greediness:0~1 贪婪度,越大意味着搜索的越快精度越低,越小意味着搜索慢精度高,速度和精度永远是个矛盾的东西 (tuple)$'d' :将tuple十进制整数不带小数点 (tuple)

Cyclic Tour Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/65535 K (Java/Others)Total Submission(s): 1197    Accepted Submission(s): 626 Problem Description There are N cities in our country, and M one-way roads connecting them. Now Li

import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Set;   public class MinMapDemo {       public static void main(String[] args) {         Map<Integer, Integer> map = new HashMap<

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #define random(x) (rand()%x) void creat_array(int a[],int len,int max); void print_array(int a[],int n); void main(){ printf("please input two numbers as the array's length and the array's ma

128/0/0       深红         255/0/0       红           255/0/255     粉红        255/153/204 玫瑰红       153/51/0      褐色          255/102/0     桔黄          255/153/0     浅桔黄       255/204/0     金色         255/204/153 棕黄         51/51/0       橄榄绿       128/1

128/0/0       深红         255/0/0       红           255/0/255     粉红        255/153/204 玫瑰红       153/51/0      褐色          255/102/0     桔黄          255/153/0     浅桔黄       255/204/0     金色         255/204/153 棕黄         51/51/0       橄榄绿       128/1

题目描述: class Solution(object): def mctFromLeafValues(self, arr): """ :type arr: List[int] :rtype: int """ n = len(arr) f = {: [] * n} , n + ): f[l] = [] * n - l): f[l][i] = << , l): a = max(arr[i:i+k]) b = max(arr[i+k:i+

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

http://blog.csdn.net/xw20084898/article/details/17564957 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理 otsu法(最大类间方差法,有时也称之为大津算法)使用的是聚类的思想,把图像的灰度数按灰度级分成2个部分,使得两个部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别 来划分. 所以 可以在二值化的时候 采用otsu算法来自动选取阈值进行二值化.otsu算法被认为是图像分割中阈值选取的最

select_contours_xld (Edges, SelectedContours, 'closed', 0, 0, 0, 0) 筛选闭合边缘曲线 sub_image (ImageConverted1, ImageConverted2, ImageSub, 1, 0) 一幅图减另一幅图.用一幅图的灰度减另一幅的灰度成新的一幅图 mult_image (Image, ImagePart, ImageResult, 0.015, 0) 一幅图加一幅成的一幅图 partition_dynamic

图像算法:图像阈值分割 SkySeraph Dec 21st 2010  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Dec.21st 2010 HQU 一.工具:VC+OpenCV 二.语言:C++ 三.原理(略) 四.程序 主程序(核心部分)  代码 1 /*===============================图像分割=====================================*/

Halcon学习之一:查询图像参数 1.get_grayval ( Image : : Row, Column : Grayval ) 计算Image图像中坐标为(Row,Column)的点的灰度值Grayval. 2.get_image_pointer1 ( Image : : : Pointer, Type, Width, Height ) 计算Image图像的数据指针Pointer,图像类型Type,图像宽度Width和高度Height.Pointer指向了Image data的起点位置.

VTK6 引入了许多不兼容的变.这其中就包括关于vtkImageData中元数据管理及内存分配的方法.这些方法有些直接改变了行为或者能加了额外的参数. GetScalarTypeMin() GetScalarTypeMax() GetScalarType() SetScalarType(int scalar_type) GetNumberOfScalarComponents() SetNumberOfScalarComponents(int n) AllocateScalars() GetNum

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

图像增强的目的:改善图像的视觉效果或使图像更适合于人或机器的分析处理.通过图像增强,可以减少图像噪声,提高目标与背景的对比度,也可以增强或抑制图像中的某些细节.  --------------------------------------------------------------------------------------------------- 灰度变换:把原图像的像素灰度经过某个函数变换成新图像的灰度.可分为直线灰度变换法和直方图修正法. 直线灰度变换法:线性.分段线性.非线性

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