ImageJ是世界上最快的纯Java的图像处理程序.它可以过滤一个2048x2048的图像在0.1秒内(*).这是每秒40万像素!ImageJ的扩展通过使用内置的文本编辑器和Java编译器的ImageJ的开发插件.500多插件可用. 数据类型:8位灰度或索引色,16位无符号整数,32位浮点和RGB色彩. 文件格式:读写所有支持的数据类型为TIFF(非压缩)或原始数据.打开和保存GIF,JPEG,BMP,PNG,PGM,FITS和ASCII.打开DICOM.使用URL打开的TIFF.GIF文件.J

所用的函数非常简单,只需要用到mesh函数,示例代码如下: Ima=imread('F:\pathto\test.jpg'); surf_ima = surf(rgb2gray(Ima)); %黑色的3D图 title('3D') mesh_ima = mesh(rgb2gray(Ima)); %有色彩的3D图 参考链接:https://cn.mathworks.com/matlabcentral/answers/17998-image-processing-how-can-i-create-a

灰度直方图的定义 灰度直方图是灰度级的函数,描述图像中该灰度级的像素个数(或该灰度级像素出现的频率):其横坐标是灰度级,纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数(频率). #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace c

理解iPhone高清分辨率的问题可以有两个关键切入点: 1.像素坐标普通屏是480*320,Retina屏是960*640,而逻辑坐标系同为480*320: 2.Retina屏幕一个逻辑坐标点坐标包含4个像素,而普通屏幕一个逻辑点的坐标只包含1个像素. 于是可以理解的是,对于同一张图,像素数目是固定的,在Retina屏幕上,肯定比在普通屏幕上在逻辑坐标尺寸上要小2倍. 举例来说:一张图片像素尺寸为100*100,在Retina屏幕上逻辑坐标只有50*50,因为虽然逻辑尺寸50*50,但实际像素尺

document.documentElement.clientWidth       不包含滚动条 window.innerWidth                                            +滚动条 window.outerWidth                                            +浏览器边框 window.width                                                     屏

解决 canvas 绘图在高清屏中的模糊问题 为什么模糊 CSS 像素是一个抽象单位(1 px),浏览器根据某种规则将 css 像素转化为屏幕需要的实际像素值. 在高清屏之前,屏幕上显示一个像素点需要 1 x 1 个 css 像素.在高清屏,同样大小的屏幕上要显示一个点,就需要 n x 1 个 css 像素.这里的 n 就是设备像素比 devicePixelRatio >= 2. 也就是说,同样大小的区域,高清屏需要更多的 css 像素:css 像素不够,则会放大内容--变得模糊:css 像素足

问题点1:iphone5分辨率:640 * 1136 dp,为什么chrome浏览器F12中显示的320 *568??         iPhone5 分辨率640 * 1136指的是物理像素,而实际开发中用的px是逻辑像素, px : 逻辑像素,浏览器使用的抽象单位(抽象单位指根据不同设备可以变大变小) dp, dt: 物理像素,与设备无关(物理像素是固定的不会改变) dpr:像素比 ppI越高,像素越高,图像越清晰,系统默认设置缩放比越大 视网膜Retina屏: dpr>=2 计算公式:1p

面系那个对象开发原则.高内聚.低耦合 软件设计中通常用耦合度和内聚度作为衡量模块独立程度的标准.划分摸块的一个准则就是高内聚低耦合. 这是软件工程中的概念,是判断设计好坏的标准,主要是面向OO的设计,主要是看类的内聚性是否高,偶合度是否低. 每一个类完成特定的独立的功能,这个就是高内聚.耦合就是类之间的互相调用关系,如果耦合很强,互相牵扯调用很多,那么会牵一发而动全身,不利于维护和扩展. 类之间的设置应该要低耦合,但是每个类应该要高内聚.耦合是类之间相互依赖的尺度.如果每个对象都有引用其它所有的

MHI最初是由Bobick 和 Davis提出的,在此之前,Bobick 和 Davis 首先提出了二值的运动能量图(Motion Energy Image,MEI),通过描述物体如何移动和运动在空间中发生的位置,来进行基于运动的物体识别.运动能量图显示了运动的轮廓和能量的空间分布.在运动能量图的基础上产生了运动历史图(Motion History Image,MHI).运动历史图是一种基于视觉的模板方法,通过计算时间段内同一位置的像素变化,将目标运动情况以图像亮度的形式表现出来.它是这样的一种

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho

2018-07-19 全部谷歌渣翻加略微修改 大家将就的看哈 建议大佬们还是看看原文 点击收获原文 其中用到的示例文件 multi-output-classification 大家可以点击 下载 . 几周前,我们讨论了如何使用Keras和深度学习进行多标签分类. 今天我们将讨论一种称为多输出分类的更先进的技术. 那么,两者之间的区别是什么?你怎么跟踪学习所有这些东西呢? 虽然它可能有点令人困惑,特别是如果你不熟悉深度学习,这就是我如何区分它们的: 在多标签分类中,您的网络在网络末端只有一组完全连

一 .热力图定义 热力图(heat map)也称热图,是以特殊颜色高亮区域的形式表示密度.温度.气压.频率等分布的不易理解和表达的数据. 二.HeatmapRenderer esri/renderers/HeatmapRenderer类用来快速绘制热力图,将要素图层点数据渲染为强调更高密度或加权值区域的栅格可视化效果.构造函数为: new HeatmapRenderer(options)options包括: 圆半径blurRadius: 一组渲染器渐变颜色字符串colors,该属性是必需的: 加

EBImage中文文档 英文版出处:http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/EBImage/inst/doc/EBImage-introduction.html ebimage提供通用的图像处理和分析功能.这允许使用R编程语言的这样的任务的自动化,并有利于在R环境中的信号处理,统计建模,机器学习和可视化与图像数据的其他工具的使用. 1 安装EBImage. ebimage是R包分布作为BioConductor计划的一

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! arXiv:2003.10399v2 [cs.CV] 23 Jul 2020 ECCV 2020 1 https://github.com/ssharmin/spikingNN-adversarial-attack Abstract 在最近对可信任的神经网络的探索中,我们提出了一个潜在的候选,即脉冲神经网络(SNN)之于对抗攻击的内在鲁棒性.在这项工作中,我们证明对CIFAR数据集上的深度VGG和ResNet结构,在基于梯度的攻击下,

这篇文章写的非常好,确定要~认真~慎重~的转载了,具体请关注本文编辑作者:http://wenhuix.github.io/research/denoise.html   我不会告诉你这里的代码都是free! 图像去噪是非常基础也是非常必要的研究,去噪常常在更高级的图像处理之前进行,是图像处理的基础.可惜的是,目前去噪算法并没有很好的解决方案,实际应用中,更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡,再一次验证了我老师的一句话: 所有的工程问题最后都是最优化问题. 噪声模型   图像中噪声的来源有

这是DL的发明人Hinton在多伦多大学的2013年冬季教授de课程,并将视频分享到coursera网站上.其中不但有视频,也有课件,但是Hinton主页上还有他上课的课后问题,Hinton告诉学生这些视频作为课前看看,课中在讨论和上课,其实这种方法很好.可惜估计一辈子也看不到大牛了,只能沾沾他的放到万里的光了,不过Hinton的课程的确每节课包含的信息太多了,还是较为难消化的,不如ng说的通俗易懂,看来传道授业上还是ng更胜一筹.Hinton针对研究生的课程是很大的贴近DL的,但是没有视频,只

Hinton第五课 突然不知道object recognition 该翻译成对象识别好,还是目标识别好,还是物体识别好,但是鉴于范围性,还是翻译成对象识别吧.这一课附带了两个论文<Convolutional Networks for Images,Speech,and Time-series>在前面翻译过:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/40832953和<Gradient-based learning applie

这是Hinton的第14课,主要介绍了RBM和DBN的东西,这一课的课外读物有三篇论文<Self-taught learning- transfer learning from unlabeled data>和<A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets>以及<To recognize shapes, first learn to generate images>.(ps:在下文中样本和采样来自同一个英文单词,泛化和生成

Hinton第15课,本节有课外读物<Semantic Hashing>和<Using Very Deep Autoencoders for Content-Based Image Retrieval>这两篇论文 一.从PCA到AE 这部分中,首先介绍下PCA,这个方法被广泛的应用在信号处理上.PCA的idea就是高维数据可以用更低维度的编码来表示,当数据位于高维空间中的线性流形(linear manifold)附近时就会发生这种情况.所以如果我们可以找到这个线性流形,我们就能将数