我用的是ImageMagickWand的接口,因为这接口比Core接口更上层,所以官方文档推荐用. 抽取整个图像文件字节数据: http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=1&t=20664 抽取图像像素的字节数据: http://www.imagemagick.org/discourse-server/viewtopic.php?f=6&t=12135 ImageMagick附带的convert工具命令使用: c

OpenCV学习C++接口 Mat像素遍历详解

直接获取Mat对象的像素块的数据指针,基于字节指针操作,实现快速像素遍历方法(1280x720, 彩色,仅需几毫秒完成).Mat对象的数据组织形式与像素块数据的存储方式,Mat对象由两个部分组成,元数据头部加像素数据块部分. 代码实现如下: void img_Byte_ptr(Mat &image) { double t1 = getTickCount(); int w = image.cols; int h = image.rows; ; row < h; row++) { uchar*

小白,入门中,不足其指正.刚刚接触opencv,从一个Matlab风格的编程环境突然跳转到C++,实在有些不适.单就pixels scanning花了好长时间研究.opencv-tutorials给出了四种方法.这里将比较其中最高效的方法与Mat类里定义的at()的效率. 本文以opencv-tutorials中给出的color reduction 为例进行比较. 图像的读取 为了简化问题,直接对灰度图进行操作,灰度图的获取可以用Mat类里的imread函数(每每看到这个函数都很激动,又有了Ma

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 记录时间信息 void PrintMs(const char *text = "") { ; long long cur = ge

public class FastBitmap { BitmapData bitmapData; public FastBitmap(Bitmap bitmap) { ,,bitmap.Width,bitmap.Height), System.Drawing.Imaging.ImageLockMode.ReadWrite, bitmap.PixelFormat); } public unsafe Color GetPixel(int x,int y) { if (bitmapData.Pixel

/// <summary> /// 获取比例 /// </summary> /// <param name="rect"></param> /// <param name="bimp"></param> /// <returns></returns> private static double DoGetBlackPercent(Rectangle rect, Bitma

1. 存取像素值 在opencv中能够直接对cv::Mat类型的图像调用at函数读取或赋值某个像素,我们用个简单的案例来说明: //在一张图像上增加椒盐噪声,image为输入图像.n为噪点个数 void salt(Mat &image, int n) { for(int k = 0;k < n;k++) { //随机产生白色噪点 int i = qrand()%image.cols; int j = qrand()%image.rows; //假设是灰度图每一个像素的存取类型为uchar,即

2018/12/14日补充:后来发现compute shader里用AppendStructuredBuffer可以解决这类问题,请看这里:https://www.cnblogs.com/hont/p/10122129.html 1.简介 在日常开发中会遇到诸如判断某张图的某颜色像素百分比占多少的问题,由于gpu运算并行的原因并不能对其进行累加操作.网上一些针对此类问题 的做法是将一张大图分成多个小块逐步处理并逐步合并,保留关键像素的向下采样: 但我在思考一种更简便的方法,于是想到在顶点shad

Atitit 图像处理 公共模块 矩阵扫描器 1.1. 调用说明对矩阵像素遍历处理调用1 2. 矩阵扫描器主题结构1 2.1. 主要说明 从像素点开始填充矩阵1 2.2. 得到模板中心点所对应的图像坐标2 2.3. 主题源码2 1.1. 调用说明对矩阵像素遍历处理调用 List<Optional<Color>> li = mtrx.li_clr; for(int i=0;i<li.size();i++) { int clrPointIdx=i; Optional<Col

目的 我们将探索以下问题的答案: 如何遍历图像中的每一个像素? OpenCV的矩阵值是如何存储的? 如何测试我们所实现算法的性能? 查找表是什么?为什么要用它? 测试用例 这里我们测试的,是一种简单的颜色缩减方法.如果矩阵元素存储的是单通道像素,使用C或C++的无符号字符类型,那么像素可有256个不同值.但若是三通道图像,这种存储格式的颜色数就太多了(确切地说,有一千六百多万种).用如此之多的颜色可能会对我们的算法性能造成严重影响.其实有时候,仅用这些颜色的一小部分,就足以达到同样效果. 这种情

今天仔细研究了 Shaowgun 示例中那个金黄色雕像所使用的光照纹理烘焙工具:“Render To Texel Baker”.因为要在移动设备展现比较逼真的光照效果,但是实时使用法线贴图并大量用于场景建筑中,对于移动设备还是有些力不从心.于是原作者写了这个工具,使用法线贴图和多个光源来对模型的贴图进行光照烘焙并保存烘焙结果. 作者直接读取模型的所有三角形,顶点,uv,法线和切线数据,以及提供的模型法线贴图(最终转换到世界坐标系,计算过程证明了我之前对于tbn矩阵相关计算的理解是正确的),然后针

数字识别和其他的所有计算机视觉相关的应用都会分为两个步骤:ROI抽取和识别. 1. ROI抽取即将感兴趣的区域从原始图像中分离初来,这个步骤包括二值化,噪点的消除等2. 识别即通过一些分类器将第一步中的结果进行分类,事实上属于机器学习的一个典型应用 数字识别步骤: 1.先处理图像: 转换为灰度值(灰度图较之原始图片,将三个维度的矩阵变成了一个维度) 转换为二值图(二值图即将灰度图转换成黑白图,每个点只有两种可能:非黑即白) Mat srcImage = imread("number.png&qu

从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要

PS:语言只是载体.思维逻辑才是王道 前天看见了个python的脚本.于是装python.配置环境变量.装pip.折腾了一上午,最终装逼失败. 于是进入博客园,顶部有篇文章吸引了我 .NET开发一个微信跳一跳辅助程序.于是download下来测试一把. 不过博主的是半自动外挂.需要左键点击小人,右键点击需要跳的点.点了几十次之后不耐烦了. 那又怎样?又不开车?又不会装逼?食屎啦你! 手动玩到了2018... 发现 原来还可以通过C#连接安卓发送shell命令进行操控.新姿势!新姿势! 通过42楼

卷积神经网络CNN总结 从神经网络到卷积神经网络(CNN)我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC laye

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt

阅读了很多篇文章后,还是觉得有两篇文章很好,所以基本上就吸收搬过来了. 从神经网络到卷积神经网络(CNN) 我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢? 其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进. 比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构• 数据输入层/ Input layer• 卷积计算层/ CONV layer• ReLU激励层 / ReLU layer• 池化层 / Pooling laye

我们知道神经网络的结构是这样的: 那卷积神经网络跟它是什么关系呢?其实卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统神经网络的一个改进.比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次. 卷积神经网络的层级结构      • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据输入层该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预

最近在使用python 处理一些图形的东西. 实现:对一些512 的图进行像素遍历RGBA 变量, 查询通道不是 255 255 255 颜色 的矩阵,进行切图到空白 之前使用c#进行 确实快10 倍左右, python 要等很长时间, c++ 我自己不上手,所以想用python 调用c#dll .程序使用cpython 写的,后来查询 可以使用ironpython 和dotnet进行交换, 这些不过,家里测试没有问题,可以到公司 总是不能创建工程, 我也是醉了. https://social.

身份证识别:https://github.com/wenchaosong/OCR_identify 遇到一个需求,要用手机扫描纸质面单,获取面单上的手机号,最后决定用tesseract这个开源OCR库,移植到Android平台是tess-two Android平台tess-two地址:https://github.com/tesseract-ocr 本文Demo地址:http://blog.csdn.net/mr_sk/article/details/79077271 评论里有人想要我训练的数字