\begin{figure}[t] \centering \includegraphics[width=0.9\columnwidth, clip=true, trim=0 0 0 32]{figures/freq-non-merge.pdf} \includegraphics[width=0.9\columnwidth, clip=true, trim=0 0 0 0]{figures/freq-merge.pdf} \caption{Commit frequency before and a
1. 原理 对两张图片使用如下公式可以得到两张图片的混合图片, 其中f0(x),f1(x)分别是图片1和图片2同一位置的像素点. 2. OpenCV中的AddWeight函数 函数和参数说明: ) src1 – first input array. alpha – weight of the first array elements. src2 – second input array of the same size and channel number as src1. beta – wei
本文演示如何比较两张图片是否完全相同. (注意:如果是比较两张图片是否相似,则比较复杂,涉及到机器学习) 方法一:把图片保存到内存流中,然后转化成 Base64 字符串进行比较 using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Drawing; using System.IO; namespace CompareImage { class Program { static
对两张图片进行矩阵运算会怎么样? 在学习<线性代数>的矩阵运算时,突然想到图片也可以算是一种矩阵,那么对图片进行矩阵的运算会出现什么样的效果呢?为了满足好奇,便用C#写了个对图片进行矩阵运算的程序. 矩阵加: Bitmap C = new Bitmap(imgA.Width,imgA.Height); for (int i=0;i<imgA.Width; i++) { for(int j=0;j<imgA.Height;j++) { Color A = imgA.GetPixel(