MATLAB中,常常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 通过搜索,

来自百度百科: A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9; 10, 11, 12] rowrank = randperm(size(A, 1)); % 随机打乱的数字,从1~行数打乱 B = A(rowrank, :)%%按照rowrank打乱矩阵的行数 一个可能的输出结果: A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 B = 1 2 3 7 8 9 4 5 6 10 11 12 1. 随机打乱矩阵的各行: r=randperm( size(A,1) ); 

小码农最近在研究深度学习,对所学知识做点记录,以供以后翻阅.在Caffe框架中,数据的格式都是LMDB的,如何将图像数据转换成这个格式呢? 首先,将图像数据和标签生成txt文档,执行一下代码: find `pwd`/examples/images -type f -exec echo {} \; > examples/_temp/temp.txt `pwd`/examples/images 是图像数据的路径,<pre name="code" class="cpp&

1.准备数据 首选将自己的图像数据分类分别放在不同的文件夹下,比如新建data文件夹,data文件夹下分别存放up和low文件夹,up和low文件夹下存放对应的图像数据.也可以把up和low文件夹换成0和1.根据自己数据类别,自己设定.如图所示 以上三张图片注意看目录.这样数据就准备好了. 2.将图像数据转换成tfrecords       直接上代码,代码中比较重要的部分我都做了注释. import os import tensorflow as tf from PIL import Imag

在WPF程序中将控件所呈现的内容保存成图像 转自:http://www.cnblogs.com/TianFang/archive/2012/10/07/2714140.html 有的时候,我们需要将控件所呈现的内容保存成图像保存下来,例如:InkCanvas的手写墨迹,WebBrowser中的网页等.可能有人会说,这个不就是截图嘛,找到控件的坐标和大小,调用截图API不就可以了嘛.的确,对于规则的控件来说,通过截图的却可以实现,可是,如果控件不规则或不透明度不是100%,则会把其背景控件的视觉效

原文:在WPF程序中将控件所呈现的内容保存成图像 有的时候,我们需要将控件所呈现的内容保存成图像保存下来,例如:InkCanvas的手写墨迹,WebBrowser中的网页等.可能有人会说,这个不就是截图嘛,找到控件的坐标和大小,调用截图API不就可以了嘛.的确,对于规则的控件来说,通过截图的却可以实现,可是,如果控件不规则或不透明度不是100%,则会把其背景控件的视觉效果也给截取下来. 要实现只对控件进行截图,可以利用RenderTargetBitmap类获取Visual对象的视觉效果,从而实现

最近在看 Faster RCNN的Matlab code,发现很多matlab技巧,在此记录: 1. conf_proposal  =  proposal_config('image_means', model.mean_image, 'feat_stride', model.feat_stride); function conf = proposal_config(varargin) % conf = proposal_config(varargin) % ------------------

Matlab操作矩阵的相关方法 下面这篇文章主要是对吴恩达老师机器学习中matlab操作的一个整理和归纳 一.基本操作 1.生成矩阵(ones.zeros) A = [1 2;3 4;5 6]             #生成3行4列的矩阵 B = [1 2 3]                      #B就是一个行向量 C = [1;2;3]                      #定义c为一个列向量 D = 1:0.1:2           #定义开始值为1,步长为0.1,结束值为2

准备知识 之 Matlab Engine 执行命令 /* Execute matlab statement */ int engEvalString(Engine* ep, const char* string); 让engine执行string中的命令,命令格式为matlab命令. 在这里主要用到的有: x = imread(filename) figure imshow(x) imwrite(x, filename) 功能依次为 读入filename中的内容到x中 打开一个图形窗口 显示读入

http://blog.csdn.net/lyc_daniel/article/details/9055787 当采用Qt开发相机数据采集软件时,势必会遇到采集内存图像并进行处理(如缩放.旋转)操作.如果能够将内存图像数据封装成QImage,则可以利用QImage强大的图像处理功能来进行图像处理,并能很好的进行显示.       下面以灰度相机为例,介绍封装方法:       第一步:首先根据相机的SDK内的读图像函数,获取图像数据imgData.宽度imgWidth和高度imHeight. 

该文章讲述了Matlab中矩阵的平方和矩阵中每个元素的平方介绍.   设t = [2 4 2 4] 则>> t.^2 ans = 4 164 16 而>> t^2 ans = 12 2412 24 可见t^2是矩阵平方,t.^2是矩阵中每个元素的平方. PS: 若t不是方阵,则t^2会出错

欢迎大家积极开心的加入讨论群 群号:371249677 (点击这里进群) javaCV图像处理系列: javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 前言: 本章全部采用o

html5中将图片的绝对路径转换成文件对象 将图片的绝对路径转换成base64编码,请看这篇文章 我们先来理解基本知识点: 1. 理解HTML5中的FileList对象与file对象. 在HTML5中,FileList对象表示用户选择的文件列表.通过添加multipe属性,file控件内允许一次选择多个文件.控件内的每一个用户选择的文件都是一个file对象,而FileList对象则是file对象的列表.代表用户选择的所有文件.我们先来看一个简单的demo,看下file文件对象有哪些属性.如下代码

matlab将矩阵数据归一化到[0,255]     function OutImg = Normalize(InImg) ymax=255;ymin=0; xmax = max(max(InImg)); %求得InImg中的最大值 xmin = min(min(InImg)); %求得InImg中的最小值 OutImg = round((ymax-ymin)*(InImg-xmin)/(xmax-xmin) + ymin); %归一化并取整 end

python 字节转换成图像 使用base64 1.图片转成字节使用:  base64.b64encode() 2.字节转成图片: base64.b64decode() 图片字节串: iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJYAAAAyCAYAAAC+jCIaAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAAj3SURBVHhe7ZzRdeI6FEVTzWuD31TC13ymifSQBqgiX+

原文:WPF编程,将控件所呈现的内容保存成图像的一种方法. 版权声明:我不生产代码,我只是代码的搬运工. https://blog.csdn.net/qq_43307934/article/details/87278138 实现只对控件进行截图,可以利用RenderTargetBitmap类获取Visual对象的视觉效果,从而实现对控件截图效果. 参考地址:https://www.cnblogs.com/TianFang/archive/2012/10/07/2714140.html 例子:这里

可以证明,最简单的各向同性微分算子是拉普拉斯算子.一个二维图像函数 f(x,y) 的拉普拉斯算子定义为 ​ 其中,在 x 方向可近似为 ​ 同理,在 y 方向上可近似为 ​ 于是 我们得到满足以上三个公式的两个变量的离散拉普拉斯算子是 ​ 拉普拉斯变换所对应的滤波器模板为: 0 1 0 1 -4 1 0 1 0 使用matlab利用拉普拉斯算子试着提取一下图像的边缘 %使用拉普拉斯算子实现图像的边缘提取 close all;clear all;clc; I=imread('liftingbody

转:http://www.cnblogs.com/bibei1234/p/3161555.html 如何将内存图像数据封装成QImage 当采用Qt开发相机数据采集软件时,势必会遇到采集内存图像并进行处理(如缩放.旋转)操作.如果能够将内存图像数据封装成QImage,则可以利用QImage强大的图像处理功能来进行图像处理,并能很好的进行显示. 在内存中,8bit灰度图像的宽度有可能不能满足BMP格式需求(为4的倍数),在封装成8bit灰度QImage时,会遇到封装不完整或错误的问题.本人总结了该

Matlab进行矩阵填充时可以填充空矩阵,相当于空矩阵不存在,例如一下代码: P_RES = [ P_xv P_xvy P_xv*dy_dxv'; P_yxv P_y P_yxv*dy_dxv'; dy_dxv*P_xv dy_dxv*P_xvy dy_dxv*P_xv*dy_dxv'+... dy_dhd*Padd*dy_dhd']; 结果是可行的. 而使用C++ Eigen时,使用的填充代码是这样的:     Eigen::MatrixXf  P13,P23,P33,P31,P32;   

如何将内存图像数据封装成QImage 当采用Qt开发相机数据采集软件时,势必会遇到采集内存图像并进行处理(如缩放.旋转)操作.如果能够将内存图像数据封装成QImage,则可以利用QImage强大的图像处理功能来进行图像处理,并能很好的进行显示.        下面以灰度相机为例,介绍封装方法:        第一步:首先根据相机的SDK内的读图像函数,获取图像数据imgData.宽度imgWidth和高度imHeight.        第二步:申请QImage对象,注意类型是Format_RG

如何将内存图像数据封装成QImage 当采用Qt开发相机数据采集软件时,势必会遇到采集内存图像并进行处理(如缩放.旋转)操作.如果能够将内存图像数据封装成QImage,则可以利用QImage强大的图像处理功能来进行图像处理,并能很好的进行显示. 在内存中,8bit灰度图像的宽度有可能不能满足BMP格式需求(为4的倍数),在封装成8bit灰度QImage时,会遇到封装不完整或错误的问题.本人总结了该问题,写了一个封装内存8bit灰度图像数据的C++类. 首先看代码部分: //BufferToQIm