MATLAB堪称科技工作者的倚天屠龙,其科学计算,简洁的编程风格,友好的图形界面等等,都使得它颇受欢迎.MATLAB作图相当简单,而且美观,但是,缺点是分辨率低,一直没有发现,直到最近一期刊编辑告诉我,说我的文章里面的图形看不清,起初我还不相信:word里面看着那么清晰,怎么会看不清呢?于是亲自打印出来,一看,果然不行! 怎么弄? 网上说要保存为矢量图,具体操作(本想截图,奈何网易垃圾,只好作罢): file ->Export setup ->Rendering ->Resolution

Opencv-Python:图像尺寸.图像的读取.显示.保存与复制 原创 2017年11月23日 21:30:49 4440 在使用opencv的方法时,首先必须导入opencv包.新的opencv导入cv2,这里也和cv做了一个对比 import cv2 一.图像尺寸 图像的大小可以通过其shape属性来获取,shape返回的是一个tuple元组,第一个元素表示图像的高度,第二个表示图像的宽度,第三个表示像素的通道数. 示例: if __name__ == '__main__': dirfil

from: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923 TensorFlow提供了几类图像处理函数,下面介绍图像的编码与解码,图像尺寸调整. 编码与解码 图像解码与编码:一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值.然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码.所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程,反之就是编码了.其实如果大家熟悉opencv的话

Matlab下imwrite,Uint16的深度图像 1. 在Matlab命令窗口输入命令: help imwrite 会有如下解释: If the input array is of class uint16 and the format supports 16-bit data (JPEG, PNG, and TIFF), imwrite outputs the data as 16-bit values. If the format does not support 16-bit valu

接opencv6.1-imgproc图像处理模块之平滑和形态学操作,顺带说一句在opencv中的in-place操作就是比如函数的输入图像和输出图像两个指针是相同的,那么就是in-place操作了.比如很多函数支持目标图像和原图像是同一个内存区域. 三.图像的失真缩放 采用 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样来达到图像放大和缩小的目的.在这其中的操作是失真操作,所以放大的时候会模糊很多.在这里顺带补上opencv中真正的缩放函数resize(). 这两个函数又叫做上采样和下

图标和图像大小 每一个应用程序需要一个应用程序图标和启动图像.此外,一些应用程序需要自定义的图标来表示特定于应用程序的内容,功能,或在导航栏,工具栏和标签栏模式. 不像其他的定制艺术品在您的应用程序的图标和图像,表38-1列出必须满足特定的标准,因此,IOS可以正确显示.此外,一些图标和图像文件的命名要求.(如果你需要支持标准分辨率的iPhone或iPod touch设备,除以2下面列出高分辨率的大小.) 表38-1自定义图标和图像尺寸(像素) 描述 iPhone 5和iPod touch的尺寸

MATLAB程序:用FCM分割脑图像 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 脑图像基础知识请看:脑图像:FCM算法介绍请看:聚类——FCM:数据来源:BrainWeb: Simulated Brain Database,只选取脑图像中的0.1.2.3类,其余类别设为0.本文用到的数据:Simulated Brain Database 1. MATLAB程序 FCM_image_main.m function [accuracy,iter_F

#include <opencv2/core.hpp> #include <opencv2/imgcodecs.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; // 计时函数 void PrintMs(const char *text = &

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun

在课程#01中我们知道了显示器上的图像是由许多点构成的,这些点称为像素,意思就是“构成图像的元素”.但是要明白一点:像素作为图像的一种尺寸,只存在于电脑中,如同RGB色彩模式一样只存在于电脑中.像素是一种虚拟的单位,现实生活中是没有像素这个单位的.在现实中我们看到一个人,你能说他有多少像素高吗?不能,通常我们会说他有1.82米高,或者182厘米等.所用的都是传统长度单位.所谓传统长度单位就是指毫米.厘米.分米.米.公里.光年这样的单位. 这时就有一个问题出现,比如那个1.82米高度的人,在电脑中

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

1,计算机眼中的图像 我们打开经典的 Lena图片,看看计算机是如何看待图片的: 我们点击图中的一个小格子,发现计算机会将其分为R,G,B三种通道.每个通道分别由一堆0~256之间的数字组成,那OpenCV如何读取,处理图片呢,我们下面详细学习. 2,图像的加载,显示和保存 我们看看在OpenCV中如何操作: import cv2 # 生成图片 img = cv2.imread("lena.jpg") # 生成灰色图片 imgGrey = cv2.imread("lena.j

在这篇文章里,我们一起学习了在OpenCV中如何定义感兴趣区域ROI,如何使用addWeighted函数进行图像混合操作,以及将ROI和addWeighted函数结合起来使用,对指定区域进行图像混合操作. 一.设定感兴趣区域--ROI(region of interest) 在图像处理领域,我们常常要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来专注或者简化我们的工作过程,也就是从图像中选择的一个图像区域,这个区域是我们图像分析关注的重点.我们圈定这个区域,以便进行进一步处理

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像

import java.awt.AlphaComposite; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Image; import java.awt.Toolkit; import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.geom.AffineTransform;

使用dense_flow求取图像的光流图像,原项目地址: https://github.com/wanglimin/dense_flow 该方法使用的是opecnv最基本的光流图像计算方法,输出为 flow_x 和flow_y 两个图像. 因为输入同程序要求不同(视频 -> 连续帧图像),因此对程序进行部分修改,大体相同. 对该程序的编译方法为: 假设程序的目录为:$ROOT_DENSE 在对该程序进行编译之前应该首先在CMakelist里面修改要进行编译的源文件. 将第5, 6行修改为: ad

Windows 10 取消桌面右键"图像属性"."图像选项" 桌面右键 说明:在windows 10中,桌面右键出现"图像属性"."图像选项",对于强迫症患者一定要把它去掉 Windows+R 打开运行,输入regedit 进入注册表 \HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\ShellEx\ContextMenuHandlers\ 找到igfxDTCM,删除这项即可 查看效果 null

思路: (1)使用opencv读取本地图像 (2)调用cv_bridge::CvImage().toImageMsg()将本地图像发送给rviz显示 一.使用opencv读取本地图像并发布图像消息 (1)利用catkin新建一个工程叫rosopencv,并进行初始化 mkdir -p rosopencv/src cd rosopencv/src catkin_create_pkg rosopencv sensor_msgs cv_bridge roscpp std_msgs image_tran

一.介绍 获取DRR图像是医疗图像配准里面的一个重要的前置步骤:它的主要目的是,通过CT三维图像,获取模拟X射线影像,这个过程也被称为数字影响重建. 在2D/3D的配准流程里面,需要首先通过CT三维图像,能够获取任意位置的DRR图像,然后去与已经获取的X光平面图像配准. 配准过程如下(下面的描述是不准确的,我只是描述了一种情况,即基于灰度的图像配准算法的过程,并且可能会有纰漏): 1- 定义一个评价函数:即相似性测度函数,通过这个函数评价当前是否已经达到了配准的要求. 2- 不断通过调整输入参数

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如