原创文章,欢迎转载.转载请注明:转载自 祥的博客 原文链接:http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 在毕业设计的时候写论文画图,要在一个图像上精确的标记出要处理的区域,用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确,而且也不符合懒人思维(以后怎么办,要一劳永逸,嘿嘿),所以就自己写软件吧. 编程思想和注意事项 其实程序的思路很简单,就是在局域外面像素的值(颜色)覆盖掉就行了,但是要注意几点内容. 原图像通道问题(边框颜色问

图像画面中的噪声,大致可以分为两类:高斯噪声和椒盐噪声.在这里,我们先看下图像中两种噪声各自的特征. 椒盐噪声:噪声幅值基本相同,但出现位置随机. 高斯噪声:图像中每一点都存在噪声,但幅值是随机分布的. 用matlab给一个图像加高斯噪声: image=imread('E:\image\pepper.jpg');[width,height,z]=size(image);if(z>1)    image=rgb2gray(image);endfigure(2);subplot(1,2,1);ims

I = imread('DSC_0034.JPG'); J = imnoise(I,'gaussian',0.20); figure, imshow(I), figure, imshow(J)

def draw_bbox(image, bboxes, class_i, show_label=True): # 将中心点坐标与w,h通过变化为左上角与右下角坐标 bboxes_change = np.copy(bboxes) bboxes[:,0:2]=bboxes_change[:,0:2]-0.5*bboxes_change[:,2:4] bboxes[:, 0:2] = bboxes_change[:, 0:2] + 0.5 * bboxes_change[:, 2:4] ""

转自博客:http://blog.163.com/fei_lai_feng/blog/static/9289962200991713415422/ 一. 读写图像文件 1. imread imread函数用于读入各种图像文件,如:a=imread('e:\w01.tif') 注:计算机E盘上要有w01相应的.tif文件. 2. imwrite imwrite函数用于写入图像文件,如:imwrite(a,'e:\w02.tif',’tif’) 3. imfinfo imfinfo函数用于读取图像文

Matlab实现图像错切源代码 %错切im=(imread('robot.jpg'));im1=rgb2gray(im);figure,imshow(im1);[row,col]=size(im1); %获取行数 和 列数 %图像的水平错切G=zeros(row,col);a=pi/6; %水平错切30度b=tan(a);for m=1:row for n=1:col G(round(m+b*n),n)=im1(m,n); endendfigure,imshow(uint8(G)); %图像的垂

使用opencv前记得引入库和头文件: #include<opencv2\opencv.hpp> 1.加载图像(cv::imread)(OPENCV 支持 JPG,PNG,TIFF等常见格式图像文件加载) imread函数原型是: CV_EXPORTS_W Mat imread( const String& filename, int flags = IMREAD_COLOR ); ------imread加载一副由filename指定的图像文件并返回一个Mat对象 ------第一个

加载图像(用cv::imread)imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象 其中第一个参数表示图像文件名称第二个参数 表示加载的图像是什么类型 支持常见的三个参数值IMREAD_UNCHANGE(<0)表示加载原图 不做任何改变IMREAD_GRAYSCALE(0)表示把原图作为灰度图像加载进来IMREAD_COLOR(>0)表示把原图作为RGB图像加载进来注意:OpenCV支持jpg png tiff等常见格式图像文件加载 显示图像(cv::namedWindow与cv::imsho

使用imhist函数(要先用rgb2gray转化为灰度图像) 利用matlab计算图像直方图函数为imhist() 具体用法: imhist( i );直接显示图像i的灰度直方图: imhist(i,n)n为指定灰度级显示直方图: [count, x] = imhist( i ) 获取直方图信息,count为每一级灰度像素个数,x为灰度级,x也可以在imhist(i,x)中指定,可以通过stem(x,count)画相应直方图: imhist2.m文件: I = imread('E:\work\K

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号:山青咏芝(shanqingyongzhi)➤博客园地址:山青咏芝(https://www.cnblogs.com/strengthen/)➤GitHub地址:https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址:https://www.cnblogs.com/strengthen/p/10260084.html ➤如果链接不是山青咏芝的博客园地址,则可能是爬取作者的文章

MATLAB中图像的基本操作 1.读取.显示图片 MATLAB中提供了immread()与imshow()函数读取和显示图片.其中读取函数imread()原型: imread: A = imread(filename, fmt) A是结构体名,用来存储读入的图像数据.filename是读取的文件名,文件名要用”括起来.fmt是读取文件的类型如:jpg.png等等,这个参数可以不输入,由MATLAB自动判断. 显示函数imshow()原型: imshow: imshow(I) I为读取后保存在MA

OpenCV中的图像加载与保存 头文件是包含的库,在GitHub上下载的 imread("图片路径",图片加载方式) 图片加载方式: IMREAD_GRAYSCALE 灰度图像 IMREAD_COLOR 默认的BGR彩色图像加载 图像显示与保存: imshow函数--图像显示,不支持透明通道 imwrite函数--图像保存,支持各种格式 namedWindow("要显示图片的标题名",Mat对象); imwrite("要保存的路径",Mat对象)

Python 通过 .cube LUT 文件对图像加滤镜 一个好用的python给图片加滤镜的代码: https://github.com/CKboss/PyApplyLUT 这个是对C++代码的封装, 并用上了openmp来并行处理, 速度很快, 4k图片加滤镜在本地测试也只要不到0.2秒. 需要编译一下. 依赖pybind11和eigen. 好在这两个库都是只包含头文件就能用的那种. 到官网下好源码(pybind11 2.7.1, eigen 3.4), 在CMakeLists中指明pybi

目录: (一)图像加载与保存 (二)图像显示窗口创建与销毁 (三)图片的常用属性的获取 (四)生成指定大小的矩形区域(ROI) (五)图片颜色通道的分离与合并 (六)两张图片相加,改变对比度和亮度 (一)图像加载与保存 1 cv2.imread(filename, flags) :读取加载图片 2 3 cv2.imshow(winname, mat) : 显示图片 4 5 cv2.waitKey() : 等待图片的关闭,可设置参数,为多少毫秒后自动关闭,0时等待用户输入自动关闭. 6 7 cv2

function [state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数调用:[state,result]=draw_rect(data,pointAll,windSize,showOrNot) % 函数功能:在图像画个长方形框 % 函数输入:data为原始的大图,可为灰度图,可为彩色图 % pointAll 框的左上角在大图中的坐标(每行代表一个坐标), % 注意:在图中的坐标系为第一列为y,第二列为x(很奇怪的) % w

目录 1.使用求补运算对各类图像进行处理 2.利用imlincomb函数将图像的灰度值放大1.5倍 3.利用imlincomb函数计算两幅图像的平均值. 4.图像的加法运算 5.利用imnoise函数对噪声进行相加运算 6.图像的减法运算 7.利用两种函数去图像的相减值和绝对值 8.降低R图像的亮度 9.图像的乘法运算 10.图像的除法运算 @ 图像的代数运算在图像处理中有着广泛的应用,它除了可以实现自身所需的算数操作,还能为许多复杂的图像处理提供准备.例如,图像减法就可以用来检测同一场景或物体

本文简单记录在Matlab的GUI设计中,复选框的一些使用,比较简单. 简单到直接上代码,就是可能比较容易忘记,使用的时候再翻回来好了. 1 2 3 4 5 6 7 % 复选框,选中后为1,未选中则为0 function chechbox_Callback(hObject, eventdata, handles) if ( get(hObject,'Value') ) SW_Checkbox = 1; else SW_Checkbox= 0; end 另外有关于其初值,可以使用全局变量进行设置(

1.原图像经水平.垂直.水平垂直镜像设置通过mirror函数实现: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('cameraman.tif'); %输入图像 J1=mirror(I,1);%原图像的水平镜像 J2=mirror(I,2);%原图像的垂直镜像 J3=mirror(I,3);%原图像的水平垂直镜像 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500

基于matlab工具箱提取图像中的多目标特征(代码如下): 代码前面部分为提取图像的边界信息,调用了后面的遍历函数Pixel_Search,函数实现方法见后~ %%ROI Testing close all; clear all; clc; I=imread('Test.png'); I=rgb2gray(I); I=I(:,:); [m,n]=size(I); I_BW=I; :m :n I_BW(Row1,Clo1)=; else I_BW(Row1,Clo1)=; end end end

MATLAB基本函数一 矩阵运算 1.基本算数运算(加减乘除) + -运算要求矩阵维数相同,例m*n * /运算,例A=B*C,B矩阵是m*n矩阵,B是n*p矩阵,则A是m*p矩阵 A/B相当于A*inv(B),A与B的逆矩阵相乘 A\B相当于inv(A)*B 2.点运算.* ./ .^两个矩阵对应元素进行相应运算 3.关系运算<.> <= >= == ~=,表达式成立则为1,否则为0.如果是矩阵, 则按位置逐个进行比较. 4.逻辑运算& | ~ 5.矩阵其他运算 1.矩阵