背景 看了些许的纹理特征提取的paper,想自己实现其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎样 运行环境 Mac OS Python3.0 Anaconda3(集成了很多包,浏览器界面编程,清爽) 步骤 导入包 from skimage.transform import rotate from skimage.feature import local_binary_pattern from skimage import data, io,data_dir,filters, feature fro

UEditor是由百度web前端研发部开发所见即所得富文本web编辑器,具有轻量,可定制,注重用户体验等特点,开源基于MIT协议,允许自由使用和修改代码.(抄的...) UEditor是非常好用的富文本web编辑器,而且全中文API和注释,方便学习和使用.特别是图片上传查看及涂鸦功能极为喜欢,但是有很多情况我们并不需要Web编辑器,而只需要图片上传.那么问题来了,提取图片上传哪家强..... 网上有很多图片上传的控件.插件.但都不是那么的完美,有的只有一张图片上传不包含批量上传,有的没有图片查看

opencv在2.4.4版本以后添加了对java的最新支持,可以利用java api了.下面就是我利用opencv的java api 提取图片的sift特征. import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public c

最近在做遥感图像的图像处理工作,使用了 OpenCV2.4.8来处理.遥感图像不同于一般图像的一个大的特点是图片容量超大,轻轻松松就能超过10000x10000个像素点,在OpenCV中使用cvCreateImage函数时会报错,网上有帖子说是内部对于Size有大小限制,我也没有深究,但是找到了一个对于某些情况下绕开这个问题的办法,就是使用Mat.通过IplImage加载图像后将其转化为Mat格式进行处理. IplImage *iplImage = cvLoadImage(fileName);

问题背景: 话说,在ExcelReport的开发过程中,有一个比较棘手的问题:怎么复制图片呢? 当然,解决这个问题的第一步是:能使用NPOI提取到图片及图片的位置信息.到这里,一切想法都很顺利.但NPOI到底怎么提取图片及图片的位置信息呢?NPOI能不能提取到图片的位置信息呢? 这是两个问题.是两个让BaiGoogleDu几近沉默的问题.但官方教程的评论中还是流露出了答案的蛛丝马迹. 哇咔咔,这是我去看源码寻答案的的动力. 此处省去(N多字)- -,这里宕掉了我三个晚上的时间. 不再累述,代码你

方法1:使用截图方法来提取并保存图片,如果你安装了QQ并且运行了的话,你可以使用Ctrl+Alt+A来截图,然后在QQ聊天框中按CTRL+V来保存图片,当然你可以在PS新建文档按CTRL+V来粘贴图片来保存图片. 方法2:先将word文档打开,然后将wordy文档另存为,在格式中选择网页(*.htm;*.html),然后点击保存,保存之后你可以在文件夹中看到所有word文档中的图片. 方法3:这个方法前提是你必须安装了word2007或者更高的版本,如果你安装了word2007或者更高的版本,但

PHP 提取图片img标记中的任意属性的简单实例. 复制代码代码如下: <?php /* PHP正则提取图片img标记中的任意属性 */ $str = '<center><img src="/uploads/images/20100516000.jpg" height="120" width="120"><br />PHP正则提取或更改图片img标记中的任意属性</center>'; //1.

1 怎样使用cv::Scalar来设置opencv中的颜色 cv::Scalar的构造函数是cv::Scalar(v1, v2, v3, v4),前面的三个参数是依次设置BGR的,和RGB相反,第四个参数设置图片的透明度. 2 使用cv::Scalar的规则 当使用opencv提供的库函数imread().imwrite()和imshow()时,cv::Scalar(v1, v2, v3, v4)的这四个参数就依次是BGRA,即蓝.绿.红和透明度.

Download Files:ImageOperationsInWord.zip 简介 在这篇文章中我们可以学到在C#程序中使用一个Word文档对图像的各种操作.图像会比阅读文字更有吸引力,而且图像是与内容紧密相关的.有时图像可以将内容描述的更为清晰,就像使用图表显示某一周期内的数据变化. Spire.Doc for .NET是一个的基于.NET 的专业Word组件,它不仅可以在脱离微软office自动化的情况下快速地生成.打开.修改.保存Word文档 ,还支持用户使用C#将图像插入Word并根

阅读对象:可以配置opencv+Python环境的任何人,毕竟写这篇文章的人就是小白. 1.环境说明 1.1opencv版本: 1.2Python版本: 1.3系统:win7 注: (1)opencv安装教程:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-i

public class HtmlHelper    {        /// <summary>        /// HTML中提取图片地址        /// </summary>        public static List<string> PickupImgUrl(string html)        {            Regex regImg = new Regex(@"<img\b[^<>]*?\bsrc[\s

bag文件是ROS常用的数据存储格式,因此要从bag文件中提取数据就需要了解一点ROS的背景知识. 1. 什么是ROS及其优势 ROS全称Robot Operating System,是BSD-licensed系统用于从PC上控制机器人组件.ROS系统由一系列的独立node组成,彼此间通过publish/subscribe消息传递模式相互沟通.比如某个传感器驱动由某个node执行,将该传感器数据用message stream的形式publish,而这些message则可以在数据处理或者日志节点被

本章我们学习LBP图像的原理和使用,因为接下来教程我们要使用LBP图像的直方图来进行脸部识别. 参考资料: http://docs.opencv.org/modules/contrib/doc/facerec/facerec_tutorial.html http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438166.html       LBP的基本思想是以图像中某个像素为中心,对相邻像素进行阈值比较.如果中心像素的亮度大于等于它的相邻像素,把相邻像素标记为1,否则标

C#从Gif中提取图片的代码片段 private void btn_extract_Click(object sender, EventArgs e) { Image imgGif = Image.FromFile(@"test.gif", true); //Create a new FrameDimension object from this image var ImgFrmDim = new FrameDimension(imgGif.FrameDimensionsList[0]

SiftDescriptorExtractor对应于SIFT算法中特征向量提取的工作,通过他对关键点周围邻域内的像素分块进行梯度运算,得到128维的特征向量.具体有如下几个操作: 0.首先,我们假设在之前关键点提取的步骤中,我们对一个三角形提取关键点,检测到其中一个关键点的坐标为三角形的一个角(如下面用红圈圈出的),如下图 放大看,假设检测到该关键点的方向如下图: 1.将关键点周围的像素旋转到一个统一的方向,以保证方向不变性.如下图 2.将这些像素分成4X4的小块 对每个格子进行分析,将格子中的

VBA/VBScript提取Word(*.doc)文件中包含的图片(照片)   要处理的人事简历表是典型的Word文档,其中一人一份doc,里面包含有个人的照片,如果要把里面的照片复制出来就比较麻烦了,一般手动的做法是选择文件另存为,保存类型选择“网页(*.htm; *.html)”,这样就会另存为网页形式,同时会有个以文件名开头,以.files结尾的文件夹,点击进去就可以看到Word里面嵌入的所有资源,包含所需要的图片资源. 值得注意的是该文件夹里同一张图片正常会有两个副本,其中一张图片文件体

opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_eWeRu9p9GhZd49WJ1bEOB7VluQdBdRKeehAO2Q3B7RatTXDruq-M9cR-W2yqATerDlIU1T3whYoyQfi http://www.cvchina.info/2011/07/04/whats-orb/ http://www.bubuko.com/in

1.FAST(featuresfrom accelerated segment test)算法 http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/7411438 特征点检测和匹配是计算机视觉中一个很有用的技术.在物体检测,视觉跟踪,三维常年关键等领域都有很广泛的应用.很多传统的算法都很耗时,而且特征点检测算法只是很多复杂图像处理里中的第一步,得不偿失.FAST特征点检测是公认的比较快速的特征点检测方法,只利用周围像素比较的信息就可以得到特征点,简

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相信你们大多数人都玩过拼图游戏吧.首先你们拿到一张图片的一堆碎片,要做的就是把这些碎片以正确的方式排列起来从而重建这幅图像.问题是,你怎样做到的呢?如果把你做游戏的原理写成计算机程序,那计算机就也会玩拼图游戏了.如果计算机可以玩拼图,我们就可以给计算机一大堆自然图片,然后就可以让计算机把它拼成一张大图

部分 IX计算摄影学 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 49 图像去噪目标 • 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音 • 学习函数 cv2.fastNlMeansDenoising(),cv2.fastNlMeansDenoisingColored()等原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术,比如高斯平滑,中值平滑等,当噪声比较小时这些技术的效果都是很好的.在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像素.简单来说,像素级别的

部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 21 OpenCV 中的轮廓 21.1 初识轮廓目标 • 理解什么是轮廓 • 学习找轮廓,绘制轮廓等 • 函数:cv2.findContours(),cv2.drawContours() 21.1.1 什么是轮廓 轮廓可以简单认为成将连续的点(连着边界)连在一起的曲线,具有相同.的颜色或者灰度.轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用. • 为了更加准确,要使用二值化图像.在寻找轮廓之前,要进行阈值化处理.或