opencv 颜色矩阵差异对比

2024-11-05

opencv 矩阵的相似性对比（图片之间比较）

测试图片: code: #include <opencv\cv.h> #include <opencv\highgui.h> #include <opencv\cxcore.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> /* *函数功能:获取输入图像的轮廓 * *输入: *srcIn : 单通道图像 * *返回: *CvSeq* : 存储轮廓信息 * */ CvSeq* getImageContou

Atitit 硬件软件的开源工作差异对比

Atitit 硬件软件的开源工作差异对比 1.1. 模块化,标准化,以及修改的便捷性1 1.2. 生产和发布成本 1 1.3. 3. 入行门槛搞2 1.4. 在软件业极度发达的今天,任何具有良好逻辑思维能力的人只要感兴趣,就可以通过互联网获得足够的教育从而称为一名软件开发人员.2 1.5. Sdx软件定义一切2 1.1. 模块化,标准化,以及修改的便捷性 1. 软件产品都有着定义完整,并且可以随时调整的输入输出. ,这就使得软件的开发人员之间可以仅仅通过定义好的接口来互相合作,而无论

(转)android中颜色矩阵colormatrix

原文地址:http://www.cnblogs.com/menlsh/archive/2013/02/03/2890888.html 在Android中,对图像进行颜色方面的处理,如黑白老照片.泛黄旧照片.高对比度.低饱和度等效果,都可以通过使用颜色矩阵(ColorMatrix)来实现. 1.颜色矩阵(ColorMatrix)介绍颜色矩阵M是一个5*4的矩阵,如图1所示.在Android中,颜色矩阵M是以一维数组m=[a,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m,n,o,p,q,r,s,

颜色矩阵滤镜 ColorMatrix

颜色矩阵原理色彩的三要素 1.色相.色相通俗的说就是"颜色",色相的改变就是颜色的改变,色相的调节伴随着红橙黄绿蓝紫的变化. 2.亮度.明度通俗的说就是"光照度",明度的改变就是光照在物体上带来的改变,明度的调节伴随着越高,光越强,越泛白(就像过曝一样,往白色上偏离):越低,光越弱,越往黑里偏 3.饱和度.饱和度通俗的说就是"色彩的纯度",饱和度的改变会影响颜色的鲜艳程度,以红色为例子,越高,越接近红色,越低则越接近灰色(黑白) 在编程中有时候

OpenCV在矩阵上的卷积

转载请注明出处!!!http://blog.csdn.net/zhonghuan1992 OpenCV在矩阵上的卷积在openCV官网上说是戴面具,事实上就是又一次计算一下矩阵中的每个value,那么怎么计算呢,依据该像素点的周围信息,用一个加权的公式来进行计算.那么如今就要看,周围的信息是怎样被加权的.让我们想一下这种方式,请看以下的公式: 上面的公式就是根据当前像素点的值和四个邻居的值,更新一下.相当于原来矩阵每一块3*3的小矩阵和M进行想乘一样. 在程序中,我们对该公式进行编程的话,会是

SeaJS 与 RequireJS 的差异对比

这篇文章主要介绍了SeaJS 与 RequireJS 的差异对比,本文主要对CMD规范和AMD规范的弊端做了对比,并做出了一个总结,需要的朋友可以参考下 “历史不是过去,历史正在上演.随着 W3C 等规范.以及浏览器的飞速发展,前端的模块化开发会逐步成为基础设施.一切终究都会成为历史,未来会更好.”——引用玉伯原文最后一段话,我个人也非常赞同.既然谈到了“未来”,我个人认为:前端 js 模块如果继续发展,其模块格式很可能会成为未来 WEB 一种标准规范,产生多种实现方式.就好比 JSON 格式一

Python 数据库之间差异对比

参考资料: Python 集合(set) 此脚本用于两个数据库之间的表.列.栏位.索引的差异对比. cat oracle_diff.py #!/home/dba/.pyenv/versions/3.5.2/bin/python#coding=utf-8import cx_Oracleimport timeimport difflibimport os v_host=os.popen('echo $HOSTNAME') class Oracle_Status_Output(): def

OpenCV利用矩阵实现图像旋转

利用OpenCV的矩阵操作实现图像的逆时针旋转90度操作代码 Mat src = imread("C:\\Users\\fenggl\\Desktop\\测试.jpg",MREAD_UNCHANGED); imshow("原图", src); transpose(src, src); flip(src, src, ); imshow("逆时针旋转90度", src); 效果解释说明第一步:读入原图 Mat src = imread(&quo

016——VUE中v-show的使用与v-if的差异对比

<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>v-show的使用与v-if的差异对比</title> <script src="vue.js"></script> </head> <body>  <div i

Python自动化运维——文件内容差异对比

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 模块:difflib 安装:Python版本大于等于2.3系统自带功能:对比文本之间的差异,而且支持输出可读性比较强的HTML文档,与Linux中的diff命令比较相似. 两个字符串的差异对比: #import difflib #text1='’’ #hello world. #how are you. #nice to meet you. #'’’ #text1_lines=text1.splitlines

16.VUE学习之-v-show的使用与v-if的差异对比

v-show的使用与v-if的差异对比相同点: 都可以达到隐藏和显示的效果. 不同点: v-show 会用display:none 来隐藏元素节点,推荐使用这种方式 v-if 会移除节点,可以配合v-else-if和v-else 使用 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" c

类似于SVN的文档内容差异对比工具winmerge

原文:http://www.jianshu.com/p/99282a4f3870 https://sourceforge.net/projects/winmerge/?source=typ_redirect http://winmerge.org/downloads/ WinMerge 免费开源的文档内容差异对比工具中文版下载 -------------------------------------------------------------------------------------

Egret中图片颜色的改变，颜色矩阵

参考: 图片处理:颜色矩阵和坐标变换矩阵 Egret-滤镜之前面试有问到如何改变图片的颜色.貌似之前做Flash的时候做过,做Egret后没有此类需求,所以一直没有研究过. 现在来弄一弄如何改变图片的颜色. 目录一图片像素的颜色值二滤镜三颜色矩阵四应用场景一图片像素的颜色值创建一个位图,并打印位图的颜色值 let bm:egret.Bitmap = new egret.Bitmap(); bm.texture = RES.getRes("preload_start_png

Git 和 SVN 存储方式的差异对比

Git git 对于一个文件的修改存储的是一个快照,就是说针对文件1,修改之后,生成文件2,文件2中包含文件的1的内容,如果当文件1不存在,版本回退也就不管用了. SVN SVN 存储的是对文件的差异对比,即是,针对文件1进行修改之后,生成一个文件2的差异文件,只记录一个差异,不包含之前文件的1内容,这个看起来比Git高级了一点,最后看到的文件可以理解为是文件1和文件2merge之后的结果. 总结也就是说,对于存储容量,git相比svn占用的容量大,但是git一般用来管理代码,现在的磁盘容量也

vue（element）中使用codemirror实现代码高亮，代码补全，版本差异对比

vue(element)中使用codemirror实现代码高亮,代码补全,版本差异对比使用的是vue语言,用element的组件,要做一个在线编辑代码,要求输入代码内容,可以进行高亮展示,可以切换各不同语言,而且支持关键字补全,还要有一个各不同版本间的代码左右比较,这就是需求. 至于为什么选中codemirror,请查看vue(element)中代码高亮插件全面对比好了,现在正式开工吧! 首先需要下载codemirror组件,diff-match-patch组件 npm install co

python---filecmp 实现文件，目录，遍历子目录的差异对比功能。

python---filecmp ilecmp可以实现文件,目录,遍历子目录的差异对比功能. 自带filecmp模块,无需安装. 常用方法说明 filecmp提供3个操作方法,cmp(单文件对比),cmpfile(多文件对比),dircmp(目录对比). 单文件对比,filecmp.cmp(f1,f2[,shallow]) f1 f2为文件,相同True,不同False,shallow默认为True,只根据os.stat()方法返回的文件基本信息进行对比.比如最后访问时间,修改时间,状态改变时间

Python中Opencv和PIL.Image读取图片的差异对比

近日,在进行深度学习进行推理的时候,发现不管怎么样都得不出正确的结果,再仔细和正确的代码进行对比了后发现原来是Python中不同的库读取的图片数组是有差异的. image = np.array(Image.open(image_file).convert('RGB')) image = cv2.imread(image_file) 上面第一行代码就是导致错误出现的原因,我把代码改成第二行代码模型就能够正确的推理了.(巨坑),以后谨记,在使用Python读取图片的时候最好使用OpenCV来读取.

opencv颜色识别代码分享

android 平台 opencv 实现颜色识别代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-40682-1-1.htmlopencv的颜色识别简单实现的代码:http://www.eyesourcecode.com/thread-39765-1-1.html更多OpenCV源码免费下载:http://www.eyesourcecode.com/forum-OpenCV-1.html

OpenCV的矩阵合并方法

有的时候我们需要将几个矩阵按行或者按列进行合并成一个大矩阵,这在Matlab里面非常的简单,但在OpenCV里面并没有这样的方法,现在我在OpenCV的源码里面发现合并矩阵的方法,分享给大家. A = [ ]; B = [ ]; C = [A;B]; 上面的是Matlab语言的矩阵合并,非常的简洁简单.接下来我给出OpenCV的两个矩阵的合并代码. Mat mergeRows(Mat A, Mat B) { CV_ASSERT(A.cols == B.cols&&A.type() == B

OpenCV各版本差异与演化，从1.x到4.0

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面最近因项目需要,得把OpenCV捡起来,登录OpenCV官网,竟然发现release了4.0.0-beata版本,所以借此机会,查阅资料,了解下OpenCV各版本的差异及其演化过程,形成了以下几点认识: 新版本的产生是为了顺应当下的需要,通过版本更新,接纳新技术和新方法,支持新兴编程语言接口,使用新的指令集,优化性能,解决固有问题等新技术新方法会优先加入到新的大版本中,即使新的技术方法可以在旧版本中实现,但为了推动用户

Python OpenCV 图像相识度对比

强大的openCV能做什么我就不啰嗦,你能想到的一切图像+视频处理. 这里,我们说说openCV的图像相似度对比, 嗯,说好听一点那叫图像识别,但严格讲, 图像识别是在一个图片中进行类聚处理,比如图片人脸识别,眼部识别,但相识度对比是指两个或两个以上的图片进行对比相似度. 先来几张图片 (a.png) (a_cp.png) (t1.png) (t2.png) 其中,a_cp.png 是复制a.png,也就是说是同一个图片, t1.png 与t2.png 看起来相同

opencv 颜色矩阵 差异对比

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