opencvRGB转GRAY的算法

OpenCV 学习笔记（9）RGB转换成灰度图像的一个常用公式Gray = R0.299 + G0.587 + B*0.114

https://blog.csdn.net/fly_wt/article/details/86432886 RGB转换成灰度图像的一个常用公式是:Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114//灰度转换函数*******//第一个参数image输入的彩色RGB图像的引用://第二个参数imageGray是转换后输出的灰度图像的引用://******************************************************* #include <ope

softmax分类算法原理(用python实现)

逻辑回归神经网络实现手写数字识别如果更习惯看Jupyter的形式,请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from ld_mnist import load_digits %matplotlib inline 2 - 导入数据及数据预处理 mnist = load_digits() Extra

The Gray World Assumption

Color Constancy 色彩恒常性(2)The Gray World Assumption act=qbbkrzydb_20150408_01" style="line-height:24px; text-decoration:none; color:rgb(112,63,58); display:inline!important"> 着上篇往下讲,与White Patch Retinex同样.Gray-World 也是恢复图像原色的算法.两种算法最核心的不同在

Gray Code——陈瑶师姐面试时候要用回溯算法

The gray code is a binary numeral system where two successive values differ in only one bit. Given a non-negative integer n representing the total number of bits in the code, print the sequence of gray code. A gray code sequence must begin with 0. Fo

[leetcode.com]算法题目 - Gray Code

The gray code is a binary numeral system where two successive values differ in only one bit. Given a non-negative integer n representing the total number of bits in the code, print the sequence of gray code. A gray code sequence must begin with 0. Fo

灰度世界算法（Gray World Algorithm）分类：图像处理 Matlab 2014-12-07 18:40 874人阅读评论(0) 收藏

人的视觉系统具有颜色恒常性,能从变化的光照环境和成像条件下获取物体表面颜色的不变特性,但成像设备不具有这样的调节功能, 不同的光照环境会导致采集的图像颜色与真实颜色存在一定程度的偏差,需要选择合适的颜色平衡(校正)算法,消除光照环境对颜色显现的影响.灰度世界算法是最常用平衡算法. 一.灰度世界算法灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,,三个分量的平均值趋于同一灰度值.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这

js基础(改变透明度实现轮播图的算法)

前面有分享过改变层级的轮播图算法,今天继续利用透明度来实现无位移的轮播图算法. 实现逻辑:将所有要轮播的图片全部定位到一起,即一层一层摞起来,并且利用层级的属性调整正确的图片顺序,将图片的透明度全部设置为0,然后在让初始的第一张图片的透明度为1即可,具体算法如下: <!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>改变透明度算法(经典)</title&g

关于Cewu Lu等的《Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production》一文铅笔画算法的理解和笔录。

相关论文的链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production 第一次看<Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production>一文是在两年前,随意看了一下,觉得论文里的公式比较多,以为实现有一定的难度,没有去细究,最近在作者主页上看到有 [code of direction classification] 部分代码,下载后觉得还是有自己实现的可能,下面记录下自己实现过程

基于OpenSLL的RSA加密应用(非算法)

基于OpenSLL的RSA加密应用(非算法) iOS开发中的小伙伴应该是经常用der和p12进行加密解密,而且在通常加密不止一种加密算法,还可以加点儿盐吧~本文章主要阐述的是在iOS中基于openSLL的RSA加密.一共有两种方式,一种是基于p12加密解密的,还有一种是博客园官方提供的公钥字符串加密的,其实两种都差不多,只不过在iOS中支持crt格式的加密,其实也是一样的吧~下面就来看看两种加密的应用... 一.RSA加密工具类(der和p12)~ 二.OpenSSL 生成密钥示例~ 三.der

Atitit 图像清晰度模糊度检测识别评价算法源码实现attilax总结

Atitit 图像清晰度模糊度检测识别评价算法源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了.. 比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性

Canny边缘检测算法原理及C语言实现详解

Canny算子是John Canny在1986年提出的,那年老大爷才28岁,该文章发表在PAMI顶级期刊上的(1986. A computational approach to edge detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 8, 1986, pp. 679-698).老大爷目前在加州伯克利做machine learning,80-90年代视觉都是图像处理,现在做视觉都是机器

python数字图像处理（19）：骨架提取与分水岭算法

骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴,都放在morphology子模块内. 1.骨架提取骨架提取,也叫二值图像细化.这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度,用于特征提取和目标拓扑表示. morphology子模块提供了两个函数用于骨架提取,分别是Skeletonize()函数和medial_axis()函数.我们先来看Skeletonize()函数. 格式为:skimage.morphology.skeletonize(image) 输入和输出都是一幅二值图像. 例1: from s

【转】从RGB色转为灰度色算法

----本文摘自作者ZYL910的博客一.基础对于彩色转灰度,有一个很著名的心理学公式: Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二.整数算法而实际应用时,希望避免低速的浮点运算,所以需要整数算法. 注意到系数都是3位精度的没有,我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法: Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度,现在缩放1000倍,所以上面的运算是32位整型的运算.注意后面那个除法是

pixel art之 hqx 算法

在去年的时候,偶然看到hqx算法. 一个高质量的插值放大算法. 与双线性插值等插值算法相比,这个算法放大后对人眼保护相对比较好. 没有双线性插值看起来模糊,固然,也抽空把算法简单优化了一下. 官网及代码: https://web.archive.org/web/20131205091805/http://www.hiend3d.com/hq2x.html https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.go

在opencv3中实现机器学习算法之：利用最近邻算法（knn)实现手写数字分类

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将

acm算法模板（1）

1. 几何 4 1.1 注意 4 1.2 几何公式 4 1.3 多边形 6 1.4 多边形切割 9 1.5 浮点函数 10 1.6 面积 15 1.7 球面 16 1.8 三角形 17 1.9 三维几何 19 1.10 凸包 26 1.11 网格 28 1.12 圆 28 1.13 整数函数 30 2. 组合 33 2.1 组合公式 33 2.2 排列组合生成 33 2.3 生成gray码 35 2.4 置换(polya) 35 2.5 字典序全排列 36 2.6 字典序组合 36 3. 结构

OpenCV: Canny边缘检测算法原理及其VC实现详解（转载）

原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892176 原文地址:http://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/6892629 图象的边缘是指图象局部区域亮度变化显著的部分,该区域的灰度剖面一般可以看作是一个阶跃,既从一个灰度值在很小的缓冲区域内急剧变化到另一个灰度相差较大的灰度值.图象的边缘部分集中了图象的大部分信息,图象边缘的确定与提取对于整个图象场景的识别与理解是非常重要

时空上下文视觉跟踪（STC）算法的解读与代码复现（转）

时空上下文视觉跟踪(STC)算法的解读与代码复现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 本博文主要是关注一篇视觉跟踪的论文.这篇论文是Kaihua Zhang等人今年投稿到一个会议的文章,因为会议还没有出结果,所以作者还没有发布他的Matlab源代码.但为了让我们先睹为快,作者把论文放在arxiv这个网站上面供大家下载了.对于里面所描述的神奇的效果,大家都跃跃欲试,也有人将其复现了.我这里也花了一天的时间去复现了单尺度的C++版本,主要是基于Op

Opencv——彩色图像灰度化的三种算法

为了加快处理速度在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像.24为彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着RGB分量的亮度. 当RGB分量值不同时,表现为彩色图像:当RGB分量相同时,变现为灰度图像: 一般来说,转换公式有3中. (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]/3; (2)Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.144*B(i,j); (3)Gray(i,j)=G(i,j);//从2可以看出G的分量比较大所

Harris角点算法

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sift算法c语言实现

前段时间在做三维測量方面的研究.须要得到物体表面三维数据.sift算法是立体匹配中的经典算法.以下是对RobHess的SIFT源码的凝视.部分内容參考网上,在这里向各位大神表示感谢. http://blog.csdn.net/lsh_2013/article/details/46826141 头文件及函数声明 #include "sift.h" #include "imgfeatures.h" #include "utils.h" #includ

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