一,定义 二,代码: 要求:拉普拉斯金字塔时,图像大小必须是2的n次方*2的n次方,不然会报错 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 4 5 #高斯金字塔 6 def pyramid_image(image): 7 level = 3#金字塔的层数 8 temp = image.copy()#拷贝图像 9 pyramid_images = [] 10 for i in range(level): 11 dst = cv.pyrDown(temp)

js将用户上传gif动图分解成多张帧图片 写在前面 工作中遇到一个这么一个需求:这是一个多图上传的场景,如果用户上传选择多张图片,则上传后直接展示多张图片,如果上传的图片是gif动图,则需要分解这张动图拆分成一帧一帧的单张图片,再按顺序展示出来. 实现思路 这里主要针对gif分解多图的实现 首先对用户上传的文件格式进行判断: 将gif动图经过gif库解析成gif实例 遍历获取gif实例的每一帧的canvas,转换成baseURL,再转一份file对象存放起来. 通过转换后的baseURL展示到界

背景 为什么要制作这么一款工具 首先公司最近在做一款表情包的产品,需要将文字生成到gif图片中,并可以控制文字显示的位置,并将不同的文字显示在不同的图片上 制作成网页端工具,随时随地,方便使用 探索 首先需要将GIF图片分帧,通过查找发现了这个库buzzfeed/libgif-js 要将生成的文字,可以任意编辑放到图片上,发现了这个库fabric.js 要预览或者下载生成新的GIF图片,用到了这个库yahoo/gifshot 分析 主要实现思路是 将gif动图经过gif库解析成gif实例 遍历获

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 本节学习图像金字塔,图像金字塔包括高斯金字塔和拉普拉斯金字塔.它是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.简单来说,图像金字塔就是用来进行图像缩放的. 1,图像金字塔 图像金字塔是指一组图像且不同分辨率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨

基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris(大神级人物,写了很多文章)提出的,我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法,但是速度也是非常慢的,所以当时也没有继续做深入的研究,前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化,因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码,由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚,因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读. 经过我最终的优化,处理1920 * 1024的

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

一.Canny边缘检测 Canny边缘检测是一系列方法综合的结果.其中主要包含以下步骤: 1.使用高斯滤波器,平滑图像,滤除噪声. 2.计算图像中每个像素点的梯度强度和方向. 3.应用非极大值抑制(NMS:Non-Maximum Suppression),以消除边缘检测带来的杂散相应. 4.应用双阈值(Double-Threshold)检测来确定真实和潜在的边缘. 5.通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测. 1.高斯滤波器 平滑图像. 2.计算梯度和方向 使用X和Y方向的Sobel算子来分别计算

我们经常会将某种尺寸的图像转化为其他尺寸的图像,如果需要放大或者缩小图像的尺寸,在 OpenCV 中可以使用如下两种方法: resize 函数,最直接的方法. pyrUp 和 pyrDown 函数,即图像金字塔相关的两个函数,对图像进行向上采样和向下采样的操作. pyrUp 和 pyrDown 其实和专门用于放大缩小图像尺寸的 resize 在功能上差不多,批着图像金字塔的皮,说白了还是对图像进行放大和缩小操作. 图像金字塔 一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列,分辨率逐渐降低且源于同一张原

拉普拉斯金字塔融合是多图融合相关算法里最简单和最容易实现的一种,我们在看网络上大部分的文章都是在拿那个苹果和橙子融合在一起,变成一个果橙的效果作为例子说明.在这方面确实融合的比较好.但是本文我们主要讲下这个在图像增强方面的运用. 首先我们还是来讲下这个融合的过程和算法优化. 算法第一步:输入两个相同大小,位深的图像,通过拉普拉斯分解得到各自的拉普拉斯金字塔数据A和B. 算法第二步:选择下低频部分的融合规则,这里的低频部分,其实就是高斯金字塔最顶层那里的数据,这个数据相当于是原图像的一个高斯模糊的

最近在建词典,使用Trie字典树,需要把字符串分解成单个字.由于传入的字符串中可能包含中文或者英文,它们的字节数并不相同.一开始天真地认为中文就是两个字节,于是很happy地直接判断当前位置的字符的ASCII码是否处于0~127之间,如果是就提取一个字符,否则提取两个.在测试分字效果的时候,这种方法出了问题.比如我传一个"abcde一二三四五"进去,abcde可以正常分解成 a b c d e,而后面的"一二三四五"则成了乱码. 于是我开启了谷歌之旅,搜索"

编程测试题: 输入一个正整数将其分解成素数的乘积,输入格式连续输入m个数,然后将这m个数分别分解,如 输入: 2 10 20 输出: 2 5 2 2 5 Python code: def primes(n): primfac = [] d = 2 while d*d <= n: while (n % d) == 0: primfac.append(d) n //= d d += 1 if n > 1: primfac.append(n) return primfac s = int(raw_i

把一个长字符串分解成若干个固定长度的短字符串,由于事先不知道长字符串的长度,以及短字符串的数量,只能使用List. public static void get_list_sbody(String s){ // 计数变量 int num = 0; // 每行的字符数 int r_num = 27; // 字符串 String sx = new String(""); lst_sbody = new ArrayList(); char[] cr =s.toCharArray(); for

//从视频文件中读入数据-->将数据转换为灰度图-->对图像做canny边缘检测-->将这三个结构显示在一个图像中 //作者:sandy //时间:2015-10-10 #include <cv.h> #include <highgui.h> #include<stdarg.h> #include <iostream> void showThreeImage(char *title,int num,...){ //声明变量 IplImage

这两天遇到一个问题,我们所接触 的一个系统在导出数据到Excel的时候,产生了内存溢出的错误.原因在于数据过大,它导出是将所有数据存放在一个DataSet的一个表中,再将这个数 据集放入session,在导出功能所在的页面再读取该session的值,并绑定在一个DataGrid,再进行相关导出处理.因为系统不是我们开发 的,我们就打算在数据存入session的时候,将数据表分解成多个表存入DataSet,这样在绑定DataGrid并处理的时候,能够一个个 table的处理.测试后证明,方法是成功

分解成3NF保持函数依赖且为无损连接的算法: 1.根据分解成3NF的保持函数依赖的分解算法(http://www.cnblogs.com/bewolf/p/4443919.html),得到分解结果ρ 2.判断分解是否为无损连接,如果是直接输出结果ρ 3.如果2中是有损的,那么令ρ=ρU{X},其中X是R的码,然后输出ρ.

转换成3NF的保持函数依赖的分解算法: ρ={R1<U1,F1>,R2<U2,F2>,...,Rk<Uk,Fk>}是关系模式R<U,F>的一个分解,U={A1,A2,...,An},F={FD1,FD2,...,FDp},并设F是一个最小依赖集,记FDi为Xi→Alj,其步骤如下: ① 对R<U,F>的函数依赖集F进行极小化处理(处理后的结果仍记为F): ② 找出不在F中出现的属性,将这样的属性构成一个关系模式.把这些属性从U中去掉,剩余的属性仍

有个数据实在太大了,有1.7G,打开慢,改文件也慢,我们将其分解成若干个中等文件 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*-   f = open("123.sql",'r',encoding='utf-8') readlist = [] i = 0 i=i+1 filename = "mytest_{0}.sql".format(i) wf=open(filename, 'w', encoding='utf-8')

最近在建词典,使用Trie字典树,需要把字符串分解成单个字.由于传入的字符串中可能包含中文或者英文,它们的字节数并不相同.一开始天真地认为中文就是两个字节,于是很happy地直接判断当前位置的字符的ASCII码是否处于0~127之间,如果是就提取一个字符,否则提取两个.在测试分字效果的时候,这种方法出了问题.比如我传一个“abcde一二三四五”进去,abcde可以正常分解成 a b c d e,而后面的“一二三四五”则成了乱码. 于是我开启了谷歌之旅,搜索“如何在C++中将string中的中文分

题目链接:http://codeforces.com/contest/872/problem/C 题意: 给你一个数n,问你最多能将n分解成多少个合数之和.(若不能分解,输出-1) 题解: 若要让合数个数最多,则n必定只由4,6,9组成. n由n/4和n%4两部分组成. 四种情况: (1)n%4 == 0: 全分成4就好了,所以ans = n/4 (2)n%4 == 1: 剩下的1要和两个4组合成一个9. 所以如果n/4 >= 2,ans = n/4 - 1 否则ans = -1 (3)n%4