一.STL文件简介 STL(立体平版印刷术的缩写)是由3D Systems创建的立体平版印刷CAD软件原生的文件格式STL有“标准三角语言”和“标准镶嵌语言”等几个事后回溯.这种文件格式是由许多其他软件包支持的;它被广泛用于快速成型,3D打印和计算机辅助制造.STL文件只描述三维物体的表面几何图形,没有任何颜色,纹理或其他常见CAD模型属性的表示. STL格式指定了ASCII和二进制表示.二进制文件更常见,因为它们更紧凑. STL文件使用三维笛卡尔坐标系统,通过三角形的单位法线和顶点(按右手规则

Zemax 导出高质量图片与动画 (2013-08-13 11:01:51) http://blog.sina.com.cn/s/blog_628dd2bc0101dycu.html 转载▼ How Do I Create Presentation Quality Graphics and Animations? This article covers various methods for creating, annotating, exporting, and animating quali

在ps里面对图片进行切片,并根据需要弄好切片,利用shift键,可以选择其中部分的切片: 弄好以后,点击“文件”,选择“存储为WEB和设备所用格式”:. 在打开的“存储为WEB和设备所用格式”界面上点击“存储”按钮: 选择保存路径之后,根据需要,在“切片”一栏,选择“所有的切片”或“选中的切片”,再点击“保存”即可 参考:https://jingyan.baidu.com/article/5552ef473b31f3518ffbc90a.html

SIFT中的尺度空间和传统图像金字塔 http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2146.html 最近自己混淆了好多概念,一边弄明白的同时,也做了一些记录,分享一下.最近又发现了一个好同学的博客,很详细的讲了SIFT 想要得知图像中哪些是有意义的,必须先要明确这样一个问题:在一幅图像中,只有在一定的尺度范围内,一个物体才有意义.举一个例子,树枝这个概念,只有在几厘米到几米的距离去观察它,才能感知到它的确是树枝:如果在微米级或者千米级去观察,就不能感知到树枝这个概念了

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

FineReader Mac版,全称ABBYY FineReader Pro for Mac,是一款流行的OCR图文识别软件,可快速方便地将扫描纸质文档.PDF文件和数码相机的图像转换成可编辑.可搜索的文本,如Word文档.Excel电子表格.HTML文档等格式,能够完美保留原始文本的布局和格式,同时还可以将PDF文档转换成JPEG图像,本文具体为大家讲讲如何巧妙使用FineReader Mac版将PDF转换为JPEG图像. 使用ABBYY FineReader Pro for Mac将PDF转

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

摘自本人毕业论文<肺结节CT影像特征提取算法研究> 医学图像特征提取可以认为是基于图像内容提取必要特征,医学图像中需要什么特征基于研究需要,提取合适的特征.相对来说,医学图像特征提取要求更加高,因为对医生的辅助诊断起着至关重要的作用,所以需要严谨可靠的特征.肺结节CT影像特征提取也是属于医学图像特征提取领域的一个部分,有着医学图像特征提取的基本要求.既有其他医学图像特征提取的方法,也有针对肺结节的特定特征提取方法.本小节主要对一些常用的肺结节CT影像医学图像特征提取方法进行介绍,主要可以分为灰

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

图像金字塔指的是同一图像不同分辨率的子图的集合,有向下取样金字塔,向上取样金字塔,拉普拉斯金字塔....它是图像多尺度表达的一种,最主要的是用于图像的分割 向下取样金字塔指高分辨率图像向低分辨率图像的转换,从第i层获得第i+1层的步骤(G[i]->G[i+1]) 1.对图像G[i]进行高斯卷积,卷积核为得到一个新的高斯模糊后的图像, 2.对新图像删除所有偶数行和偶数列(像素),得到缩小为原图四分之一的新图,即G[i+1] 上述操作称为Octave. 重复下去,可以不断缩小图像(每次变为原图的四分

图像金字塔 目标 本文档尝试解答如下问题: 如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样. 原理 Note 以下内容来自于Bradski和Kaehler的大作: Learning OpenCV . 当我们需要将图像转换到另一个尺寸的时候, 有两种可能: 放大 图像 或者 缩小 图像. 尽管OpenCV 几何变换 部分提供了一个真正意义上的图像缩放函数(resize, 在以后的教程中会学到),不过在本篇我们首先学习一下使用 图像金字塔来做图像缩放, 图像金字塔

几个网址: 1.STL :https://en.wikipedia.org/wiki/STL_(file_format)#ASCII_STL 2.一个博客的文章地址: 三维图形数据格式 STL的 读取:http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8435620                [厉害]http://blog.csdn.net/fhln609353626/article/details/48054309 3.一个博客:STL文件序列化读

图像金字塔概念 . 我们在图像处理中常常会调整图像大小,最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),尽管几何变换也可以实现图像放大和缩小,但是这里我们介绍图像金字塔 . 一个图像金字塔式一系列的图像组成,最底下一张是图像尺寸最大,最上方的图像尺寸最小,从空间上从上向下看就想一个古代的金字塔. 图像金字塔概念 .高斯金子塔 – 用来对图像进行降采样 .拉普拉斯金字塔 – 用来重建一张图片根据它的上层降采样图片 图像金字塔概念 – 高斯金字塔 .高斯金子塔是从底向上,逐层降采样得到

(一)图像特征匹配--SIFT 1.1 SIFT背景简介 SIFT算法是David Lowe在1999年提出的局部特征描述子,并在2004年深入发展和完善. SIFT算法是在尺度空间进行特征检测并确定关键点的位置和关键点所在的尺度. 该关键点方向特征选取该点邻域梯度的主方向,以便实现算子对尺度和方向的无关性. 1.2 SIFT特征向量生成步骤 一幅图像SIFT特征向量的生成步骤主要有如下四步: (1)检测尺度空间极值点,初步确定关键点的位置和所在尺度: [初步找出关键点群] (2)精确确定关键点

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

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

摘要:本文讲述图像金字塔知识,了解专门用于图像向上采样和向下采样的pyrUp()和pyrDown()函数. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十一.图像金字塔之图像向下取样和向上取样>,作者:eastmount. 一.图像金字塔 图像金字塔是指由一组图像且不同分别率的子图集合,它是图像多尺度表达的一种,以多分辨率来解释图像的结构,主要用于图像的分割或压缩.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.如图6-11所示,它包括了四层图像

参考尺度空间理论 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变

1.SIFT概述 SIFT的全称是Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换,由加拿大教授David G.Lowe提出的.SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性,是一种非常稳定的局部特征. 1.1 SIFT算法具的特点 图像的局部特征,对旋转.尺度缩放.亮度变化保持不变,对视角变化.仿射变换.噪声也保持一定程度的稳定性. 独特性好,信息量丰富,适用于海量特征库进行快速.准确的匹配. 多量性,即使是很少几个物体也可以产生大量的SIFT特征 高速

总结原博文中的一些边缘检测算子和滤波器.(Canny算子,  Sobel算子,  Laplace算子以及Scharr滤波器) 首先,一般的边缘检测包括三个步骤: 1)滤波:边缘检测的算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数,但导数通常对噪声很敏感,因此必须采用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能.常见的滤波方法主要有高斯滤波 2)增强:增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值.增强算法可以将图像灰度点邻域强度值有显著变化的点凸显出来.在具体编程实现时,可通过计算梯度幅值来确定. 3)检测:

Oriented FAST and Rotated BRIEF www.cnblogs.com/ronny   这篇文章我们将介绍一种新的具有局部不变性的特征 -- ORB特征,从它的名字中可以看出它是对FAST特征点与BREIF特征描述子的一种结合与改进,这个算法是由Ethan Rublee,Vincent Rabaud,Kurt Konolige以及Gary R.Bradski在2011年一篇名为"ORB:An Efficient Alternative to SIFT or SURF&qu