2019-09-10 10:50:49 zjpp2580369 阅读数 70
  • JMETER 性能测试入门到项目实战视频课程

    1、本课程针对JMETER软件性能测试八大组件:配置元件、前置处理器、定时器、sampler(采样器)、后 置处理器、断言、监听器以及逻辑控制器等内容全方位讲解。 2、参数化、badboy测试脚本开发以及录制方法,正则表达式之Regextester工具使用、JMETER 组件作 用域等知识点讲解。 3、本课程注重实践每一个知识点都有相对应的实例,本书覆盖的实例多达上百个,提高学员的动手能 力和解决问题能力。 4、区块链之币币交易所资管系统性能测试,登录、交易买入、交易卖出等测试场景设计、脚本开发/调试、数据 准备、性能调优、性能测试报告。       5、性能测试流程和性能瓶颈定位等知识讲解。

    174422 人正在学习 去看看 陈槐

像数字化就是将连续图像离散化,其工作包括两个方面:
取样和量化。
那么,究竟什么是采样,什么又是量化呢?
所谓采样,就是把一幅连续图像在空间上分割成M×N个网格,每个网格用一亮度值来表示。一个网格称为一个像素。M×N的取值满足采样定理。
在这里插入图片描述

而量化就是把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程。量化后,图像就被表示成一个整数矩阵。每个像素具有两个属性:位置和灰度。位置由行、列表示。灰度表示该像素位置上亮暗程度的整数。此数字矩阵M×N就作为计算机处理的对象了。灰度级一般为0-255(8bit量化)。
在这里插入图片描述

在现实生活中,采集到的图像都需要经过离散化变成数字图像后才能被计算机识别和处理
在这里插入图片描述

采样又可分为均匀采样和非均匀采样。
图像均匀采样量化——像素灰度值在黑白范围较均匀分布的图像。
图像非均匀采样量化——对图像中像素灰度值频繁出现的灰度值范围,量化间隔取小一些,而对那些像素灰度值极少出现的范围,则量化间隔取大一些。
在这里插入图片描述

量化越细致,灰度级数(浓淡层次)表现越丰富

2019-09-02 15:01:18 weixin_44225182 阅读数 140
  • JMETER 性能测试入门到项目实战视频课程

    1、本课程针对JMETER软件性能测试八大组件:配置元件、前置处理器、定时器、sampler(采样器)、后 置处理器、断言、监听器以及逻辑控制器等内容全方位讲解。 2、参数化、badboy测试脚本开发以及录制方法,正则表达式之Regextester工具使用、JMETER 组件作 用域等知识点讲解。 3、本课程注重实践每一个知识点都有相对应的实例,本书覆盖的实例多达上百个,提高学员的动手能 力和解决问题能力。 4、区块链之币币交易所资管系统性能测试,登录、交易买入、交易卖出等测试场景设计、脚本开发/调试、数据 准备、性能调优、性能测试报告。       5、性能测试流程和性能瓶颈定位等知识讲解。

    174422 人正在学习 去看看 陈槐

MATLAB–数字图像处理 采样

1、MATLAB软件安装后,点击进去,出现如下界面
其中右边空白区域(有fx那块区域),就是我们的编写代码的区域
左边就是工作区,有我们的一些变量值,上面就是软件的一些按钮,有一定的功能
在这里插入图片描述
2. 了解采样
首先,我们要知道采样是什么?
采样:我们获取到的图像一般为模拟图像,要让计算机进行处理需将其数字化,采样的作用就是将模拟图像转变为数字图像。一般来说,采样间隔越大,所得图像像素数越少,空间分辨率越低,质量差,严重时出现马赛克效应;采样间隔越小,所得图像像素数越多,空间分辨率越高,图像质量好,但数据量大。

简单的说,采样就是将图片数字化,采集的数字特征越多,其再计算机上显示的图像越逼真。

3、编写采样代码
首先准备一张图片,然后进入代码区域编写如下代码,按下Enter键,就有如下结果

t=imread('t1.jpg')   %读取图片
t1=rgb2gray(t)    %将图片灰度化
t2=t1(1:4:end,1:4:end) %采样
imshow(t2)  %显示在屏幕上

在这里插入图片描述

由于我也是才开始接触MATLAB和图像处理,有很多地方也还是不清楚。这里我说一下自己踩过的坑吧。

  1. 在MATLAB代码区换行是:shift+Enter
  2. 图片的路径有两种,一种是相对路径,一种是绝对路径。相对路径就是左边工作台有个路径,我们把图片存在这里,在编写代码的时候,就可以直接用图片的名字为路径(见下图,我们就直接存在bin这个目录下面就行)。第二种就是,输入图片在电脑存的路径,这个也好找,直接在文件里面就有在这里插入图片描述
  3. MATLAB默认只打开一个窗口,如果有2个imshow,只会出现第一imshow的内容,想要多个窗口,用figure。
  4. t2=t1(1:4:end,1:4:end) %采样 这句话的意思是,t2是计算机对t1横向、纵向都是每隔4的像素点取样,这样t2就会比t1更加模糊(采集的像素点少了)
  5. 有人会问,为什么一来要对图片进行灰度化处理呢? 这个是因为,一张图片,彩色的,有R、G、B三个通道的数据,也就是如果直接执行下面代码的话,会出现三种图片,对应R G B .t=imread('t1.jpg') t2=t(1:4:end,1:4:end) imshow(t2) 所以想要得到一张图片的话,就必须先进行灰度化处理。(这里我们图像处理都是先读取图片数据,读取的数据是以矩阵形式存在,矩阵的的值为灰度值,0~~255,没有彩色之分,所以彩色图片进来的话,系统会对r g b三个通道分别读取灰度值,也就形成了三张图片了。)
    在这里插入图片描述

完整代码及效果图:

t=imread('t1.jpg')
t1=rgb2gray(t)
imshow(t1),title('原图') %原图像 需要将其先转换为灰度图像
t2=t1(1:2:end,1:2:end)
t3=t1(1:4:end,1:4:end)
t4=t1(1:8:end,1:8:end)
t5=t1(1:16:end,1:16:end)
figure,subplot(2,2,1),imshow(t2),title('1:2采样')
subplot(2,2,2),imshow(t3),title('1:4采样')
subplot(2,2,3),imshow(t4),title('1:8采样')
subplot(2,2,4),imshow(t5),title('1:16采样')

在这里插入图片描述在这里插入图片描述

2019-02-24 17:31:47 weixin_43534296 阅读数 194
  • JMETER 性能测试入门到项目实战视频课程

    1、本课程针对JMETER软件性能测试八大组件:配置元件、前置处理器、定时器、sampler(采样器)、后 置处理器、断言、监听器以及逻辑控制器等内容全方位讲解。 2、参数化、badboy测试脚本开发以及录制方法,正则表达式之Regextester工具使用、JMETER 组件作 用域等知识点讲解。 3、本课程注重实践每一个知识点都有相对应的实例,本书覆盖的实例多达上百个,提高学员的动手能 力和解决问题能力。 4、区块链之币币交易所资管系统性能测试,登录、交易买入、交易卖出等测试场景设计、脚本开发/调试、数据 准备、性能调优、性能测试报告。       5、性能测试流程和性能瓶颈定位等知识讲解。

    174422 人正在学习 去看看 陈槐
  1. 图像金字塔概念:
    图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。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。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低。
    在这里插入图片描述
    图像的金字塔变换我们可以理解为是一种图像的大小变换,是在保证图像的特征不变的情况下来进行图像大小的变换,图像处理中图像大小的变换中最常见的就是放大(zoom in)和缩小(zoom out),则对于图像金字塔来说从上向下变换就是放大,增大分辨率,从下向上变换就是缩小,减小分辨率。

    高斯金字塔:用来对图像进行降采样。高斯金字塔本质上为信号的多尺度表示法,亦即将同一信号或图片多次的进行高斯模糊,并且向下取样,藉以产生不同尺度下的多组信号或图片以进行后续的处理,例如在影像辨识上,可以借由比对不同尺度下的图片,以防止要寻找的内容可能在图片上有不同的大小。高斯金字塔的理论基础为尺度空间理论,而后续也衍生出了多分辨率分析。
    高斯金字塔的相关知识与概念我们可以总结为:高斯金字塔是从底向上,逐层降采样得到;降采样后的图像是原图像(像素大小为X×Y)的X/2×Y/2,也就是对原图像删除偶数行与列(即得到降采样之后上一层的图片)
    高斯金字塔的生成过程分为两部:
    ①对当前层进行高斯模糊
    ②对模糊后的图像删除当前层的偶数行与列,即可得到上一层的图像,这样子上一层与下一层图像相比都只有他的1/4大小
    高斯不同(Difference of Gaussian-DOG):
    定义:高斯不同就是把同一张图像在不同的参数下做高斯模糊之后的结果相减,得到的输出图像就成为高斯不同(DOG)
    高斯不同是图像的内在特征,在灰度图像增强、角点检测中经常用到。

    拉普拉斯金字塔:用来重建一张图片根据他的上层降采样图片。

  2. 采样用到的相关函数:
    上采样:

    CV_EXPORTS_W void pyrUp( InputArray src, 
    						 OutputArray dst,
                             const Size& dstsize = Size() );
    

    pyrUp(src,dst,Size(src.cols×2,src.rows×2))
    生成的图像是原图在宽与高各放大两倍

    下采样:

    CV_EXPORTS_W void pyrDown( InputArray src,
           					   OutputArray dst,
                               const Size& dstsize = Size() );
                               
    

    pyrDown(src,dst,Size(src.cols/2,src.rows/2))
    生成的图像是原图在宽与高各缩小一倍

  3. 实验代码及内容展示:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    int main()
    {
    	Mat src, src_up, src_down, src_dog;
    	src = imread("C:/Users/he104/Desktop/timg.jpg");
    	if (src.empty())
    	{
    		cout << "could not load the image" << endl;
    		return -1;
    	}
    	imshow("orign_image", src);
    	//UP
    	pyrUp(src, src_up, Size(src.cols * 2, src.rows * 2));
    	imshow("UP", src_up);
    	//DOWN
    	pyrDown(src, src_down, Size(src.cols / 2, src.rows / 2));
    	imshow("DOWN", src_down);
    	//DOG
    	Mat src_gray, g1, g2, dst;
    	cvtColor(src, src_gray, CV_BGR2GRAY);
    	GaussianBlur(src_gray, g1, Size(7, 7), 0, 0);
    	GaussianBlur(g1, g2, Size(7, 7), 0, 0);
    	subtract(g1, g2, dst, Mat());
    	normalize(dst, dst, 255, 0, NORM_MINMAX);
    	imshow("DOG", dst);
    	waitKey(0);
    	destroyAllWindows();
    	return 0;
    }
    

    在这里插入图片描述

2019-01-17 17:53:20 qq_34814092 阅读数 354
  • JMETER 性能测试入门到项目实战视频课程

    1、本课程针对JMETER软件性能测试八大组件:配置元件、前置处理器、定时器、sampler(采样器)、后 置处理器、断言、监听器以及逻辑控制器等内容全方位讲解。 2、参数化、badboy测试脚本开发以及录制方法,正则表达式之Regextester工具使用、JMETER 组件作 用域等知识点讲解。 3、本课程注重实践每一个知识点都有相对应的实例,本书覆盖的实例多达上百个,提高学员的动手能 力和解决问题能力。 4、区块链之币币交易所资管系统性能测试,登录、交易买入、交易卖出等测试场景设计、脚本开发/调试、数据 准备、性能调优、性能测试报告。       5、性能测试流程和性能瓶颈定位等知识讲解。

    174422 人正在学习 去看看 陈槐

Java OpenCV-4.0.0 图像处理09 图像的上采样和降采样及归一化

Java OpenCV-4.0.0 图像处理 图像的上采样和降采样及归一化

归一化就是要把需要处理的数据经过处理后(通过某种算法)限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。
归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
归一化的目的,是使得没有可比性的数据变得具有可比性,同时又保持相比较的两个数据之间的相对关系,如大小关系;或是为了作图,原来很难在一张图上作出来,归一化后就可以很方便的给出图上的相对位置等。


/**
 * OpenCV-4.0.0 图片上采样(放大)
 * @return: void  
 * @date: 2019年5月7日12:16:55
 */
public static void zoomIn() {
	Mat src=Imgcodecs.imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\99.png");
	Mat dst=new Mat();
	Imgproc.pyrUp(src,dst,new Size(src.cols()*2,src.rows()*2));
	HighGui.imshow("图片上采样(放大)", dst);
	HighGui.waitKey(0);
}

/**
 * OpenCV-4.0.0 图片降采样 (缩小)
 * @return: void  
 * @date: 2019年5月7日12:16:55
 */
public static void zoomOut() {
	Mat src=Imgcodecs.imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\99.png");
	Mat dst=new Mat();
	Imgproc.pyrDown(src,dst,new Size(src.cols()/2,src.rows()/2));
	HighGui.imshow("图片降采样 (缩小)", dst);
	HighGui.waitKey(0);
}

/**
 * OpenCV-4.0.0 图片归一化
 * @return: void  
 * @date: 2019年5月7日12:16:55
 */
public static void normalize() {
	Mat src=Imgcodecs.imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\99.png");
	Mat gray=new Mat();
	Mat image1=new Mat();
	Mat image2=new Mat();
	Mat mask=new Mat();
	Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
	Imgproc.GaussianBlur(gray, image1, new Size(3,3), 0);
	Imgproc.GaussianBlur(image1, image2, new Size(3,3), 0);
	Core.subtract(image1, image2, mask, new Mat());
	Core.normalize(mask, mask,255,0,Core.NORM_MINMAX);
	HighGui.imshow("图片归一化", mask);
	HighGui.waitKey(0);
}

图片归一化

2016-11-22 15:34:55 Miss_yuki 阅读数 7181
  • JMETER 性能测试入门到项目实战视频课程

    1、本课程针对JMETER软件性能测试八大组件:配置元件、前置处理器、定时器、sampler(采样器)、后 置处理器、断言、监听器以及逻辑控制器等内容全方位讲解。 2、参数化、badboy测试脚本开发以及录制方法,正则表达式之Regextester工具使用、JMETER 组件作 用域等知识点讲解。 3、本课程注重实践每一个知识点都有相对应的实例,本书覆盖的实例多达上百个,提高学员的动手能 力和解决问题能力。 4、区块链之币币交易所资管系统性能测试,登录、交易买入、交易卖出等测试场景设计、脚本开发/调试、数据 准备、性能调优、性能测试报告。       5、性能测试流程和性能瓶颈定位等知识讲解。

    174422 人正在学习 去看看 陈槐

最近看一篇图像去雾的论文,看到算法中使用了图像的下采样和上采样,就去了解了一下。

上下采样的评判标准为看重(chong)采样时的采样频率与第一次采样将连续信号变为离散信号时的采样频率相比的大小,若小于第一次的采样频率则为下采样,若大于第一次的采样频率则为上采样。

下采样

在图像处理中,在图像超分辨重建的时候经常涉及对图像进行下采样。关于下采样,我看到一个很好的描述:对于一幅图像I尺寸为M*N,对其进行s倍下采样,即得到(M/s)*(N/s)尺寸的分辨率图像,当然s应该是M和N的公约数才行,如果考虑的是矩阵形式的图像,就是把原始图像s*s窗口内的图像变成一个像素,这个像素点的值就是窗口内所有像素的均值,这种情况下像素个数缩减为原先的S的平方倍。

上采样

上采样可以用来进行图像放大,多采用内插方法,即在原有图像像素的基础上在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素。插值算法有很多种,例如基于边缘的图像插值算法和基于区域的图像插值算法。下面介绍一下插值滤波器。

它的思路分为两步:

1.在原先已经经过第一次差值的数字信号之间插0值
2.将插0值后的数字信号通过一个合适的低通滤波器进行滤波(低通滤波器的通带要大于原信号带宽×插值倍数)


最后说一下我在论文中看到的一个小点,在使用导向滤波器进行图像滤波时,先将输入图像和导向图像进行下采样,经过滤波后,再将滤波器的输出图像进行上采样得到重建后的图像。通过此方法,选取适当的采样率s就可以将运行时间从O(N)减小为O(s2N)。(0<s<1)是一个很好用的方法。


我们下期见!

没有更多推荐了,返回首页