• 垃圾分类小程序拍照识别垃圾分类微信小程序开发源码 前面我们写过垃圾分类的文字查询垃圾分类,这里我们写下拍照识别垃圾分类的实现代码。 微信小程序拍照的实现主要用到的组件就是 camera,这个组件主要就的调用...

    垃圾分类小程序拍照识别垃圾分类微信小程序开发源码
    前面我们写过垃圾分类的文字查询垃圾分类,这里我们写下拍照识别垃圾分类的实现代码。
    微信小程序拍照的实现主要用到的组件就是 camera,这个组件主要就的调用手机的摄像头进行拍照,小程序拍照后上传到后台,后台通过算法识别垃圾的分类情况。这样就很方便的处理了我们平常不熟悉的垃圾分类,非常实用。

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  • 图像处理 和 格式转换 小程序 (1) 功能很简单,主要为了熟悉一下图像处理的基本操作! 主要功能在一个封装好的类中,功能还写了蛮多的。 截了几个图, 源代码 (要的人比较多,所以还是把源代码传了上来) 图像...
    图像处理 和 格式转换 小程序 (1)

        功能很简单,主要为了熟悉一下图像处理的基本操作!
        主要功能在一个封装好的类中,功能还写了蛮多的。
        截了几个图,
        源代码 (要的人比较多,所以还是把源代码传了上来)
     

    截图1.JPG截图2.JPG截图3.JPG截图4.JPG 

     

    图像处理(2)--简单的效果处理
    本文主要说说几种简单图像效果处理的原理和实现

    重要源码都贴出来了,如果需要所有源码的留下Email吧

    原图效果:


    一、反色:
             图像反色实际上就是取没一个像素点的相对颜色值
     比如图像某点像素RGB(128,52,38),则它的反色值为RGB(127,203,217)
     

    http://blog.csdn.net/metababy

    http://hexun.com/metababy

            /// <summary>
            
    /// 以反色方式显示图像    
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="SImage">源图像</param>
            
    /// <returns>反色处理后的图像</returns>

            public Bitmap fanSe(Image SImage)
            
    {            
                
    int Height = SImage.Height;
                
    int Width = SImage.Width;
                Bitmap bitmap
    =new Bitmap(Width,Height);
                Bitmap MyBitmap
    =(Bitmap)SImage;
                Color pixel;
                
    for(int x=1;x<Width;x++)
                
    {
                    
    for(int y=1;y<Height;y++)
                    
    {
                        
    int r,g,b;
                        pixel
    =MyBitmap.GetPixel(x,y);                    
                        r
    =255-pixel.R;
                        g
    =255-pixel.G;
                        b
    =255-pixel.B;
                        bitmap.SetPixel(x,y,Color.FromArgb(r,g,b));            
                    }

                }

                
    return bitmap;            
            }



    二、浮雕:
            通过对图像相邻像素点的像素值分别与相邻像素点的像素值相减之后加上一个常量128,然后作为新的像素点值(为防止颜色值溢出,需处理值小于0和大于255的情况颜色值),可以使图像产生浮雕效果

     

            /// <summary> 
            
    ///以浮雕方式显示图像        
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="SImage">源图像</param>
            
    /// <returns>浮雕效果处理后的图像</returns>

            public Bitmap fuDiao(Image SImage)
            
    {    
                
    int Height = SImage.Height;
                
    int Width = SImage.Width;
                Bitmap bitmap
    =new Bitmap(Width,Height);
                Bitmap MyBitmap
    =(Bitmap)SImage;
                Color pixel1,pixel2;
                
    for(int x=0;x<Width-1;x++)
                
    {
                    
    for(int y=0;y<Height-1;y++)
                    
    {
                        
    int r=0,g=0,b=0;
                        pixel1
    =MyBitmap.GetPixel(x,y);                        
                        pixel2
    =MyBitmap.GetPixel(x+1,y+1);
                        r 
    = pixel1.R-pixel2.R+128;
                        g 
    = pixel1.G-pixel2.G+128;
                        b 
    = pixel1.B-pixel2.B+128;
                        
    if(r>255)
                            r
    =255;
                        
    if(r<0)
                            r
    =0;
                        
    if(g>255)
                            g
    =255;
                        
    if(g<0)
                            g
    =0;
                        
    if(b>255)
                            b
    =255;
                        
    if(b<0)
                            b
    =0;
                        bitmap.SetPixel(x,y,Color.FromArgb(r,g,b));            
                    }

                }

                
    return bitmap;        
            }



    三、黑白化处理:
            彩色图像黑白化处理通常有三种方法:最大值法、平均值法、加权平均值法
    三种方法的原理
            最大值法:最大值法是每个像素点的RGB值等于原像素点的RGB值中最大的一个,
                                即R=G=B=MAX( R,G,B ); 效果,最大值发产生亮度很高的黑白图像
            平均值法:平均值法使每个像素点的RGB值等于原像素点的RGB值的平均值,即R=G=B=(R+G+B)/3 
            加权平均法:加权平均法根据需要指定每个像素点RGB的权数,并取其加权平均值,
                                    即R=G=B=(Wr*R+Wg*G+Wb*B )/3 
                                    Wr、Wg、Wb表示RGB的权数,均大于零,通过取不同的权数可实现不同的效果

            /// <summary>
            
    /// 以黑白方式显示图像
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="SImage">源图像</param>
            
    /// <param name="iType">黑白处理的方法参数,0-平均值法;1-最大值法;2-加权平均值法</param>
            
    /// <returns></returns>

            public Bitmap heiBai(Image SImage,int iType)
            
    {        
                
    int Height = SImage.Height;
                
    int Width = SImage.Width;
                Bitmap bitmap
    =new Bitmap(Width,Height);
                Bitmap MyBitmap
    =(Bitmap)SImage;
                Color pixel; 
                
    for (int x=0; x<Width; x++
                    
    for (int y=0; y<Height; y++
                    
    {
                        pixel
    =MyBitmap.GetPixel(x,y);
                        
    int r,g,b,Result=0;
                        r 
    = pixel.R;                            
                        g 
    = pixel.G;                
                        b 
    = pixel.B;    
                        
                        
    switch(iType)
                        
    {
                            
    case 0://平均值法
                                Result=((r+g+b)/3);
                                
    break;
                            
    case 1://最大值法
                                Result=r>g?r:g;
                                Result
    =Result>b?Result:b;
                                
    break;
                            
    case 2://加权平均值法
                                Result=((int)(0.7*r)+(int)(0.2*g)+(int)(0.1*b));
                                
    break;
                        }

                        bitmap.SetPixel(x,y,Color.FromArgb(Result,Result,Result));
                    }
         
                
    return bitmap;        
            }

     

    四、柔化:
            柔化显示图像和锐化显示图像的操作刚好相反,但在算法上不是它的逆过程。它的主要思想是减少图像边缘值之间的剧烈变化。
            当将当前像素点的颜色值设为以该像素为中心的像素块中所有像素的平均值时,如果当前像素点的颜色值和周围相邻像素点的颜色值差别不大时,则取平均值不会产生显著影响;如果差别较大时,取平均值后,就会使当前像素点的颜色趋于一致,这样就达到了柔化图像的目的。也称这种方法为高斯模板

            /// <summary>
            
    /// 以柔化方式显示图像    
            
    /// </summary>
            
    /// <Note>高斯模板法</Note>
            
    /// <param name="SImage">源图像</param>
            
    /// <returns>柔化处理后的图像</returns>

            public Bitmap rouHua(Image SImage)
            
    {
                
    int Height = SImage.Height;
                
    int Width = SImage.Width;
                Bitmap bitmap
    =new Bitmap(Width,Height);
                Bitmap MyBitmap
    =(Bitmap)SImage;
                Color pixel;
                
    //高斯模板
                int []Gauss={1,2,1,2,4,2,1,2,1};                                
                
    for(int x=1;x<Width-1;x++)
                    
    for(int y=1;y<Height-1;y++)
                    
    {
                        
    int r=0,g=0,b=0;
                        
    int Index=0;
                        
    //int a=0;
                        for(int col=-1;col<=1;col++)
                            
    for(int row=-1;row<=1;row++)
                            
    {                            
                                pixel
    =MyBitmap.GetPixel(x+row,y+col);                        
                                r
    +=pixel.R*Gauss[Index];
                                g
    +=pixel.G*Gauss[Index];
                                b
    +=pixel.B*Gauss[Index];
                                Index
    ++;
                            }

                        r
    /=16;
                        g
    /=16;
                        b
    /=16;
                        
    //处理颜色值溢出
                        r=r>255?255:r;
                        r
    =r<0?0:r;
                        g
    =g>255?255:g;
                        g
    =g<0?0:g;
                        b
    =b>255?255:b;
                        b
    =b<0?0:b;
                        bitmap.SetPixel(x
    -1,y-1,Color.FromArgb(r,g,b));            
                    }

                
    return bitmap;        
            }




    五、锐化:
            图像的锐化就是要显示图像中有关形体的边缘。所谓形体的边缘就是图像像素点的颜色值发生显著变化的地方,在图像的平淡区,这种颜色值的变化比较平缓,而在图像的边缘区域这种变化相当明显。
    也就是说在平缓区,相邻两像素的颜色值的差值较小,而在边缘区域,相邻两像素的颜色值变化抖得多,因而在边缘区域处理这个数值可以使突出效果更加突出,而在非边缘区域而使图像变得较暗,即图像的锐化。拉普拉斯模块法

            /// <summary>
            
    /// 以锐化方式显示图像        
            
    /// </summary>
            
    /// <Note>拉普拉斯模板法</Note>
            
    /// <param name="SImage">源图像</param>
            
    /// <returns>锐化处理后的图像</returns>

            public Bitmap ruiHua(Image SImage)
            
    {
                
    int Height=SImage.Height;
                
    int Width=SImage.Width;
                Bitmap bitmap
    =new Bitmap(Width,Height);
                Bitmap MyBitmap
    =(Bitmap)SImage;
                Color pixel;
                
    //拉普拉斯模板
                int []Laplacian={-1,-1,-1,-1,9,-1,-1,-1,-1};               
                
    for(int x=1;x<Width-1;x++)
                    
    for(int y=1;y<Height-1;y++)
                    
    {
                        
    int r=0,g=0,b=0;
                        
    int Index=0;
                        
    int a=0;
                        
    for(int col=-1;col<=1;col++)
                            
    for(int row=-1;row<=1;row++)
                            
    {                            
                                pixel
    =MyBitmap.GetPixel(x+row,y+col);                        
                                r
    +=pixel.R*Laplacian[Index];
                                g
    +=pixel.G*Laplacian[Index];
                                b
    +=pixel.B*Laplacian[Index];
                                Index
    ++;
                            }

                        
    //处理颜色值溢出
                        r=r>255?255:r;
                        r
    =r<0?0:r;
                        g
    =g>255?255:g;
                        g
    =g<0?0:g;
                        b
    =b>255?255:b;
                        b
    =b<0?0:b;
                        bitmap.SetPixel(x
    -1,y-1,Color.FromArgb(r,g,b));            
                    }

                
    return bitmap;        
            }



    六、雾化:
            图像雾化处理不是基于图像中像素点的运算,而是在图像中引入一定的随机性,使图像带有毛玻璃带水雾般的效果。
            影响图像雾化效果的一个重要因素是图像中像素块的确定,所选区的像素块越大,产生的效果越明显。
     

            /// <summary>
            
    /// 以雾化方式显示图像
            
    /// </summary>
            
    /// <param name="SImage"></param>
            
    /// <returns></returns>

            public Bitmap wuHua(Image SImage)
            
    {        
                
    int Height=SImage.Height;
                
    int Width=SImage.Width;
                Bitmap bitmap
    =new Bitmap(Width,Height);
                Bitmap MyBitmap
    =(Bitmap)SImage;
                Color pixel;                                            
                
    for(int x=1;x<Width-1;x++)
                    
    for(int y=1;y<Height-1;y++)
                    
    {
                        System.Random   MyRandom
    =new Random();                    
                        
    int k=MyRandom.Next(123456);    
                        
    //像素块大小
                        int dx=x+k%19;
                        
    int dy=y+k%19;
                        
    if(dx>=Width)
                            dx
    =Width-1;
                        
    if(dy>=Height)
                            dy
    =Height-1;
                        pixel
    =MyBitmap.GetPixel(dx,dy);
                        bitmap.SetPixel(x,y,pixel);            
                    }

                
    return bitmap;        
            }
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  • 背景 小程序的canvas是微信基于原生组件自行...在18年初的小程序基础库1.9.0版本更新中,出现了wx.canvasGetImageData和wx.canvasPutImageData两个重要的API,补全了像素处理能力,因此,小程序在客户端进行图片处理...
        

    背景

    小程序的canvas是微信基于原生组件自行封装的,因此接口跟web的canvas有不少区别,早期更是没有支持像素级的处理能力。
    在18年初的小程序基础库1.9.0版本更新中,出现了wx.canvasGetImageData和wx.canvasPutImageData两个重要的API,补全了像素处理能力,因此,小程序在客户端进行图片处理成为了可能。
    具体可以参考:
    偷偷迭代的重磅功能---小程序的像素处理能力
    wx.canvasGetImageData

    图片配色分析小程序:小色卡

    为了尝试小程序的图像处理能力,我做了个用于图片配色分析的小程序-小色卡。
    功能主要是:用户选择一张图片,程序会分析图片的配色,并把配色展示为一张色卡给用户。用户可以保存、编辑、复制自己的色卡。这个功能对初级的UI设计师有一定的帮助(可能吧...)。
    源码:github:mini-color-card
    体验小程序:
    小色卡

    原理

    小程序实现配色分析主要步骤如下:

    1. 用户选择图片,拿到imgPath后绘制到canvas上。
    2. 通过wx.canvasGetImageData这个接口读取图片数据
    3. 对图片数据进行预处理,剔除alpha比较小并且不是白色的点。(非必要)
    4. 对图片像素数据进行聚类。每个像素的颜色可以作为一个三维向量来看。

    基本逻辑如下:

    wx.chooseImage({
      count: 1,
      sizeType: ['original', 'compressed'],
      sourceType: ['album', 'camera'],
      success: (res) => {
        wx.getImageInfo({
          src: res.tempFilePaths[0],
          success: (imgInfo) => {
            let {
              width,
              height,
              imgPath
            } = imgInfo;
            let ctx = wx.createCanvasContext(this.canvasID);
            ctx.drawImage(imgPath,0,0,width,height);
            ctx.draw(false,()=>{
              wx.canvasGetImageData({
                canvasId: this.canvasID,
                x: 0,
                y: 0,
                width: width,
                height: height,
                success(res) {
                  var pixels = res.data;
                  var pixelCount = width*height;
                  var pixelArray = [];
                  // 对像素数据进行预处理
                  for (var i = 0, offset, r, g, b, a; i < pixelCount; i = i + quality) {
                    offset = i * 4;
                    r = pixels[offset + 0];
                    g = pixels[offset + 1];
                    b = pixels[offset + 2];
                    a = pixels[offset + 3];
                    if (a >= 125) {
                      if (!(r > 250 && g > 250 && b > 250)) {
                        pixelArray.push([r, g, b]);
                      }
                    }
                  }
                  var cmap = MMCQ.quantize(pixelArray, colorCount);//聚类,MMCQ是个用于图像分析的库
                  var palette = cmap ? cmap.palette() : null;
                  console.log('配色为:',palette);
                }
              })
            })
          }
        })
      }
    })

    小结

    一开始我是不想把canvas显示出来的,只想用它获取图像内容,但是实践下来是不可行的。小程序的canvas并不允许离屏渲染,想要用它进行图片处理,就要老老实实用它进行展示。
    这里只实践了wx.canvasGetImageData读取数据进行图像分析,不过结合wx.canvasPutImageData,滤镜之类的图像处理应该都是可以做了。小程序的想象空间还是挺大的。

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  • 前几天分别分享了垃圾分类文字版接口和微信机器人、微信小程序源码,今天在分享一个垃圾分类图像识别接口和升级版小程序源码、支持拍摄和选择相册图片进行图像识别。另外文章底部附有三种演示代码和素材包方便测试。...

    前几天分别分享了垃圾分类文字版接口和微信机器人、微信小程序源码,今天在分享一个垃圾分类图像识别接口和升级版小程序源码、支持拍摄和选择相册图片进行图像识别。另外文章底部附有三种演示代码和素材包方便测试。

    先看效果图(仅供调用API的示例参考,UI可自行调整美化)

    微信图片_20190715111928.jpg

    垃圾分类图像识别API:https://www.tianapi.com/apiview/101

    该接口支持垃圾分类图像识别,img参数应该传递经base64编码后的图片且字节大小不得大于3M。成功识别后返回一个列表,其中包含trust和lajitype参数。trust是图像可信度,单位是百分比,越接近100表示识别结果越可信。lajitype表示垃圾类别,其中0表示为可回收垃圾、1为有毒有害垃圾、2为厨余或湿垃圾、3为其他或干垃圾。

    接口参数:
    其中img应该是经过base64编码后的图片资源(天行数据也提供了图片转base64编码的接口,但不建议这么做),base64编码的调用方法非常简单,各编程语言都有对应的系统内置函数直接处理就行。当然img也支持直接传递图片url地址(暂未开放,根据大家反馈视情况放开),同时需指定imgtype=1即可。

    1.png

    返回示例:
    返回参数中,trust表示可信度,最高为100,越接近100表示识别结果的可信度越高。lajitype是垃圾分类,0表示为为可回收、1为有害、2为厨余(湿)、3为其他(干)、4为未识别的分类。

    2.png

    附件imglajifenlei_debug.zip为php接口测试文件包,包含两张测试图片和debug.php文件,替换debug.php文件顶部的apikey为自己在天行数据平台注册获得的apikey的即可使用。

    附件lajifenlei2.0.zip是升级版同时支持文字识别和图像识别垃圾分类的小程序源码,在utils/utils.js文件顶部替换apikey为自己在天行数据中的即可。

    附件ajax_demo.zip是一个html文件,通过前端ajax的方式post请求API接口来获取结果,在html.html文件中修改key为自己的,点击发送请求按钮,如成功获得识别结果则会将结果写入浏览器控制台并在页面弹窗提示。

    附件下载:https://wenda.tianapi.com/article/99

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  • 《OpenCV图像处理编程实例》-源码,最新更新20160801,支持OpenCV3.1+VS2015,修改若干程序中错误,如遇问题欢迎反馈到zhu1988wei@163.com
  • 该资源是博客http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/43605509的android图像处理demo,希望对大家有所帮助.主要通过相册和照相处理图像,采用android 4.4开发. 个人对自己做的效果感觉不错.
  • 最近在写个实验程序波变换是预处理模块于是乎开始想法子实现之,好不容易找到了波变换源程序结果只支持灰度图,于是乎又开始找从彩色图转灰度图的源程序(其实自己写也不太麻烦,无非就是Gray = R * 0.299 G *...

    最近在写个实验程序,小波变换是预处理模块于是乎开始想法子实现之,好不容易找到了小波变换源程序结果只支持灰度图,于是乎又开始找从彩色图转灰度图的源程序(其实自己写也不太麻烦,无非就是Gray = R * 0.299 G *0.587 B * 0.114对每个点映射下,但有现成的当然更好啦~),搞了半天除了学会用注销键让屏幕变灰,然后截取系统自动转换的灰图(把要变灰的图之前打开当作背景),再就是发现了这个东东~很多转换在平时都很常用,特别是要实现其中某块功能把它们加入当前项目的时候很有参考价值(其实就算不实现,看看具体代码还是有助于更理性的认识这些处理过程的),于是乎在这里与各位作图像处理的同学共享哈。

    顺便在此向软件作者表示衷心的感谢和支持哈~唯一遗憾的是代码用java编写,还要花点时间转成C# @.@ 

    ----传说中分割线,以上内容其实可以不用看~(戒律-防御!我闪~)----

    软件作者BLOG:http://www.cnblogs.com/island/archive/2007/09/23/895052.html

    以下为复制:

    原创图像处理软件(含源码) 如果你对源代码进行了进一步的加工和完善可以传我一份儿,如果你愿意的话~
    ------本人原创图像处理软件,欢迎下载使用! 感谢QuickPoint大侠的热心帮助!

    可执行JAR文件 下载地址:http://www.cnblogs.com/Files/island/Touch_jar.rar(含CHM帮助文档)

    可执行EXE文件下载地址:http://www.cnblogs.com/Files/island/Touch_exe.rar(含CHM帮助文档,运行仍然需要JRE的支持)

    源 代 码  下载地址:http://www.cnblogs.com/Files/island/Touch源代码.rar

    关于源码的几点说明: 

    1. 本系统的编制参考了一些范例但绝大部分都是自己写的。
    2. 由于时间匆忙,所以系统结构不是很富有层次感,制作的时候重视功能的实现而不太注重可读性——注释不多。
    3. 系统实现用的是一些很基础的方法,面向对象的继承、封装、多态等技术用得很少。
    4. 本人既非软件学院又非图像所的,加上时间仓促,疏漏之处再所难免,所以写得不好请见谅。权作抛砖引玉吧。
    5. 源码仅供学习之用,可以自由复制、传播、甚至修改,如果你可以将它改的更完善、更强大繁请你给我发一份儿,如果你愿意的话。
             软件还有很多需要完善的地方,也欢迎大家提建议。图像处理算法(除系统放大、矩形剪裁调用API函数外,另外Huffman编码算法参考过一些范例)都是自己根据算法的原理写的,不保证细节上完全正确,但是处理效果还是不错地。

            本软件用纯java语言编制而成,故其运行需要JRE(java运行环境,可以在这里选择Download JRE 进行下载,同时也正因为如此它可以在安装了JRE的Linux等各类操作系统上运行.

    该软件支持jpg,gif、png图片格式,大致有下列功能:
    1.  图像放大、缩小、复制、打印、获取当前图像任意位置颜色信息。
    2.  显示图像灰度直方图。
    3.  灰度统计:图像宽度、高度、最小灰度、最大灰度、灰度均值 Mean、灰度方差 Variance、标准差、偏态 Skewness、峰度系数 Kurtosis、熵 (Entropy)。
    4.  RGB三原色分离、RGB图转灰度图、灰度均衡、图像可调阈值二值化、图像反色。
    5.  图像可调阈值边缘检测:Roberts算子;Prewitt模板;Sobel模板;Kirsch算子
    6.  图像Huffman编码。
    7.  调色板、屏幕捕捉、屏幕取色、屏幕上任意两点距离的测量。
    8.  水平镜像、垂直镜像、顺时针转90度、逆时针转90度、矩形剪裁、水平剪除、垂直剪除。 9. 新版本改进:去掉了一些华而不实的东西,完善了不少细节,添加了帮助文档,并且打了个包,嗯,体验下就知道了……

    BTW:水平剪除好比在纸上画两根水平线,剪除两线之间的部分,将剩下的部分合并到一起作为结果。垂直剪除类推。这两个功能是HyperSnap里面我最喜欢的两个功能所以就把它实现了,呵呵~

    并且每种操作都配有相应的快捷键。

     部分效果如下(还有部分未整理):
    http://www.cnblogs.com/images/cnblogs_com/island/Beayty.swf (美女,嗯嗯~)

    程序启动: 


    部分菜单:

     


    快捷键一览:


        由于时间关系功能性开发到此结束。不过我还是会在细节上着墨地。感谢诸位的支持,有问题可以跟我联系。

     
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