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  • 2、像素范围处理saturate_cast 1.像素范围处理是什么? 2.像素范围处理API 3、掩膜操作 1.掩膜是什么? 2.掩膜操作是什么? 3.掩膜操作的作用? 4.API 三、全部代码及结果展示 1、代码 2、运行效果图 一...

    目录

    一、前言

    二、图像像素基本操作

    1、获取图像像素指针

    1.获取图像像素指针是什么?

    2.相应API

    3.获取目的

    2、像素范围处理saturate_cast

    1.像素范围处理是什么?

    2.像素范围处理API

    3、掩膜操作

    1.掩膜是什么?

    2.掩膜操作是什么?

    3.掩膜操作的作用?

    4.API

    三、全部代码及结果展示

    1、代码

    2、运行效果图


    一、前言

    欠下的总是要还的,继续给大家更新有关于OpenCV的教程,很久没给大家更新,希望能得到大家的谅解。

    今天要讲的是图像像素比较简单的几个基本操作,包括图像矩阵的掩膜操作,获取像素的指针、图像像素范围处理以filter2D的介绍。

    图像处理很大程度上是对像素的处理,通过对比像素,修改像素,可以实现降噪、平滑、检测等功能。

    二、图像像素基本操作

    1、获取图像像素指针

    1.获取图像像素指针是什么?

    二维图像保存在电脑中,大家可以理解为矩阵,一个二维数组,每个位置都会有一个像素值。

    访问像素值,就是访问二维数组中某个位置的值。

    2.相应API

    访问的时候,我们先访问行,后访问列,通过如下方式,我们获取行指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。

    Mat.ptr<uchar>(int i=0) //获取像素矩阵的指针,索引i表示第几行,从0开始计行数。

    我们通过行指针,可以获取到该行的的所有点,即所有像素。

    const uchar*  current= myImage.ptr<uchar>(row); //获得当前行指针
    
    p(row, col) =current[col]  //获取当前像素点P(row, col)的像素值。
    
    

    3.获取目的

    获取到像素点,我们就可以对这个像素点进行操作,如果我们加上循环嵌套,还可以遍历所有的像素点,即对所有的像素点进行操作。

    2、像素范围处理saturate_cast<uchar>

    1.像素范围处理是什么?

    我们在设置图像像素的灰度值或者RGB值时候,如果不了解,会随意设置,以RGB为例,他们的取值范围是从0 到255,所以如果我们输入范围以外的数据,为防止程序出错,我们需要控制范围,保证我们输入非法数据时候,不会导致程序出现问题。

    处理的原则如下:

    如果我们输入小于0的值,它会返回0,

    如果我们输入大于255的值,它会返回255,

    如果我们输入0-255之间的值,它会正常返回

    2.像素范围处理API

    像素范围处理的API是saturate_cast<uchar>:

    saturate_cast<uchar>(-100) //返回 0
    saturate_cast<uchar>(288)  //返回255
    saturate_cast<uchar>(100)  //返回100

    3、掩膜操作

    1.掩膜是什么?

    在讲掩膜操作之前,先给大家说一下什么是掩膜。

    我们不考虑别的地方什么是掩膜,我也不会给大家讲掩膜的标准定义,我们既然说图像的掩膜操作,那么我们就说在图像掩膜操作中的这个掩膜到底是什么。

    这个掩膜就是一个n*n的矩阵。通过掩膜去遍历图像,

    图像与掩膜

    2.掩膜操作是什么?

    接下来我们讲掩膜操作,我们用数字模拟一个图像,左边是一个10*10的图像矩阵,右边是一个掩膜,他们两个做操作。

    首先,左边黄色的3*3方块与掩膜对应位置相乘,求得的值,存放在新图像上的对应于原图上的中心位置的中间的位置。就像下图一样:

    下图的操作是:

    5 * 0 + 5 * (-1) + 5 * 0 + 5 * (-1) + 5 * 5 + 5 * (-1) + 5 * 0 + 5 * (-1) + 5 * 0 = 5

    掩膜操作

    由于图像所有都是5,所以上面这个经过掩膜操作并没有什么太明显的变化。

    全部做掩膜操作

    做完掩膜操作,边上的像素是做不到的,对于不同的算法,边上的像素做法不同,在这里先不说,以后会给大家详细讲解。

    我们再看一个示例:

    全部做掩膜操作

    对于外层一圈,不同算法不同,有的算法是将最外层全部设为0,有的是设为与其距离最近的像素点一致,有的是在原图外层加一层,这样经过掩膜的图像就是与原图一样尺寸了。

    3.掩膜操作的作用?

    掩膜操作实现图像对比度调整

    4.API

    掩膜操作的API是filter2D,函数原型是:

    void filter2D( 
        InputArray src, 
        OutputArray dst, 
        int ddepth,                            
        InputArray kernel, 
        Point anchor = Point(-1,-1),                            
        double delta = 0, 
        int borderType = BORDER_DEFAULT 
    );

    函数参数含义如下:

    (1)InputArray类型的src ,输入图像。

    (2)OutputArray类型的dst ,输出图像,图像的大小、通道数和输入图像相同。

    (3)int类型的ddepth,目标图像的所需深度。

    (4)InputArray类型的kernel,卷积核(或者更确切地说是相关核)是一种单通道浮点矩阵;如果要将不同的核应用于不同的通道,请使用split将图像分割成不同的颜色平面,并分别对其进行处理。。

    (5)Point类型的anchor,表示锚点(即被平滑的那个点),注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话,就表示取核的中心为锚点,所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。。

    (6)double类型的delta,在将筛选的像素存储到dst中之前添加到这些像素的可选值。说的有点专业了其实就是给所选的像素值添加一个值delta。

    (7)int类型的borderType,用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT。

    如下面这个例子:

    filter2D( src, dst, src.depth(), kernel );

     

    三、全部代码及结果展示

    1、代码

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    #include <math.h>
    
    using namespace cv;
    
    int main(int argc, char** argv) {
    	Mat src, dst;
    	src = imread("D:/hand.png");
    	if (!src.data) {
    		printf("could not load image...\n");
    		return -1;
    	}
    	
    	
    	/*
    	int cols = (src.cols-1) * src.channels();
    	int offsetx = src.channels();
    	int rows = src.rows;
    
    	dst = Mat::zeros(src.size(), src.type());
    	for (int row = 1; row < (rows - 1); row++) {
    		const uchar* previous = src.ptr<uchar>(row - 1);
    		const uchar* current = src.ptr<uchar>(row);
    		const uchar* next = src.ptr<uchar>(row + 1);
    		uchar* output = dst.ptr<uchar>(row);
    		for (int col = offsetx; col < cols; col++) {
    			output[col] = saturate_cast<uchar>(5 * current[col] - (current[col- offsetx] + current[col+ offsetx] + previous[col] + next[col]));
    		}
    	}
    	*/
    	double t = getTickCount();
    	Mat kernel = (Mat_<char>(3, 3) << 0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0);
    	filter2D(src, dst, src.depth(), kernel);
    	double timeconsume = (getTickCount() - t) / getTickFrequency();
    	printf("tim consume %.2f\n", timeconsume);
    
    
    	imshow("input image", src);
    	imshow("contrast image demo", dst);
    
    	waitKey(0);
    	return 0;
    }

    2、运行效果图

    原图

     

    掩膜操作后的图像

    今天的内容就讲到这里啦,有什么问题,大家可以在下面留言哦!

    展开全文
  • 作者:... 色彩范围]命令,弹出[色彩范围]窗口。 2. 3. 接着在画布中的绿色的叶子上点击,以确定色彩范围选择的基色。 4. 然后按下[颜色容差]下方的滑块,并向右...

    作者:http://coolketang.com/staticPhotoshop/5a98d68317d009003595fcfa.html

    1. 本节课程将为您演示,如何使用[色彩范围]命令,选择图像中色彩接近的区域。依次点击[选择 > 色彩范围]命令,弹出[色彩范围]窗口。 



    2. 


    3. 接着在画布中的绿色的叶子上点击,以确定色彩范围选择的基色。 


    4. 然后按下[颜色容差]下方的滑块,并向右侧拖动,以增加选择的范围,同时观察下方的[选择范围]的变化。 


    5. 最后点击[确定]按钮,完成[色彩范围]的设置。 


    6. 您现在已经选择了三枚树叶,只是它们的颜色有些偏黄,需要调整下它们的色相。点击[调整]标签,显示[调整]面板。 


    7. 然后点击[色相/饱和度]图标,给背景图层添加[色相/饱和度]调整图层。 


    8. 接着按下鼠标,并向右侧拖动[色相]滑块,调整当前选区的色相。 


    9. 调整完色相后,同时按下键盘上的快捷键,保存最终的结果,并结束本节课程。 


    本文整理自:《Photoshop CC互动教程》,真正的[手把手]教学模式,用最快的速度上手Photoshop,苹果商店App Store免费下载:https://itunes.apple.com/cn/app/id822431555,或扫描本页底部的二维码。课程配套素材下载地址:资料下载



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  • 这个程序主要是实现对于给定的 tif 图像,计算自定义范围像素的均值。主要使用的是 ginput 和 imcrop 函数,使用 ginput 函数会出现一个交互式的十字箭头在屏幕上让你选取图像的范围,然后根据下面的程序就可以...

    利用MATLAB现有的很多函数和工具对于图像处理方面是很方便的。
    这个程序主要是实现对于给定的 tif 图像,计算自定义范围内像素的均值。主要使用的是 ginput 和 imcrop 函数,使用 ginput 函数会出现一个交互式的十字箭头在屏幕上让你选取图像的范围,然后根据下面的程序就可以计算了。

    clear all
    clc;
    pic = imread('1.tif');
    imshow(pic);
    data=[];
    for i=1:48  %提取多少次就输多少
        imshow(pic);
        [x,y] = ginput(2);%确定图像上的两点利用ginput函数,返回值是两点的坐标
        pic_1 = imcrop(pic,[x(1),y(1),abs(x(1)-x(2)),abs(y(1)-y(2))]);
             %利用imcrop函数对图像进行切割,输入参数是一个定点坐标,
             %从该定点出发向右abs(x(1)-x(2)),向下abs(y(1)-y(2))的区域进行切割
        figure,imshow(pic_1);
        A=pic_1;
        a(i)=mean2(A)  %计算所选区域的像素均值
        data=[data;a(i)]; %将循环的值赋给数组data
        close all  %关闭显示的所有图形窗口
    end
    xlswrite('2.xlsx',data); 
    

    这只是个简单的小程序,也可以计算一下选定范围内的最大值和最小值等,缺点就是如要选取的范围个数较多的话可能会比较麻烦,不过这个方法可以在不知道位置的情况下直接根据图像上的位置来进行计算;如果知道要计算的范围的坐标的话就不用这么麻烦了,直接计算就可以了。

    展开全文
  • 图像像素操作

    千次阅读 2013-07-20 22:31:50
    本节主要探讨是:访问像素值、使用指针和迭代器遍历图像以及遍历图像和邻域操作。访问像素值为了访问 代码中指定元素所在的行和列。程序会返回相应的元素。如果是单通道的图像,返回值是单个数值;如查多通道的图像...
    上节,我们介绍了OPENCV与VS2008,Python2.7.5配置环境和图像载入,图像显示。本节主要探讨是:访问像素值、使用指针和迭代器遍历图像以及遍历图像和邻域操作。

    访问像素值

    为了访问 代码中指定元素所在的行和列。程序会返回相应的元素。如果是单通道的图像,返回值是单个数值;如查多通道的图像,返回值则是一组向量。

    实现方法

    我们创建一个椒盐现象的函数,第一个参数是一张输入图像,第二个参数是我们欲将其替换成白色像素点的像素点个数。

    void salt(cv::Mat &img, int n){
    	for( int k = 0; k < n; k++){
    		int i = rand()%img.cols;
    		int j = rand()%img.rows;
    		if(img.channels( ) == 1){
    			img.at<uchar>(j,i) = 255;
    		}
    		else if(img.channels( ) == 3){
    			img.at<cv::Vec3b>(j,i)[0] =255;
    			img.at<cv::Vec3b>(j,i)[1] =255;
    			img.at<cv::Vec3b>(j,i)[2] =255;
    		}
    	}
    }
    此处我们通过检查图的通道数来区分是GRAY图像和COLOR图像.这时,我们可以用imread()函数来载入一张图像,然后将在调用这个函数时候将些图像传递它。
    cv::Mat img = cv::imread("../../../waves.jpg");
    salt(img,3000);
    cv::namedWindow("Salt Window");
    cv::imshow("Salt Window",img);
    处理后的结果,如下图所示:


    完整代码:

    C++版

    // salt_image.cpp : Defines the entry point for the console application.
    
    #include "stdafx.h"
    #include <Opencv2\opencv.hpp>
    
    void salt(cv::Mat &img, int n){
    	for( int k = 0; k < n; k++){
    		int i = rand()%img.cols;
    		int j = rand()%img.rows;
    		if(img.channels( ) == 1){
    			img.at<uchar>(j,i) = 255;
    		}
    		else if(img.channels( ) == 3){
    			img.at<cv::Vec3b>(j,i)[0] =255;
    			img.at<cv::Vec3b>(j,i)[1] =255;
    			img.at<cv::Vec3b>(j,i)[2] =255;
    		}
    	}
    }
    
    int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){
    	cv::Mat img = cv::imread("../../../waves.jpg");
    	if(img.data){
    		salt(img,3000);
    		cv::namedWindow("Salt Window");
    		cv::imshow("Salt Window",img);        
                    cv::waitKey(0);
                    cv::destroyAllWindows()
            }
    	else
    		printf("Open Image is Error!");
    	return 0;
    }
    
    
    Python版
    import cv2  
    import numpy as np  
      
    def salt(img, n):  
        for k in range(n):  
            i = int(np.random.random() * img.shape[1]);
            j = int(np.random.random() * img.shape[0]);
            if img.ndim == 2:   
                img[j,i] = 255  
            elif img.ndim == 3:   
                img[j,i,0]= 255  
                img[j,i,1]= 255  
                img[j,i,2]= 255  
        return img  
      
    if __name__ == '__main__':  
        img = cv2.imread("../waves.jpg")  
        saltImage = salt(img, 3000)  
        cv2.imshow("Salt", saltImage)
        cv2.imwrite("../wavessalt.jpg",saltImage)
        cv2.waitKey(0)  
        cv2.destroyAllWindows() 
    

    使用指针访问

    我们在大多数的图像处理中,为了计算,需要遍历图像的所有像素。考虑到将要访问的像素个数非常之多,高效地遍历图像时非常重要的。

    实现方法

    首先我们定义一个颜色缩减函数原型如下:

    void colorReduce(cv::Mat &img,int div =64);
    整个处理过程通过一个双重循环来遍历所在的像素值:
    void colorReduce( cv::Mat &img, int div =32){
    	int nl =img.rows;
    	int nc = img.cols*img.channels();
    
    	for(int j =0; j< nl; j++){
    		uchar* data = img.ptr<uchar>(j);
    		for(int i=0; i<nc;i++){
    			data[i] =data[i]/div*div+div/2;
    		}
    	}
    }
    整个函数可以通过以下的代码片段测试
    cv::Mat img = cv::imread("../../../waves.jpg");
    colorReduce(img);
    cv::namedWindow("Reduce Window");
    cv::imshow("Reduce Window",img);
    结果如下图所示:


    完整代码

    // Reduce_image.cpp : Defines the entry point for the console application.
    
    #include "stdafx.h"
    #include <Opencv2\opencv.hpp>
    
    void colorReduce( cv::Mat &img, int div =32){
    	int nl =img.rows;
    	int nc = img.cols*img.channels();
    
    	for(int j =0; j< nl; j++){
    		uchar* data = img.ptr<uchar>(j);
    		for(int i=0; i<nc;i++){
    			data[i] =data[i]/div*div+div/2;
    		}
    	}
    }
    int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]){
    	cv::Mat img = cv::imread("../../../waves.jpg");
    	colorReduce(img);
    	cv::imwrite("Reduce.jpg",img);
    
    	cv::namedWindow("Reduce Window");
    	cv::imshow("Reduce Window",img);
    	cv::waitKey(0);
    	cv::destroyAllWindows();
    	
    	return 0;
    }
    

    扩展知识

    本例中提供的中是颜色缩减函数的一种实现方式,不必局限于此,可以使用其它的颜色缩减公式。我们也可以实现一个更通用的版本,它允许用户分别指定输入和输出图像。另外,图像遍历过程还可以通过利用图像数据的连续性,使得整个过程更高效。

    1.其他的颜色缩减公式

    我们可以选择使用位运算。

    //mask used to round the pixel value
    uchar maks = 0xFF<<n; // e.g. for dive =16, mask =0xF0
    data[i] =(data[i]&mask) +div/2
    2.高效遍历连续图像

    考虑到效率,图像有可能会在行尾扩大若干个像素。但是,值得注意的是当不对行进行填补的时候,图像可以被视为一个长为WxH的一维数组。我们可以通过OpenCV中的CV::Mat的一个成员函数 isContinuous来判断这幅图像是否对行进行了填补。重写颜色缩减函数为

    void colorReduce( cv::Mat &img, int div =32){
    	if(img.isContinuous()){
    		img.reshape(1,img.cols*img.rows);
    	}
    	int nl =img.rows;
    	int nc = img.cols*img.channels();
    
    	for(int j =0; j< nl; j++){
    		uchar* data = img.ptr<uchar>(j);
    		for(int i=0; i<nc;i++){
    			data[i] =data[i]/div*div+div/2;
    		}
    	}
    }
    这个方法在同时处理若干小图像时会很有优势。

    3.底层的指针运算

    在类 CV::Mat中,图像数据以unsigned char形成保存在一块内存中。即:

    uchar *data= img.data;
    data =+img.step;
    data =img.data +j*img.step+i*img.elemSize();
    

    但是,即使这种方式确实行之有效,但容易出错。

    迭代器遍历

    在面对象的编程中,遍历数据集合通常是通过迭代器完成的。所以,我们将重写颜色缩减函数为:

    void colorReduce( cv::Mat &img, int div =32){
    	cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator it = img.begin<cv::Vec3b>();
    	cv::Mat_<cv::Vec3b>::iterator itend = img.end<cv::Vec3b>();
    
    	for(; it!=itend; ++it){
    		(*it)[0] =(*it)[0]/div*div +div/2;
    		(*it)[1] =(*it)[1]/div*div +div/2;
    		(*it)[2] =(*it)[2]/div*div +div/2;
    	}
    }

    遍历图像和邻域操作

    在图像处理中,通过当前位置的相邻像素计算新的像素值是很常见的操作。当邻域包含图像的前几行和下几行时,你就需要同时扫描图像的若干行。本例子可以展示如何做到这一点。

    void sharpen(const cv::Mat &img,cv::Mat &result){
    	result.create(img.size(),img.type());
    	for(int j =1; j<img.rows-1;j++){
    		const uchar* previous = img.ptr<const uchar>(j-1);
    		const uchar* current = img.ptr<const uchar>(j);
    		const uchar* next = img.ptr<const uchar>(j+1);
    		const uchar* output = result.ptr<const uchar>(j);
    		for(int i =1; i<img.cols-1;i++){
    			*output++= cv::saturate_cast<uchar>(
    				5*current[i]-current[i-1]
    			    -current[i+1]-previous[i]-next[i]);
    		}
    	}
    	result.row(0).setTo(cv::Scalar(0));
    	result.row(result.rows-1).setTo(cv::Scalar(0));
    	result.col(0).setTo(cv::Scalar(0));
    	result.col(result.rows-1).setTo(cv::Scalar(0));
    }


    关于Image Engineering & Computer Vision的更多讨论与交流,敬请关注本博客和新浪微博songzi_tea.

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     人眼到底是多少像素的,从数码相机出现的那一天起,就有无数人提这个问题,谁让数码相机把视觉效果以Pixel像素这样一个简单的数字表现出来了呢。之后就有不少人纷纷拿出了自己的算法,得出的结论少的有500万,多的...
  • 我们把一个个像素点当成小格子,那么下图的分辨率就是4 * 2的分辨率,代表纵向有4个像素点,横向2个像素点 我们经常所说的分辨率1024*768就是纵向有1024个像素点,横向有768个像素点 很明显,显示相同尺寸的屏幕...
  • 灰度级和像素

    千次阅读 2016-08-06 13:21:51
     我们按照范围从大到小:屏幕分辨率主要表现在显示屏的图像显示质量问题上,表示屏幕上长度和宽度上拥有的像素点,当然像素点越多,所能显示的颜色越多,显示也就越清晰。像素用2进制表示,灰度图像一般是8位二进制...
  • 常用像素格式

    千次阅读 2012-09-21 14:44:43
    常用像素格式 ...调色板实际上是一个颜色表,简单的讲就是,我们有256个油漆桶(因为像素的取值范围是0到255),每个油漆桶里面漆的颜色都由红,绿,蓝(RGB)三中基本的油漆按不同比例配置而成。所以
  • 根据项目需求编写的代码。 适用场景:在网络地图上,比如天地图与谷歌地图,用户用鼠标在地图上拉一个矩形框,希望...该java代码根据该矩形框的经纬度范围与用户指定的瓦片层级,计算需要下载的瓦片数量与待拼接结...
  • 像素级图像融合常用方法

    万次阅读 2019-07-18 11:22:42
    像素级图像融合常用方法: 根据对图像信息处理运用方式不同,可将图像融合分为三个层次上的研究,即像素级,特征级和决策级。其中像素级融合位于最低层,可以看作是对信息仅作特征提取并直接使用。也正是得益于其对...
  • 像素是什么意思?一个像素有多大? 告诉你像素和分辨率的关系!   图片的像素和分辨率  对于像素和分辨率这两个词,主要见于图片和显示设备上。只要你用到手机里的照相功能,你都要接触到这两个概念。只是...
  • SLIC超像素算法

    万次阅读 多人点赞 2018-03-29 19:28:19
    原文出自:https://blog.csdn.net/Fighting_Dreamer/article/details/77170859SLIC与目前最优超像素算法的比较Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨...
  • 这一节将讲述OpenCV——修改图像像素,根据自己需要添加特定的像素部分 原图如下,我们就是先在这个视频流上添加一条直线段(有一定宽度的)     现在我们想添加一条,135行-455行,列350--360的直线段   ...
  • 一、像素坐标系 OpenCV中像素坐标系的坐标原点在图像的左上角,这种坐标系在结构体Mat,Rect,Point中都是适用的。在Point(x,y)和Rect(x,y)中,第一个参数x代表的是元素所在图像的列数,第二个参数y代表的是元素所在...
  • 你的选区的总的像素值小于你的羽化的值,羽化的效果是从清晰到透明,如果羽化的像素大于选区的像素范围,那么这是无效的.你要么建立大一些的选区,要么设置小的羽化值.  当选择小于50%的时候蚂蚁线就不显示 当你...
  • 像素分割算法

    千次阅读 2015-05-21 10:29:07
    在迭代结束时,会有少量的迷失像素,即少量的像素和附近较大的分割块有相同的 标签,但它们并没有被关联进去。因为迭代聚类时没有明确地加强连通性,这种情况就可能发生。因此,我们可以在算法的
  • 像素于分辨率 像素,又称画素,为图像显示的基本单位,译自英文“pixel”,pix是英语单词picture的常用简写,加上英语单词“元素”element,就得到pixel,故“像素”表示“图像元素”之意,有时亦被称为pel...
  • libgdx 像素鸟 第三讲 设计思路

    千次阅读 2014-05-27 20:06:41
    像素鸟里面的一个关键,便是
  • 像素是什么意思?一个像素有多大? 告诉你像素和分辨率的关系! 图片的像素和分辨率  对于像素和分辨率这两个词,主要见于图片和显示设备上。只要你用到手机里的照相功能,你都要接触到这两个概念。只是大多数...
  • MATLAB中实现特定像素区域处理

    千次阅读 2019-01-08 19:14:42
    下面来介绍一下如何在MATLAB中对图像的某些特定像素值进行处理,具体如下: 1、打开MATLAB,在其主界面的编辑器中写入下列代码: B=imread('eight.tif'); %读取图像 g=[222 272 300 270 221 194]; %选取像素区间...
  • OpenGL坐标系和像素坐标系

    千次阅读 2016-05-27 13:06:58
    那么,归一化的坐标系和像素坐标最大的区别就是在于,像素是实际的单位,会根据像素数值所变化。而归一化坐标是一个比例,只和屏幕的相对大小有关系。  比如,在同样屏幕尺寸,高分辨率会压缩像素坐标,低分辨率...
  • 像素和分辨率的关系

    千次阅读 2015-08-04 11:25:42
     ... 像素是什么意思?一个像素有多大? 告诉你像素和分辨率的关系!  

空空如也

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