-
OpenCV的Mat类用于获取图像信息的常用属性与方法
2020-07-14 18:32:55Mat是OpenCV的最基本的类型,他有很多常见的属性和方法,可以获取这张图片的基本信息,帮助我们更好地理解图片,本文做了一个简单的小结,并说明了一些常见的易错点。 一、Mat对象常见的属性以及方法一览 cout <&...前言:
Mat是OpenCV的最基本的类型,他有很多常见的属性和方法,可以获取这张图片的基本信息,帮助我们更好地理解图片,本文做了一个简单的小结,并说明了一些常见的易错点。
一、Mat对象常见的属性以及方法一览
cout << image.cols << endl; //相片的列数,一共有多少列,对应width cout << image.rows << endl; //相片的行数,一共有多少行,对应height cout << image.dims << endl; //相片的维度,这里都是二维 cout << image.type() << endl; //16,其实是CV_8U3,即8位无符号三通道 cout << image.total() << endl; //156500 总共有多少个元素,即rows*cols cout << image.channels() << endl; //相片的通道数,可能是1、3、4
//几个需要特别注意的方法,在下面一个一个说明
cout << image.step << endl; //1500 cout << image.step1() << endl; //1500 cout << image.elemSize() << endl; //3 cout << image.elemSize1() << endl; //1 cout << typeid(image.data).name() << endl;
1、type()方法
该方法返回的是一个int类型的整数,表示的是每一个像素(i,j)的数据类型,常见的比如:
CV_8U:8位单通道无符号,即灰度图像,返回的是0 CV_8UC3:8位三通道无符号,即常见的RGB图像,返回的是16 CV_32FC3:32位浮点数三通道,返回的是21
等等
2、elemSize1()方法每一个像素位置(i,j)处单个通道所占用的字节数,是以字节byte为单位的。
CV_8U:8位单通道无符号,即灰度图像,只有一个通道,它为1byte CV_8UC3:8位三通道无符号,即常见的RGB图像,每一个通道是8bit,依然为1byte CV_32FC3:32位浮点数三通道,每一个通道是32位,所以为4byte 等等
3、elemSize()方法
每一个像素位置(i,j)处所有通道所占用的字节数,是以字节byte为单位的。
CV_8U:8位单通道无符号,即灰度图像,只有一个通道,它为1byte CV_8UC3:8位三通道无符号,即常见的RGB图像,每一个通道是8bit,有三个通道,所以为3byte CV_32FC3:32位浮点数三通道,每一个通道是32位,即4byte,一共有三个通道所以是 12byte
等等
注意:elemSize() 和elemSize1()的区别。4、step属性
这个属性表示的是图片每一行的字节数,一字节byte为单位,
单通道8位灰度图:由于每一个像素只有一个通道,且为8位,即1字节,所以 step=1cols;
三通道8位RGB图:由于每一个像素包含三个通道,每一个通道为1字节,所以一个像素占3字节,所以step=3cols;
对于三通道32位浮点数:即上面的CV_32FC3,每一个像素有三个通道,每一个通道占用32位即4字节,所以每一个像素占用34字节,所以step=34*cols。5、step1()方法
这个是最容易出错的,step1()=step/elemSize1()
二、Mat类的元素高效遍历方法
Mat类的元素便利有很多的方法,但是油的方法比较慢,这里提供一种高校的元素遍历方法,即通过image.data指针来实现。2.1 data指针到底是什么意思
需要特别注意的是,
data指针指向的是Mat的首元素的指针,即位置(0,0)处的指针,它是将每一个像素点当成一个一维数组,然后指向这个数组的首元素,如果是单通道,则这个一位数组只有一个元素,如果是三通道,则这个一维数组是三个元素;
而且无论图像是什么类型,他总是返回的是unsigned char * 指针类型,即uchar类型,所以需要注意类型转换。
(1)对于单通道灰度图//8位单通道,每个像素仅仅占用 1 byte for (int i = 0; i < rows; i++) { uchar * pixel = a.data + i * a.step; //将指针移动到每一行的开始 for (int j = 0; j < 5; j++) { cout << pixel[0] << endl; //单通道只有一个元素 pixel+=1; //将指针移动到下一列 } cout << endl; }
(2)对于三通道RGB图像
//8位单通道,每个像素仅仅占用 1 byte for (int i = 0; i < rows; i++) { uchar * pixel = a.data + i * a.step; //将指针移动到每一行的开始 for (int j = 0; j < 5; j++) { cout << pixel[0] << endl; //三通道第一个元素 cout << pixel[1] << endl; //三通道第二个元素 cout << pixel[2] << endl; //三通道第三个元素 pixel+=3; //将指针移动到下一列的首元素 } cout << endl; }
(3)对于三通道32位浮点数,即CV_32FC3
//8位单通道,每个像素仅仅占用 1 byte for (int i = 0; i < rows; i++) { float * pixel = (float *)a.data + i * a.step/4; //将指针移动到每一行的开始需要转换,为什么需要除以4,一定要弄清楚它的本质 for (int j = 0; j < 5; j++) { cout << pixel[0] << endl; //三通道第一个元素 cout << pixel[1] << endl; //三通道第二个元素 cout << pixel[2] << endl; //三通道第三个元素 pixel+=3; //将指针移动到下一列的首元素 } cout << endl; }
两个需要注意的点:
(1)第一:什么时候需要除以一个数,这取决于每一个像素的每一个通道占用几个字节
float * pixel = (float *)a.data + i * a.step/4;
(2)第二:什么时候加1,什么时候加3,这取决于相片的通道数目
pixel+=3;
-
Qt 中获取摄像头图像数据的方法
2017-06-17 20:34:11Qt 中获取摄像头图像数据的方法在 Qt 中提供了 ...)摄像头获取的实时图像可以显示在 QCameraViewfinder 或 QGraphicsVideoItem 上,QCameraImageCapture 可以获取静态的图像,QMediaRecorder 可以用来录像。用这些现Qt 中获取摄像头图像数据的方法
在 Qt 中提供了 QCamera 类用来操作摄像头。(这里的摄像头指的是电脑上常用的那种 USB 摄像头或网络摄像头,暂时还不支持工业相机。)摄像头获取的实时图像可以显示在 QCameraViewfinder 或 QGraphicsVideoItem 上,QCameraImageCapture 可以获取静态的图像,QMediaRecorder 可以用来录像。
用这些现有的组件可以很方便的完成一些基本的相机操作。但是如果我们做的更深入点,比如做个人脸识别、美颜处理一类的就不够用了。这时我们就需要获取相机的每一帧实时图像数据。
在 Qt 中,实现这个功能有两种主要的方法,一种是写一个派生自 QAbstractVideoSurface 的类。第二个方法是用 QVideoProbe。采用 QVideoProbe 比 第一种方法要简单。
但是按照 https://wiki.qt.io/Qt_5.7_Multimedia_Backends 上面的说法:QVideoProbe support:
Android: only for camera
Blackberry: no support
iOS: no support
Linux: only for media player
Mac: no support
Windows: only for media playerQVideoProbe 暂时只在 android 平台上支持 QCamera。所以我们这篇文章主要来讲第一种方法。
QAbstractVideoSurface 是个纯虚类。要派生一个类需要我们实现两个函数。
* bool present(const QVideoFrame &frame);
* QList supportedPixelFormats(QAbstractVideoBuffer::HandleType type = QAbstractVideoBuffer::NoHandle) const我们派生的类叫做 CameraImage,那么这个类的头文件可以这样。
class CameraImage : public QAbstractVideoSurface { Q_OBJECT public: QList<QVideoFrame::PixelFormat> supportedPixelFormats( QAbstractVideoBuffer::HandleType handleType = QAbstractVideoBuffer::NoHandle) const override; explicit CameraImage(QObject *parent = 0); void setVideoFrame(const QVideoFrame &frame); private slots: bool present(const QVideoFrame &frame) override; private: void setRGB24Image(const uint8_t *imgBuf, QSize size); void setRGB32Image(const uint8_t *imgBuf, QSize size); void setMono8Image(const uint8_t *imgBuf, QSize size); void setYUY2Image(const uint8_t *imgBuf, QSize size); void setVYUYImage(const uint8_t *imgBuf, QSize size); void setUYVYImage(const uint8_t *imgBuf, QSize size); QImage m_image; };
这个类中的 m_image 就是用来存放相机图像数据的。相机采集的每一帧数据都会放到这里,供进一步处理。
supportedPixelFormats 函数用来返回所有的支持的 PixelFormats。这里我们只是做个例子,支持最基本的几种,作为一个完善的 CameraImage 类,当然是支持的像素类型越多越好。
CameraImage::CameraImage(QObject *parent) : QAbstractVideoSurface(parent) { } QList<QVideoFrame::PixelFormat> CameraImage::supportedPixelFormats( QAbstractVideoBuffer::HandleType handleType) const { Q_UNUSED(handleType); QList<QVideoFrame::PixelFormat> list; list << QVideoFrame::Format_RGB32; list << QVideoFrame::Format_ARGB32; list << QVideoFrame::Format_RGB24; list << QVideoFrame::Format_UYVY; list << QVideoFrame::Format_Y8; list << QVideoFrame::Format_YUYV; return list; }
present 函数是最重要的,每次相机有新图像到来,都会调用 present 函数。
bool CameraImage::present(const QVideoFrame &frame) { // 处理捕获的帧 if(frame.isMapped()) { setVideoFrame(frame); } else { QVideoFrame f(frame); f.map(QAbstractVideoBuffer::ReadOnly); setVideoFrame(f); } return true; }
这里有个 QVideoFrame,需要讲解一下。一个 QVideoFrame 代表的就是相机的一帧数据。QVideoFrame::bits() 返回的是一帧图像的起始地址。但是在调用 bits() 函数之前还要先判断 frame 是否 map 了。所谓 map 就是将图像数据放到 CPU 可以寻址的地方。具体的大家可以看 QVideoFrame 的帮助文档。但是使用的方法很简单,就是先判断是否 map,如果没 map 就 map 一下。之后就可以正常使用了。
setVideoFrame 函数的作用是将 QVideoFrame 转换为 QImage。
void CameraImage::setVideoFrame(const QVideoFrame &frame) { switch (frame.pixelFormat()) { case QVideoFrame::Format_RGB24: setRGB24Image(frame.bits(), frame.size()); break; case QVideoFrame::Format_RGB32: case QVideoFrame::Format_ARGB32: case QVideoFrame::Format_ARGB32_Premultiplied: setRGB32Image(frame.bits(), frame.size()); break; case QVideoFrame::Format_Y8: setBayerImage(frame.bits(), frame.size()); break; case QVideoFrame::Format_YUYV: setYUY2Image(frame.bits(), frame.size()); break; case QVideoFrame::Format_UYVY: setUYVYImage(frame.bits(), frame.size()); break; default: break; } // 这里可以做人脸识别一类的其他工作。 }
setVideoFrame 函数中又调用了 setRGB24Image 等其他函数。这些函数实现具体的数据转换操作。代码比较多,这里就不贴出来了。
- void setRGB24Image(const uint8_t *imgBuf, QSize size);
- void setRGB32Image(const uint8_t *imgBuf, QSize size);
- void setMono8Image(const uint8_t *imgBuf, QSize size);
- void setYUY2Image(const uint8_t *imgBuf, QSize size);
- void setVYUYImage(const uint8_t *imgBuf, QSize size);
- void setUYVYImage(const uint8_t *imgBuf, QSize size);
-
python随机数据增强_深度学习中常用的图像数据增强方法-纯干货
2020-12-08 14:08:37原标题:深度学习中常用的图像数据增强方法-纯干货微信公众号:OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识;觉得文章对你有用,请戳底部广告支持图像数据增强方法概述图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型...原标题:深度学习中常用的图像数据增强方法-纯干货
微信公众号:OpenCV学堂
关注获取更多计算机视觉与深度学习知识;
觉得文章对你有用,请戳底部广告支持
图像数据增强方法概述
图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响,当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够,识别率与准确率不高!本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强,获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。通读全文你将get到如何几个技能:
使用标准化对图像进行图像增强
使用几何变换(平移、翻转、旋转)对图像进行数据增强
使用随机调整亮度对图像进行增强
使用随机调整对比度对图像进行增强
演示基于mnist数据集,使用tensorflow+opencv,随机获取9张28x28的大小的数据图像,然后进行处理,处理之后通过opencv来显示结果。加载mnisnt数据集,获取随机9张图像,显示的代码如下:
fromtensorflow.examples.tutorials.mnist importinput_data
importtensorflow astf
importnumpy asnp
importcv2 ascv
mnist = input_data.read_data_sets( "MNIST_data/", one_hot= True)
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch( 9)
defshow_images(images_data, win_name):
plot_image = np.zeros(shape=[ 96, 96], dtype=np.float32)
fori inrange( 0, 9):
col = i % 3
row = i // 3
plot_image[row* 28:row* 28+ 28, col* 28:col* 28+ 28] = images_data[i].reshape( 28, 28)
# show the plot
cv.imshow(win_name, cv.resize(plot_image, ( 256, 256)))
batch_xs = batch_xs.reshape(batch_xs.shape[ 0], 1, 28, 28)
show_images(batch_xs, "batches")
sess = tf.Session()
print(batch_xs.shape)
选择9张mnist图像
图像标准化
关于图像标准化的原理,可以看本公众号以前的文章即可,点击如下链接即可查看:
深度学习训练-详解图像数据标准化与归一化
标准化的图像增强代码如下:
defstandardization():
results = np.copy(batch_xs)
fori inrange( 9):
image = sess.run(tf.image.per_image_standardization(batch_xs[i].reshape( 28, 28, -1)))
results[i, :, :, :] = image.reshape( -1, 28, 28)
show_images(results, "standardization")
标准化增强如下
翻转、旋转
图像几何变换通常包括图像的平移、翻转、旋转等操作,利用图像几何操作实现图像数据增强。
翻转操作代码如下:
def random_flip():
copy= np. copy(batch_xs)
copy= np.squeeze( copy, axis= 1)
copy= np.expand_dims( copy, axis= 3)
flip_results = sess.run(tf.image.flip_left_right( copy))
flip_results = np.squeeze(flip_results, axis= 3)
flip_results = np.expand_dims(flip_results, axis= 1)
print(flip_results.shape)
show_images(flip_results, "flip_left_right")
翻转增强之后显示
旋转操作代码如下:
defrandom_rotate():
results = np.copy(batch_xs)
fori inrange( 9):
image = sess.run(tf.image.rot90(batch_xs[i].reshape( 28, 28, -1), i% 4+ 1))
results[i, :, :, :] = image.reshape( -1, 28, 28)
show_images(results, "random_rotate")
随机90度旋转操作增强之后
随机亮度
随机亮度通过调整图像像素值改变图像亮度,这种方式对图像进行数据增强的代码如下:
defrandom_brightness():
results = np.copy(batch_xs)
fori inrange( 9):
image = sess.run(tf.image.random_brightness(batch_xs[i].reshape( 28, 28), 0.9))
results[i, :, :, :] = image.reshape( -1, 28, 28)
show_images(results, "random_brightness")
随机亮度增强之后显示
随机对比度
随机对比度,通过调整图像对比度来对图像进行数据增强,代码实现如下:
defrandom_contrast():
results = np.copy(batch_xs)
fori inrange( 9):
image = sess.run(tf.image.random_contrast(batch_xs[i].reshape( 28, 28, -1), 0.85, 1.5))
results[i, :, :, :] = image.reshape( -1, 28, 28)
show_images(results, "random_contrast")
随机对比度增强之后显示
python运行调用random_flip()
random_brightness()
random_contrast()
random_rotate()
standardization()
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
寇可为,我复亦为寇可往,我复亦往
插播一条广告,欢迎加入【OpenCV研习社】体系化学习计算机视觉,掌握OpenCV+tensorflow编程技术,扫描下面二维码即可加入,给自己未来加油!
责任编辑:
-
机器学习笔记8 - 深度学习中常用的图像数据增强方法
2018-09-13 20:41:57本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强,获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。通读全文你将get到如何几个技能: 1.使用标准化对图像进行图像增强 深度学习训练-详解图像数据...**图像数据增强方法概述**
图像数据准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响,当样本空间不够或者样本数量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够,识别率与准确率不高!本文将会带你学会如何对已有的图像数据进行数据增强,获取样本的多样性与数据的多样性从而为训练模型打下良好基础。通读全文你将get到如何几个技能:
1.使用标准化对图像进行图像增强 深度学习训练-详解图像数据标准化与归一化
2.使用几何变换(平移、翻转、旋转)对图像进行数据增强
3.使用随机调整亮度对图像进行增强
4.使用随机调整对比度对图像进行增强
5.添加高斯噪声和椒盐噪声
6.对图像进行仿射变换
opencv2各模块功能
opencv_core:包含核心功能,尤其是底层数据结构和算法函数
opencv_imgproc : 包含图像处理函数
opencv_highgui : 包含读写图像及视频函数,以及操作图形用户界面函数
opencv_features2d : 包含兴趣点检测子,描述子和兴趣点匹配框架
opencv_calib3d : 包含相机标定,双目几何估算以及立体视觉函数
opencv_video : 包含运动估算,特征跟踪以及前景提取函数
opencv_objdetect : 包括物体检测函数,如面部识别一、加椒盐噪声
图像模拟添加椒盐噪声是通过随机获取像素点并设置为高亮度点和低灰度点来实现的
图像添加椒盐噪声的程序如下:
//利用程序给原图像增加椒盐噪声 //图象模拟添加椒盐噪声是通过随机获取像素点斌那个设置为高亮度点来实现的 #include <cstdlib> #include <iostream> #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp> using namespace cv; using namespace std; Mat addSaltNoise(const Mat srcImage, int n); int main() { Mat srcImage = imread("2345.jpg"); if (!srcImage.data) { cout << "读入图像有误!" << endl; system("pause"); return -1; } imshow("原图像", srcImage); Mat dstImage = addSaltNoise(srcImage, 3000); imshow("添加椒盐噪声的图像", dstImage); //存储图像 imwrite("salt_pepper_Image.jpg", dstImage); waitKey(); return 0; } Mat addSaltNoise(const Mat srcImage, int n) { Mat dstImage = srcImage.clone(); for (int k = 0; k < n; k++) { //随机取值行列 int i = rand() % dstImage.rows; int j = rand() % dstImage.cols; //图像通道判定 if (dstImage.channels() == 1) { dstImage.at<uchar>(i, j) = 255; //盐噪声 } else { dstImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = 255; dstImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = 255; dstImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = 255; } } for (int k = 0; k < n; k++) { //随机取值行列 int i = rand() % dstImage.rows; int j = rand() % dstImage.cols; //图像通道判定 if (dstImage.channels() == 1) { dstImage.at<uchar>(i, j) = 0; //椒噪声 } else { dstImage.at<Vec3b>(i, j)[0] = 0; dstImage.at<Vec3b>(i, j)[1] = 0; dstImage.at<Vec3b>(i, j)[2] = 0; } } return dstImage; }
二、添加高斯噪声
高斯噪声是指图像概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。
根据Box-Muller变换原理,建设随机变量U1、U2来自独立的处于(0,1)之间的均匀分布,则经过下面两个式子产生的随机变量Z0,Z1服从标准高斯分布。
上式中Z0,Z1满足正态分布,其中均值为0,方差为1,变量U1和U2可以修改为下式:
给图像添加高斯噪声的程序如下:
//给图像添加高斯噪声 #include <cmath> #include <limits> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> using namespace cv; using namespace std; double generateGaussianNoise(double m, double sigma); Mat addGaussianNoise(Mat &srcImag); int main() { Mat srcImage = imread("2345.jpg"); if (!srcImage.data) { cout << "读入图片错误!" << endl; system("pause"); return -1; } imshow("原图像", srcImage); Mat dstImage = addGaussianNoise(srcImage); imshow("添加高斯噪声后的图像", dstImage); waitKey(); return 0; } //生成高斯噪声 double generateGaussianNoise(double mu, double sigma) { //定义小值 const double epsilon = numeric_limits<double>::min(); static double z0, z1; static bool flag = false; flag = !flag; //flag为假构造高斯随机变量X if (!flag) return z1 * sigma + mu; double u1, u2; //构造随机变量 do { u1 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); u2 = rand() * (1.0 / RAND_MAX); } while (u1 <= epsilon); //flag为真构造高斯随机变量 z0 = sqrt(-2.0*log(u1))*cos(2 * CV_PI*u2); z1 = sqrt(-2.0*log(u1))*sin(2 * CV_PI*u2); return z0*sigma + mu; } //为图像添加高斯噪声 Mat addGaussianNoise(Mat &srcImag) { Mat dstImage = srcImag.clone(); int channels = dstImage.channels(); int rowsNumber = dstImage.rows; int colsNumber = dstImage.cols*channels; //判断图像的连续性 if (dstImage.isContinuous()) { colsNumber *= rowsNumber; rowsNumber = 1; } for (int i = 0; i < rowsNumber; i++) { for (int j = 0; j < colsNumber; j++) { //添加高斯噪声 int val = dstImage.ptr<uchar>(i)[j] + generateGaussianNoise(2, 0.8) * 32; if (val < 0) val = 0; if (val>255) val = 255; dstImage.ptr<uchar>(i)[j] = (uchar)val; } } return dstImage; }
-
c++获取图像的长宽 opencv_yi点分享 | opencv+python 常用方法汇总(持续更新)
2021-01-05 16:26:58图像的输入、输出获取图像基本信息像素取反色彩空间转换捕捉视频中的颜色物块通道的分离与合并算术运算逻辑运算调整图像亮度、对比度泛洪填充模糊操作高斯噪声、高斯模糊边缘保留滤波(EPF)像素直方图像素直方图... -
像素级图像融合常用方法
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...相比之下,像素级融合获取的细节信息更丰富,是最常用的融合方式。因此,它同样是图像融合领域研究的热点。与此同时,由于其需要的配准精度高,必须达到... -
图像分割:阈值获取方法总结
2017-07-16 16:18:29阈值分割原理: 一副图像包括目标、背景和噪声,设定某一阈值T将图像分成两部分:大于T的像素群和小于T的像素群。 在实际处理时候,为了显示...图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法,因其实现简单、 -
深度图像的获取原理
2020-10-09 09:55:56深度图像的获取原理 在计算机视觉系统中,三维场景信息为图像分割、目标检测、物体跟踪等各类计算机视觉应用提供了更多的可能性,而深度图像(Depth map)作为一种普遍...被动测距传感中最常用的方法是双目立体视觉.. -
Photoshop CS6案例教程项目十图像的获取和输出x_图像素材的获取方式有哪些
2020-05-10 12:20:07图像的获取和输出 获取适合的素材是图像处理的第一步也是学习平面处理的基础图像的输出是将处理好的图像打印输出或者保存为各种格式的图像文件用于其他用途通过本项目的学习应掌握图像素材的常用获取和输出方法项目... -
android 图形图像常用方法
2012-10-31 19:42:001、// 获取屏的宽度和高度WindowManager windowManager = getWindowManager();Display display = windowManager.getDefaultDisplay();screenWidth = display.getWidth();screenHeight = display.getHeight(); ... -
GDI+——常用的图像处理技术(二)
2020-05-22 16:58:16目录 ...主要用到了Bitmap类的GetRixel和SetPixel方法,获取和设置图像中指定像素的颜色,然后使用Refresh方法重新刷新窗体背景。 private void button1_Click(object sender, EventArgs... -
基于Matlab的彩色图像的传输处理_网上传输图像文件的常用格式为
2020-06-29 00:44:17郝营 沈阳理工大学信息学院 辽宁沈阳 摘 要利用图形处理工具和一些相应的函数通过实例介绍了对彩色图像传输的处理方法并在不同的信噪比的情况下对传输的图片的清晰程度和误码率进行了对比研究方法对彩色图像的传输... -
基于几种典型的图像增强方法实现探讨
2020-05-25 21:16:11构建了图像增强系统平台,主要探讨了在图像增强基础上,...BIOS测试中的测试用例大多是在未安装操作系统的环境下进行的,常用的在Windows和DOS环境下的抓图方法[1]并不适用在文中系统中,因此开发并设计出图像增强模块。 -
Java的常用方法--Java与图像
2007-10-31 09:10:001、java支持的图像类型:GIF,JPEG,BMP 2、Image类 首先申请一个Image对象 Image img =getImage(URL url,String name) url是图像地址,name是图片名称 通常使用: Image img =getImage(getCodBase(),String name) ... -
OpenCV自学记录(1)——(一拳超人)图像处理基础(图像获取、图像变化)
2020-04-14 15:45:43现在整理一下图像处理的常用方法,最后实现一个小项目——基于OpenCV的车牌号识别。 OpenCV自学记录(1)——图像处理基础(一)1、图像获取1.1获取图像数据1.2 获取摄像头图像数据2、图像变化2.1 移动(translation... -
基于BMP的图像点阵获取原理及其应用
2021-01-19 19:59:521 引言 点阵式液晶显示器(Liquid Crystal ...后来,人们又通过手工的方法,实现了某些简单图像的显示,使显示界面有了一定程度的提高。然而,如何通过简单的途径在没有图形驱动模块的点阵式液晶显示器中显示 -
使用FFMpeg API 获取摄像头的图像数据
2020-05-25 01:00:26摄像头图像数据的获取,方法有很多,比如可以使用Qt自带的API获取,也可以使用DirectShow、OpenCV、FFMpeg提供的API方式获取(本质上是通过DirectShow)。本篇文章主要讲述使用FFMpeg API获取摄像头的数据信息。 ... -
四种常用的ps抠图方法
2019-10-30 21:15:49ps抠图基础篇:最常用的四...魔法棒抠图就是通过删除背景色来获取自己所需要的图像。 方法缺陷:对毛发没有用,对于比较多元化的图片不能这样做。 魔法棒使用方法: 1、点击打开”魔术棒”工具; 2、在...
-
if实训—体脂数.zip
-
java 播放swf_我用java写了一个播放swf动画的类运行时报错了,代码和报错如下…...
-
java 提取汉字_java 提取中文
-
java 播放器 多轨混音_多轨音频编辑混音录制(Audacity)
-
数据结构约瑟夫.cpp
-
kettle 创建java项目_Java项目中使用Kettle,在java中使用kettle的API,此处以CSV为例...
-
Amoeba 实现 MySQL 高可用、负载均衡和读写分离
-
数据结构校园导游.cpp
-
电商广告投放明细_当当网.xls
-
MMM 集群部署实现 MySQL 高可用和读写分离
-
MHA 高可用 MySQL 架构与 Altas 读写分离
-
adasis v3.1.rar
-
在 Linux 上构建企业级 DNS 域名解析服务
-
java文件上传判断文件类型为表格_Java 通过魔数判断上传文件的类型
-
从价关税计算器beta2
-
一周内被程序员疯转5.6W次,最终被大厂封杀!
-
电商数仓项目(四) 模拟电商日志数据开发源码
-
java 播放声音_如何用Java播放声音?
-
java开发是f12_java开发过程问题及解决
-
Paint in 3D v1.9.14