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  • 这款新型图像传感器主要面向高清晰度的百万像素手机、计算机、监视系统和工业应用,不但可以将噪声减少十倍,还进一步缩小了CMOS和CCD之间图像质量的差距。 这款传感器采用片上系统图像处理和JPEG压缩技术,不必...
  • 这款新型图像传感器主要面向高清晰度的百万像素手机、计算机、监视系统和工业应用,不但可以将噪声减少十倍,还进一步缩小了CMOS和CCD之间图像质量的差距。 这款传感器采用片上系统图像处理和JPEG压缩技术,不必...
  • 连通体的标识、像素领域和连通性 像素邻域及其连通性的概念非常直观,如果将其定义形式化体验并知道其“确切”的含义很有意义。下面是你需要知道的关于图像中...有时候感觉使用8个像素还是比较多,为了减少像素的计...

    连通体的标识、像素领域和连通性

    像素邻域及其连通性的概念非常直观,如果将其定义形式化体验并知道其“确切”的含义很有意义。下面是你需要知道的关于图像中像素的邻域和连通性。

     

    什么是邻域

    邻域就是与指定像素相触碰到的像素集合,在2D图像里一般来说是有8个邻居像素,如下图:

    在上图里,像素p的邻居就有周围8个黄色的像素组成,也叫做8邻域。有时候感觉使用8个像素还是比较多,为了减少像素的计算量,就有以下几种方式来选择。

     

    四邻域

    如下图所示:

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  • 行业资料-电子功用-具有减少引线的像素电路.pdf
  • 行业资料-电子功用-具有减少引线的像素电路的说明分析.rar
  • 像素边缘定位技术概论

    千次阅读 2017-03-27 13:17:51
    1.1亚像素边缘定位技术...提高硬件分辨率,可以减少像素值,从而提高测量精度,但是这种硬件的提高将极大地增加系统的成本,而且在图像传输速度和图像的存储容量方面都大大增加了对系统的要求。 实际的CCD成像系统,C

    1.1亚像素边缘定位技术简介

            定位精度为整像素级的边缘检测算法,实际上,边缘的位置存在于像素的任何位置,理论上讲,整像素级边缘定位最大误差为 0.5 个像素,两个特征点间的像素个数就有可能存在着 1 个像素的误差。提高硬件分辨率,可以减少像素值,从而提高测量精度,但是这种硬件的提高将极大地增加系统的成本,而且在图像传输速度和图像的存储容量方面都大大增加了对系统的要求。

            实际的CCD成像系统,CCD感光元不但接收照射到自身感光面的光,还接收照射相邻感光元的光,尤其是对边缘点,物体和背景的不同反射特性以及CCD器件的积分效应,造成CCD器件对阶跃边缘的响应产生由明到暗(或由暗到明)的渐变过程,边缘点的亚像素位置恰好存在于这一过渡的渐变阶段,这就使得我们有可能采用插值或曲线逼近等方法获得边缘点的亚像素位置。

            在各种文献资料中,并没有给出亚像素的明确定义,可以理解为一种提高精度的算法,或者说一种可以使分辨率小于1个像素的图像处理技术。亚像素定位技术使用的前提是:目标不是由孤立的单个像素点,而必须是由特定灰度分布和形状分布的一组像素点组成,有明显的灰度变化和一定的面积大小。

    1.2亚像素算法的选用条件

            考虑到像素存在大小,我们在计算像素的时候有如下约定:

    a) 灰度矩像素从0.5开始计算,而空间矩和前后向差分加曲线拟合从0开始计算;

    b) 带小数的像素表示不足 1 个像素,如下图所示,对灰度矩来讲,若边

            缘定位计算的数值为1,即边缘在1和2像素之间,若边缘定位为1.5,是指边缘在像素2中间。


    1.3亚像素算法的精度

            由于实际中存在的一些误差因素,如有限采样宽度带来的灰度平均效应、灰度量化误差和噪声等,因此使用亚像素定位技术并不是说可以把目标定位到绝对准确的边缘位置上,其定位精度是有限的。在理想情况下,灰度矩和前后向差分加曲线拟合两种亚像素定位算法,当选择对称像素点计算,在两种极限状态下(边缘在两个像素之间和边缘在1个像素中间),可以实现无偏的亚像素精度估计。

    1.4亚像素边缘检测算法

            亚像素定位算法的已经比较成熟且分类日趋明确,其大致可以分为以下三类:曲线拟合法、插值法、基于矩的方法。

            曲线拟合方法是在对边缘进行初始定位的基础上,选取参加拟合的像素点集合,然后以最小二乘为原则,采用积分的方法,提取满足边缘特征的曲线方程参数从而确定其边缘的精确位置,最小二乘法能够一次计算出边缘图像的直线或曲线部分边界,定位快速,但是这种算法要求已经明确边缘图像中像素点的分布表达式,即哪些像素点最终要拟合成直线或圆。这样同时含有直线和圆的图像的亚像素定位步骤较为复杂。

             插值边缘定位方法根据构造空间拟合函数的不同,可分为线性插值方法和曲线插值方法。线性插值主要用于工业现场的在线测量中,根据离散灰度、坐标序列构造线性函数来获取最佳逼近的灰度曲线,这种方法与真实曲线接近程度差,只有在对比度强、信噪比高的情况下才能获得比较好的细分效果;曲线插值主要用于复杂背景下动态目标的跟踪、捕获、定位,是对目标运动轨迹未来走势的预估计技术,或者用于精确度要求比较高的检测场合。

            总的来说,插值法的计算量小、重复性好,但定位精度较拟合法和基于矩的方法低。

            矩保持法的亚像素边缘定位方法,可细分为空间矩、灰度矩、Zernike 正交矩。灰度矩边缘检测法具有对灰度平移和缩放的不变性。它利用边缘两边区域可能的分布和统计特性来定位边缘,其准确性比较差。尽管在同等条件下,相比其它矩方法,灰度矩的运算量最小,但是其在抗噪声能力和边缘定位精度方面逊色于其它两种方法。

            空间矩边缘定位方法的特点是计算过程相对简单、检测精度高,可以适用于任意尺寸窗口。同时不受图像灰度数据的加性、乘性噪声变化的影响。Zernike 正交矩与空间矩的原理一致,但是处理受噪声影响或存在伪影的图片时,空间矩的定位精度要高于Zernike矩。

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  • OpenCV修改图片像素值增加、减少

    千次阅读 2018-11-29 12:09:13
    《OpenCV系列教程》 项目位置: OpenCV-Sample 代码位置: 11-ImagePixelsBeChange.py import cv2 import numpy as np ...img = cv2.imread('./res/mini.jpeg') ...为每个像素点都增加 150的数值

    《OpenCV系列教程》
    项目位置:OpenCV-Sample
    代码位置:11-ImagePixelsBeChange.py

    import cv2
    import numpy as np
    
    img = cv2.imread('./res/mini.jpeg')
    cv2.imshow('img', img)
    
    num = np.zeros(img.shape, img.dtype) + 150
    imgIncrease = cv2.add(img, num)
    imgSubtract = cv2.subtract(img, num)
    
    cv2.imshow('img', img)
    cv2.imshow('increase', imgIncrease)
    cv2.imshow('subtract', imgSubtract)
    
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    为每个像素点都增加 150的数值
    在这里插入图片描述

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  • 设备像素和CSS 像素

    千次阅读 2013-05-30 11:15:17
    我们需要理解设备像素和CSS像素的概念,以及二者之间的差异。设备像素,顾名思义,就是设备的像素,它说明了设备的分辨率,一般我们可以通过screen.width/height来得到。而CSS像素是我们前端开发常用的,比如设置...
    我们需要理解设备像素和CSS像素的概念,以及二者之间的差异。设备像素,顾名思义,就是设备的像素,它说明了设备的分辨率,一般我们可以通过screen.width/height来得到。而CSS像素是我们前端开发常用的,比如设置某个div的宽度是128px, 实际上是指CSS像素。
    假如我们的浏览器宽度是1024px,那么在最大化窗口的情况下,浏览器宽是div宽的8倍;但如果我们放到浏览器窗口,比如放大到200%,则浏览器只有div的四倍宽。浏览器的放到实际上只不过是对像素进行拉伸。也就是说,div元素的宽度并没有从128px增加到256ox;而是实际的像素点比原来大了两倍。因此,div的宽度是128 CSS像素,但是占用了256的设备像素。

    通过一些图片可以让我们更清楚这二者之间的差异。下面这张图是100%缩放的情景,这里没有什么奇怪的,CSS像素和设备像素完全重合。


    现在我们来缩小页面。CSS像素也开始缩减,意味着一个设备像素现在覆盖了更多的CSS 像素


    如果我们放大页面的话,相反的情况发生。CSS像素开始变大,然后一个CSS像素覆盖多个设备像素。

    我们一般只关心CSS像素,因为样式表的渲染是根据CSS像素。

    屏幕大小


    屏幕大小可以同screen.width/height来得到,包含屏幕的总共宽和高。这两个尺寸是用设备像素测量的因为它们不会改变,反映的是用户监视器(而非浏览器)的特性



    浏览器窗口大小


    在我们平时的工作中,对我们更有用的是浏览器窗口的大小。浏览器窗口大小告诉我们的CSS布局的可用空间,可通过window.innerWidth/innerHeight得到。



    很明显,窗口的内部宽度是用CSS像素测量懂得。我们需要知道我们的CSS布局内容有多少被放到了浏览器窗口,当用户放大的时候,这个内容就变少了。因此,如果用户放大页面,你在窗口中就只能看到更少的内容。window.innerWdith/Height通过减少来反映这种变化。(Opera浏览器是个例外,它的window.innerWidth/innerHeight不会减少在用户放大的时候,因为它们是用设备像素测量的。这个在桌面浏览器上不是什么大问题,但在移动浏览器上很致命,我们后面会看到)



    要注意的是,测量出来的宽高包括滚动条。滚动条也被认为是内部窗口的一部分。

    Scrolling offset


    window.pageXOffset/pageYOffset包含了文档的水平和垂直股东距离。因此你可以找到用户滚动的距离。



    这些属性也是用CSS 像素测量的。理论上,如果用户向上滚动页面,然后放大页面的时候,window.pageX/YOffset将会改变。但是浏览器试图让网页展现是一致的,所以在用户缩放时会让同样的元素仍然放在可视页的顶部。所以实际上window.pageX/YOffset并不会真正的改变:已经滚动在窗口范围之外的CSS像素(基本上)是不变的。




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  • 移动端物理像素和设备独立像素

    千次阅读 2018-07-15 21:09:12
    https://blog.csdn.net/aiolos1111/article/details/51880223 ... 最近做移动端页面开发的时候遇到像素比的问题,一脸懵逼,最后看了各路神仙的博客以及自己找资料之后总结了一...
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    千次阅读 2016-09-21 09:56:20
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  • 怎么理解物理像素和CSS像素

    千次阅读 2017-09-25 09:54:48
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    千次阅读 2020-03-08 11:12:31
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