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  • 图像处理之图像像素相加

    千次阅读 2020-03-26 18:52:05
    在此简单讲述在图像像素相加过程的认识。图形像素相加的是对图像的一种简单的降噪过程。其次,我们知道一幅图像在数学计算过程中,其实就是一个二维矩阵,那么图像的像素相加也就是各个对应点的求和。这就要求我们求...

          在进行图像检测或识别之前,都需要对原始图像进行图像预处理。笔者在此简单描述在图像像素相加过程的认识。图形像素相加是对图像的一种简单降噪过程。其次,我们知道一幅图像在数学计算过程中,其实就是一个二维矩阵,那么图像的像素相加也就是各个对应点的求和。这就要求我们运算的两幅图像的维度必须相同,行和列必须对应相等,否则无法继续,首先我是使用opencv 自带的函数API进行求解,然后通过数学的方式再次进行计算,加深对该运算的理解。

    使用API的运行过程:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
        Mat Image_1 = imread("D://Image//5039.jpg");  //读取一幅图像
        Mat Image_2 = imread("D://Image//5041.jpg"); //读取相同的另一幅图像
                                                
        namedWindow("图1", WINDOW_AUTOSIZE);
        namedWindow("图2", WINDOW_AUTOSIZE);
        
        imshow("图1",Image_1);
        imshow("图2",Image_2);
    
        int Image_1_cols = Image_1.cols;
        int Image_1_rows = Image_1.rows;
    
        int Image_2_cols = Image_2.cols;
        int Image_2_rows = Image_2.rows;
    
        cout << "Image_1_ cols:" << Image_1_cols <<" "<<"Image_2_ cols:"<< Image_2_cols << endl;
        cout << "Image_1_ rows:" << Image_1_rows <<" "<<"Image_2_ rows:"<< Image_2_rows <<endl;
    
        Mat dst;
        //dst = Image_1 + Image_2;     //两种方式都可以实现
        add(Image_1, Image_2, dst);
    
        namedWindow("求和1", WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("求和1", dst);
        waitKey();
        return 1;
        
    }

    运行结果如下:

    使用指针访问像素进行加法运算:

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    
    using namespace cv;
    using namespace std;
    
    int main(int argc, char** argv)
    {
        Mat Image_1 = imread("D://Image//5039.jpg");  //读取一幅图像
        Mat Image_2 = imread("D://Image//5041.jpg"); //读取相同的另一幅图像
    
        namedWindow("图1", WINDOW_AUTOSIZE);
        namedWindow("图2", WINDOW_AUTOSIZE);
    
        imshow("图1", Image_1);
        imshow("图2", Image_2);
    
        int Image_1_cols = Image_1.cols;
        int Image_1_rows = Image_1.rows;
    
        int Image_2_cols = Image_2.cols;
        int Image_2_rows = Image_2.rows;
    
        cout << "Image_1_ cols:" << Image_1_cols << " " << "Image_2_ cols:" << Image_2_cols << endl;
        cout << "Image_1_ rows:" << Image_1_rows << " " << "Image_2_ rows:" << Image_2_rows << endl;
    
        Mat dst;
        dst.create(Image_1.size(), Image_1.type());
        //dst = Image_1 + Image_2;     //两种方式都可以实现
        //add(Image_1, Image_2, dst);
        int B1, B2, G1, G2, R1, R2;
        for (int row = 0; row < Image_1_rows; row++)
         {
            for (int col = 0; col < Image_1_cols; col++)
            {
                
                int B1 = Image_1.at<Vec3b>(row, col)[0];
                int G1 = Image_1.at<Vec3b>(row, col)[1];
                int R1 = Image_1.at<Vec3b>(row, col)[2];
    
                int B2 = Image_2.at<Vec3b>(row, col)[0];
                int G2 = Image_2.at<Vec3b>(row, col)[1];
                int R2 = Image_2.at<Vec3b>(row, col)[2];
                
                dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(B1 + B2);
                dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(G1 + G2);
                dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(R1 + R2);
            
            }
         }
        namedWindow("求和2", WINDOW_AUTOSIZE);
        imshow("求和2", dst);
        waitKey(0);
        return 1;
        
    }

    运行结果如下:

     

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  • HTML5 Canvas操作图像像素

    千次阅读 2018-04-23 22:06:42
    操作图像像素如果要对图像进行进一步的处理,就可以先通过getImageData()方法获取图像像素,进行处理后再通过putImageData()方法,把处理后的像素重新绘制到画布中。1)getImageData()方法该方法用于获取画布上指定...

    操作图像像素

    如果要对图像进行进一步的处理,就可以先通过getImageData()方法获取图像像素,进行处理后再通过putImageData()方法,把处理后的像素重新绘制到画布中。

    1)getImageData()方法

    该方法用于获取画布上指定区域的图像像素数据。调用格式如下:

    1. var data = context.getImageData(sx, sy, sWidth, sHeight)

    其中,sx、sy为所选区域的坐标,sWidth、sHeight为所选区域的宽度和高度。该方法返回一个指向ImageData对象的引用,其内容为所选区域中的原始像素信息,该对象包括以下三个属性:

    width:所选区域中的每行有多少个像素。

    height:所选区域中的每列有多少个像素。

    data:像素数值的一维数组,保存所选区域中每个像素的RGBA(红、绿、蓝、alpha)值,按该区域从左到右、从上到下按RGBA格式依次保存,如[r1,g1,b1,a1,r2,g2,b2,a2...] 。因此,所选区域中的每个像素,在这个数组中就变成了四个整数值。

    说明:

    在给定了width和height的canvas上,在坐标(x ,y)处的像素所对应RGBA的计算公式如下:

    R:((width * y) + x) * 4

    G:((width * y) + x) * 4 + 1

    B:((width * y) + x) * 4 + 2

    A:((width * y) + x) * 4 + 3

    2)putImageData()方法

    修改了任何像素的RGBA的值之后,可以通过putImageData()方法把处理后的图像像素重新绘制到画布中。调用格式:

    1. context.putImageData(imgdata, dx, dy [, sx, sy, sWidth, sHeight])

    其中imgdata为像素数据,dx、dy是绘制目标的位置坐标,sx、sy是imgdata的位置坐标,sWidth、sHeight是imgdata的宽度和高度值(相对imgdata的sx和sy坐标的偏移量)。如果省略可选参数sx、sy、sw、sh,则表示绘制整个imgdata。

    putImageData()方法会忽略图形的所有属性,不进行组合操作,也不会用gloabAlpha乘以像素来显示,更不会绘制阴影。

    说明:

    使用putImageData()方法向canvas中绘制图像数据时,诸如globalAlpha和globalCompositeOperation这样的全局属性,不会影响到所绘制的图像,浏览器也不会在绘制时应用阴影、全局透明度、组合等效果。这是它与drawImage()方法的区别。

    关于作者

    歪脖先生,十五年以上软件开发经验,酷爱Web开发,精通 HTML、CSS、JavaScript、jQuery、JSON、Python、Less、Bootstrap等,著有《HTML宝典》、《揭秘CSS》、《Less简明教程》、《JSON教程》、《Bootstrap2用户指南》,并全部在 GitHub 上开源。

    版权声明:本文出自 歪脖网 的《HTML宝典》,欢迎在线阅读,并提出宝贵意见。

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  • opencv基础(二)查看图像属性,查看图像像素值 1.查看图像像素值 2. 灰度图像像素值的获取方法 2.1 根据at索引获取像素值 2.2 根据行指针获取像素值 2.3 根据基地址获取 3 彩色图像像素值的获取方法 3.1...

    opencv基础(二)查看图像属性,查看图像像素值

    1.查看图像像素值

     

    2. 灰度图像像素值的获取方法

    2.1 根据at索引获取像素值

    2.2 根据行指针获取像素值

    2.3 根据基地址获取

    3 彩色图像像素值的获取方法

    3.1采用at获取彩色像素

    3.2采用行指针ptr获取像素

    3.3 采用基地址获取像素

    1.图像操作

    1.1查看图像信息

     

     

    2 灰度图像获取像素值

     

    输出结果:

     

     

     

     

    ​​​​​​​3. 彩色图像获取像素值

    输出结果:

     

    4. 程序源码

    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    #include <math.h>


    //using namespace cv;

    int main(int argc, char** argv) {

        
        cv::String imgPath = "F:/软件开发/qt开发/08opencv/opencv素材/Image/";
        cv::String fileName = "Luffy.png";
        //cv::String fileName = "opencvlog.jpg";
        //cv::String fileName = "mybaby.png";

        cv::String pathFile = imgPath + fileName;
        cv::Mat  src, srcGray;

        src = cv::imread(pathFile);  // 采用默认方式读取图像
        if (src.data == NULL) {
            printf("图像赌徒失败\n");
            return -1;
        }
        cv::imshow("1. 默认读图", src); 

        srcGray = cv::imread(pathFile, cv::IMREAD_GRAYSCALE);  
        cv::imshow("2. 转换成灰度读图", srcGray); 

        // 1. 查看图像信息
        std::cout << "灰度图像通道数: " << srcGray.channels() <<
            " 深度: " << srcGray.depth() << " 类型:" <<srcGray.type() << "elemSize1: " <<srcGray.elemSize1()
            << "elemSize: " << srcGray.elemSize() <<" step1:" <<srcGray.step1() << " total():" << srcGray.total() << 
            " size: " << srcGray.size  << " flags: " << srcGray.flags << " dims: " << srcGray.dims  << " rows,clos " <<
            srcGray.rows << "," << srcGray.cols << std::endl;
        
        std::cout << std::endl;
        //2. 查看彩色图像信息
        std::cout << "彩色图像通道数: " << src.channels() <<
            " 深度: " << src.depth() << " 类型:" << src.type() << "elemSize1: " << src.elemSize1()
            << "elemSize: " << src.elemSize() << " step1:" << src.step1() << " total():" << src.total() <<
            " size: " << src.size << " flags: " << src.flags << " dims: " << src.dims << " rows,clos " <<
            src.rows << "," << src.cols << std::endl;

        // 3.灰度图像获取指定像素值的方法
        // 3.1 根据at索引获取像素值
        int row = 100;
        int col = 100;
        std::cout << " 采用at获取灰度图像的单个像素:" << std::endl;
        for (int j = 0; j < srcGray.cols; j++) {
            std::cout  << (int)srcGray.at<uchar>(row,j) << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
        
        // 3.2 根据行指针获取像素值
        uchar* ptr= srcGray.ptr<uchar>(row);
        std::cout << " 采用ptr获取灰度图像的单个像素:" << std::endl;
        for (int j = 0; j < srcGray.cols; j++) {
            std::cout << (int)*(ptr + j) << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
        
        // 3.3 根据起始地址获取
        uchar* pts = srcGray.data;
        std::cout << " 采用data获取灰度图像的单个像素:" << std::endl;
        int rows = srcGray.rows;
        int cols = srcGray.cols;
        for (int j = 0; j < srcGray.cols; j++) {
            std::cout << (int)*(pts + rows*row + j) << " ";
        }
        std::cout << std::endl;

        // 4 彩色图像获取方法
        // 4.1 采用at获取彩色像素
        std::cout << " 采用at获取彩色图像的单个像素:" << std::endl;
        cv::Vec3b bgr;
        uchar bPix;
        uchar gPix;
        uchar rPix;
        for (int j = 0; j < srcGray.cols/2; j++) {
            bgr = (cv::Vec3b)src.at<cv::Vec3b>(row, j); // 根据位置获取每个像素值,
            bPix = bgr[0];// 根据像素获取蓝色值
            gPix = bgr[1];// 获取色通道像素
            rPix = bgr[2]; // 获取红色通道像素
            printf("[%d,%d,%d] ", int(bPix),int(gPix),int(rPix));
            //std::cout << (cv::Vec3b)src.at<cv::Vec3b>(row, j) << " ";
        }
        std::cout << std::endl;
        
        //4.2采用行指针ptr获取像素

        std::cout << " 采用ptr获取灰度图像的单个像素:" << std::endl;
        ptr = src.ptr<uchar>(row);
        for (int j = 0; j < src.rows/2; j++) {
            
            printf("[%d,%d,%d] ",  (int)*(ptr + j*3), (int)*(ptr + j * 3 + 1), (int)*(ptr + j * 3 + 2));
        }
        std::cout << std::endl;
        //4.3 采用基地址获取像素
        uchar* baseAddr = src.data;
        std::cout << " 采用基地址获取灰度图像的单个像素:" << std::endl;
        for (int j = 0; j < src.rows / 2; j++) {

            printf("[%d,%d,%d] ", (int)*(baseAddr + rows*row + j * 3), (int)*(baseAddr + rows*row + j * 3 + 1), 
                (int)*(baseAddr + rows*row + j * 3 + 2));
        }
        std::cout << std::endl;

        cv::waitKey(0);
        system("pause");
        return 0;
    }

     

     

     

    展开全文
  • 2.图像像素求和 ///////////////////////////1214 const int threadsPerBlock = 512 ; //const int N = 2048; //const int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock; //////...

    1.cuda直方图统计

    //代码 GPU高性能编程CUDA实战
    __global__ void histo_kernel(unsigned char* buffer, int nsize, int* histo)
    {
    	__shared__ int temp[256];
    	temp[threadIdx.x] = 0;
    	__syncthreads();
    	
    	int i = threadIdx.x + blockIdx.x*blockDim.x;
    	int offset = blockDim.x*gridDim.x;
    	
    	while (i < nsize)
    	{
    		atomicAdd(&temp[buffer[i]], 1);
    		i += offset;
    	}
    	__syncthreads();
    	atomicAdd(&(histo[threadIdx.x]), temp[threadIdx.x]);
    }
    
    /代码一
    #include <iostream>
    #include "cuda_runtime.h"
    #include "time.h"
    
    using namespace std;
    
    #define num (256 * 1024 * 1024)
    
    // 核函数
    // 注意,为了方便验证GPU的统计结果,这里采用了"逆直方图",
    // 即每发现一个数字,就从CPU的统计结果中减1
    __global__ void hist(unsigned char* inputdata, int* outputhist, long size)
    {
        // 开辟共享内存,否则在全局内存采用原子操作会非常慢(因为冲突太多)
        __shared__ int temp[256];
        temp[threadIdx.x] = 0;
        __syncthreads();
    
        // 计算线程索引及线程偏移量
        int ids = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
        int offset = blockDim.x * gridDim.x;
        while (ids < size)
        {
            //采用原子操作对一个block中的数据进行直方图统计
            atomicAdd(&temp[inputdata[ids]],1);
            ids += offset;
        }
    
        // 等待统计完成,减去统计结果
        __syncthreads();
        atomicSub(&outputhist[threadIdx.x], temp[threadIdx.x]);
    
    }
    
    int main()
    {
        // 生成随机数据 [0 255]
        unsigned char* cpudata = new unsigned char[num];
        for (size_t i = 0; i < num; i++)
            cpudata[i] = static_cast<unsigned char>(rand() % 256);
    
        // 声明数组用于记录统计结果
        int cpuhist[256];
        memset(cpuhist, 0, 256 * sizeof(int));
    
        /*******************************   CPU测试代码   *********************************/
        clock_t cpu_start, cpu_stop;
        cpu_start = clock();
        for (size_t i = 0; i < num; i++)
            cpuhist[cpudata[i]] ++;
        cpu_stop = clock();
        cout << "CPU time: " << (cpu_stop - cpu_start) << "ms" << endl;
    
    
        /*******************************   GPU测试代码   *********************************/
    
        //定义事件用于计时
        cudaEvent_t start, stop;
        cudaEventCreate(&start);
        cudaEventCreate(&stop);
    
    
        //开辟显存并将数据copy进显存
        unsigned char* gpudata;
        cudaMalloc((void**)&gpudata,num*sizeof(unsigned char));
        cudaMemcpy(gpudata, cpudata, num*sizeof(unsigned char),cudaMemcpyHostToDevice);
        // 开辟显存用于存储输出数据,并将CPU的计算结果copy进去
        int* gpuhist;
        cudaMalloc((void**)&gpuhist,256*sizeof(int));
        cudaMemcpy(gpuhist, cpuhist, 256*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);
    
        // 执行核函数并计时
        cudaEventRecord(start, 0);
        hist << <1024, 256 >> >(gpudata,gpuhist,num);
        cudaEventRecord(stop, 0);
    
    
        // 将结果copy回主机
        int histcpu[256];
        cudaMemcpy(cpuhist,gpuhist,256*sizeof(int),cudaMemcpyDeviceToHost);
    
        // 销毁开辟的内存
        cudaFree(gpudata);
        cudaFree(gpuhist);
        delete cpudata;
    
        // 计算GPU花费时间并销毁计时事件
        cudaEventSynchronize(stop);
        float gputime;
        cudaEventElapsedTime(&gputime, start, stop);
        cudaEventDestroy(start);
        cudaEventDestroy(stop);
        cout << "GPU time: " << gputime << "ms" << endl;
    
    
        // 验证结果
        long result = 0;
        for (size_t i = 0; i < 256; i++)
            result += cpuhist[i];
        if (result == 0)
            cout << "GPU has the same result with CPU." << endl;
        else
            cout << "Error: GPU has a different result with CPU." << endl;
    
        system("pause");
        return 0;
    }
    
    
    //代码二
    __global__ void imHistInCuda(ushort *dataIn, int *hist,int isize)
    {
    	int threadIndex = threadIdx.x + threadIdx.y * blockDim.x;
    	int blockIndex = blockIdx.x + blockIdx.y * gridDim.x;
    	int index = threadIndex + blockIndex * blockDim.x * blockDim.y;
    	if(index<isize)
    		atomicAdd(&hist[dataIn[index]], 1);
    }
    
    

    个人感觉还是cuda自带的sample例子好一点。

    2.图像像素求和

    ///1214
    const int threadsPerBlock = 512;
    //const int N = 2048;
    //const int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock;
    //规约求和
    __global__ void ReductionSum(float *d_a, float *d_partial_sum)
    {
    	//申请共享内存,存在于每个block中 
    	__shared__ float partialSum[threadsPerBlock];
    
    	//确定索引
    	int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    	int tid = threadIdx.x;
    
    	//传global memory数据到shared memory
    	partialSum[tid] = d_a[i];
    
    	//传输同步
    	__syncthreads();
    
    	//在共享存储器中进行规约
    	for (int stride = blockDim.x / 2; stride > 0; stride /= 2)
    	{
    		if (tid<stride) 
    			partialSum[tid] += partialSum[tid + stride];
    		__syncthreads();
    	}
    	//将当前block的计算结果写回输出数组
    	if (tid == 0)
    		d_partial_sum[blockIdx.x] = partialSum[0];
    }
    
    

    待续;

    参考:https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/77388865

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  • VTK图像处理之访问图像像素

    千次阅读 2017-07-16 21:37:32
    图像像素值的访问与修改是最常用的一种操作。VTK提供了两种访问图像像素值的访问。 一、直接访问  第一种方法是直接发访问vtkImageData的数据数组。vtkImageData提供了GetScalarPointer()函数获取数据数组指针...
  • Java OpenCV-4.0.0 图像处理8 图像像素点的获取与操作 java OpenCV-4.0.0 获取图像像素点并对像素点进行操作 /** * OpenCV-4.0.0 获取图像像素点 */ public static void getPixelImage() { Mat src = Imgcodecs....
  • Halcon —— 图像像素类型与转换

    千次阅读 2021-02-05 10:51:11
    图像类型 ...相互间的转换可通过convert_image_type算子完成,但盲目转换会导致图像像素值异常。 ‘byte’ 每像素1字节,无符号 值范围: (0到255) ‘int1’ 每像素1字节,有符号 值范围: (-128到127)
  • Ubuntu: 查看图像像素坐标

    千次阅读 2019-08-02 00:10:57
    介绍UBuntu下查看图像像素坐标的软件mtPoint 安装命令: sudo apt-get install mtpaint
  • cover = imread('s3898.pgm'); %原始图像路径 ...%修改图像像素后的图像路径 figure; subplot(1, 2, 1); imshow(cover); title('cover'); subplot(1, 2, 2); imshow((double(stego) - double(cover) + 1)/2...
  • 图像像素字节数

    千次阅读 2015-09-30 09:21:09
    计算图像像素字节数的纠结 Code: int imgBuffSize = (m_imgWidth*m_nBitCount/8+3)/4*4*m_imgHeight;  就是后面的+3让我纠结了一阵子。原来是图像的像素占的字节数为4的整数倍。 从网上找了一下得到...
  • Python-Opencv中图像像素运算

    千次阅读 2019-04-03 19:42:27
    Python-Opencv中图像像素运算 图像其实由每一个像素(每一个像素又由R G B三个通道的数据组合)堆积成的数三维数组据 所以在对应像素对应通道可以进行图像像素的运算,但是两个图像要同shape(高,宽,通道数) ...
  • opencv图像像素值读取

    千次阅读 2016-08-26 09:28:46
    说到图像像素,肯定要先认识一下图像中的坐标系长什么样。 1. 坐标体系中的零点坐标为图片的左上角,X轴为图像矩形的上面那条水平线;Y轴为图像矩形左边的那条垂直线。该坐标体系在诸如结构体Mat,Rect,Point中都是...
  • opencv3访问图像像素的五种方法

    万次阅读 多人点赞 2018-09-01 11:09:43
    opencv3访问图像像素的五种方法 在做图像处理中,很多时候并不是针对整个图像进行操作,往往需要遍历图像的所有的点或者部分的点。比如一张1920X1080的图像,它的像素很多,所以在遍历图像像素的算法就需要考虑操作...
  • 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   ...
  • 我们在图像处理时经常会用到遍历图像像素点的方式,同样是遍历图像像素点,共有很多中方法可以做到;在这些方法中,有相对高效的,也有低效的;不是说低效的方法就不好,不同场景使用不同方法。 方法 下面将一一...
  • 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...
  • opencv3/C++图像像素操作

    千次阅读 2017-12-18 20:07:35
    RGB图像转灰度图RGB图像转换为灰度图时通常使用:  Gray=R×0.299+G×0.587+B×0.114\ Gray = R×0.299 +...进行转换,以下尝试通过其他对图像像素操作的方式将RGB图像转换为灰度图像。#include #include #include us
  • OpenCV二值化图像像素操作

    千次阅读 2018-11-09 17:41:00
    二值化图像像素不是0就是255,数据类型为uchar。所以访问方法是: // 这里inputmat是二值化图像的mat inputmat.at&lt;uchar&gt;(y, x); 判断是否为白色的方法: if (inputmat.at&lt;uchar&gt;(y, x...
  • 图像像素遍历的三种方式

    千次阅读 2019-03-06 23:26:15
    常用的图像像素遍历的三种方式有: 指针访问 迭代器iterator 动态地址at #include &lt;iostream&gt; #include &lt;opencv2/opencv.hpp&gt; #include &lt;cmath&gt; using namespace std;...
  • 【OpenCV 4】图像像素的归一化

    千次阅读 2019-06-20 23:23:59
    OpenCV 4.1.0 中图像像素归一化(C++代码演示)。 编程环境:OpenCV 4.1.0 + Visual Studio 2017
  • 求matlab代码:统计二值化图像像素点集P=={(xi,yi)丨i∈(1,N)}的像素点数,N为像素数,并利用xi,yi,N计算 [图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201801/12/1515725863_593650.png)
  • 1.直接访问图像像素(索引法) #include VTK_MODULE_INIT(vtkRenderingOpenGL); #include #include #include #include #include #include #include int main() { vtkSmartPointer reader = ...
  • DICOM图像像素值、灰度值与CT值

    万次阅读 2018-08-28 11:03:18
    做医学图像处理会涉及DICOM图像,初学者应该要对图像像素有一定了解,在对像素处理中会一些算法会利用的更好。 图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。  实际上在我们的日常...
  • 在图像处理中不可避免的要涉及到对图像像素的操作,这篇文章将介绍对图像像素的访问及遍历图像像素的方法。1.颜色空间缩减及查找表设想一种简单的C\C++类型的无符号字符型矩阵的存储结构,对于单通道图像而言,图像...
  • 图像像素的访问、通道的合并与分离(一)像素的访问在第一篇博客中,向大家介绍了,所谓的图像在计算机看来就是一个矩阵,对于RGB图像矩阵一共有三层,分别代表着RGB通道,矩阵中每一个数的大小代表着不同通道的...
  • 像素:每张图片都是由很多个...表示每英寸图像内的像素点数,单位是像素每英寸(PPI)。图像分辨率越高,像素的点密度越高,图像越清晰。 像素(Pixel) = 尺寸(Inch)*分辨率(PPI) 像素相同的情况下,图尺寸小,单位...
  • 功能:获取图像像素值。函数返回指定图像的红、绿、蓝颜色值 语法介绍: P=impixel(I) 返回灰度图像中用户指定的像素或像素集合的数据值,如果用户没有指定输入对象,impixel对于当前轴中的图像进行操作。用户...
  • VTK中图像像素位置的提取

    千次阅读 2015-07-27 17:59:06
    当使用VTK对图像进行显示,图像像素点的提取是其中一个重要的应用,包括对像素位置的判断,以及对像素值的读取。 对像素点提取的思路包括三个步骤: 获取renderer的指针,然后使用picker类来获得点击的点。 ...
  • python可以调用opencv中提供的诸多方法来完成,对图像像素访问,RGB等通道的分离与合并一. 像素访问 opencv中使用 imread读出来的图片直接可以通过 im[i,j,0] 访问i,j位置的R通道(默认是RGB) 代码示例:#访问像素...
  • opencv读取灰度图像像素代码

    千次阅读 2013-10-11 11:19:20
    平台:wen7+vc++6.0+...读取灰度图像像素部分代码如下: //显示灰度图像像素 int iGR = gray_image->height; int iGC = gray_image->width; for(int iGr=0;iGr  { printf("第%d行\n",iGr);  uchar* G=(ucha

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