1 矩的计算:moments()函数 Moments moments(InputArray array,bool binaryImage=false) 2 就是轮廓面积:contourArea()函数 double contourArea(InputArray contour,bool oriented=false) 3 计算轮廓长度:arcLength()函数 double arcLength(InputArray curve,bool closed) //例
一、HTML概述 htyper text markup language 即超文本标记语言。 超文本: 就是指页面内可以包含图片、链接，甚至音乐、程序等非文字元素。 标记语言: 标记（标签）构成的语言。 1、网页的组成 一个网页一般由两部分组成即： HTML（Hypertext Markup Language） 和CSS（Cascade Style Sheets
特征提取和分类是典型计算机视觉系统的两个关键阶段。视觉系统的准确性、稳健性和效率很大程度上取决于图像特征和分类器的质量。特征提取方法可以分为两个不同的类别，即基于手工的方法和基于特征学习的方法。分类器可以分为两组，即浅层模型和深层模型。 特征是任何独特的方
基于python版的PSNR和ssim值计算 总所周知，图像质量评价的常用指标有PSNR和SSIM等，本博文是基于python版的图像numpy的float64格式和uint8格式计算两种指标值(附代码)，代码经多方测试和对比，是可用的。 psnr峰值信噪比 psnr是用来评价两幅图像相比质量的好坏，即失真情
图像识别与分类 什么是图像识别 一般而言，传统图像识别主要由图像分割、图像特征提取以及图像识别分类构成 图像分割将图像划分多个有意义的区域，然后将每个区域的图像进行特征提取，最后根据提取的图像特征对图像进行分类 ImageNet数据集(深度学习图像处理的标准数据集) 包含14
来源：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/imagesc.html?searchHighlight=imagesc&s_tid=doc_srchtitle imagesc 显示使用经过标度映射的颜色的图像 全页折叠 语法 imagesc(C) imagesc(x,y,C) imagesc('CData',C) imagesc('XData',x,'YData',y,'C
给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。 将图像顺时针旋转 90 度。 说明： 你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。请不要使用另一个矩阵来旋转图像。 示例 1: 给定 matrix = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], 原地旋转输入矩阵，使其变为:[ [7,4,1], [8
只是简单的使用方面的记录 sobel（）算子是图像处理中用于边缘检测的 opencv-python 中的函数形式为 def Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None): src: 源图像ddepth: 目标图像的深度（ps:深度是啥 再说）,若为-1则与源图
区域特征（大多是基于矩的）： 面积、宽、高、宽高比、最小外接矩形（圆）、质心、圆度。 凸包、凸性（0~1，面积/凸包面积，用来测量区域的紧凑程度。通常不想要的结果是高度非凸的）。 紧性（≥1，轮廓周长²/(4π面积)，圆的紧性=1）。凸性适合有拐点的、紧性适合圆滑的。 灰度特征（大多是基于统计学的）： 灰
内容 第一节课——简介 什么是计算机视觉——就是针对视觉数据的研究 1.1. 百度知道 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性
转自 http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029 一、线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）
第一个霍夫直线变换Houghlines（） ////HoughlinesP函数的使用 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> using namespace cv; using namespace std; int main() { VideoCapture capture(0 ); while (1) { //【1】载入原始图和Mat
目录 1. 技术细节 1.1 得到MDI 1.2 判别伪结构，计算伪结构相似性 2. 实验 动机：作者认为，基于块的压缩会产生一种伪结构（pseudo structures），并且不同程度压缩产生的伪结构具有一定的相似性。那么，我们就可以通过检测伪结构相似性，来评估压缩图像质量。 检测方法：将压缩图像进行最大
Computed Tomography 电子计算机断层扫描 CT 成像原理：利用人体组织对X-Ray的透过率差异，测量X-Ray的衰减程度，从而成像。 X-Ray穿透人体得到体素（voxel）重建图像后得到像素（pixel） 图像特点：密度分辨率高，容易区分出不同的组织。但CT成像存在辐射危害。 越高剂量的CT
本文介绍了一种用多卷积层深度神经网络对图像进行超分辨的方法，也是与SRCNN进行了比较。 本文认为SRCNN主要有三点限制： ①SRCNN依赖的是图像中临近的小范围区域，因此对于图像中细节的恢复质量不够好； ②与前一篇FSRCNN中提到的相同，SRCNN训练的收敛速度很慢； ③SRC
《DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks》研读笔记 论文标题：DSLR-Quality Photos on Mobile Devices with Deep Convolutional Networks 来源：ICCV 2017 摘要： 尽管手机中的嵌入式照相机的性能在快速地发展，但是它们所受到的物理限制——
ML.NET是面向.NET开发人员的跨平台机器学习框架，而Model Builder是Visual Studio中的UI工具，它使用自动机器学习（AutoML）轻松地允许您训练和使用自定义ML.NET模型。借助ML.NET和Model Builder，您可以在没有任何机器学习经验的情况下为情绪分析，价格预测等场景创建自定义机器学习模型！ ML.
1 前备知识 此前的图像卷积处理无论是均值还是高斯都是属于模糊卷积，它们都有一个共同的特点就是模糊之后图像的边缘信息不复存在或者受到了破坏。而高斯双边滤波可以通过卷积处理实现图像模糊的同时减少图像边缘破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘（轮廓）信息，我们称这类
一、R-CNN的原理 R-CNN的全称是Region-CNN，它可以说是第一个将深度学习应用到目标检测上的算法。后面将要学习的Fast R-CNN、Faster R-CNN全部都是建立在R-CNN基础上的。 传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框
网络下载的图像通常存在尺寸较小，直接设置为壁纸通常效果较差，以下代码可以优化图像质量，将其转化成适宜做壁纸的图像：（仅测试适用笔者下载的一些图像，普适性待探究） #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat img; img = im
最近密码学比赛刚结束，又回来研究同态加密这块了，一直以来，我纠结不会c语言怎么写代码来对图像进行加密，今天师兄提出了一个想法，比如我用c语言实现了图像的加解密， 然后，保存密文图像信息，然后再用解密算法对图像进行解密。好像在理论上是行得通的，那我先找个简单的加解密算法试验一下，同时
目录 python之成像库pillow 官方文档 图像模块（Image.Image） Image模块的功能 Image.new(mode,size,color)： Image.open(file,mode)： Image.blend(image1,image2,alpha)： Image.composite(image1,image2,mask)： Image.eval(image,function)： Image.merge(mode,bands)： Image模块的方法
虽然有许多屏幕截图工具可帮助您从视频中提取帧，但是大多数屏幕截图工具的质量都不高。在本文中，您将学习如何从视频中提取帧，或将帧保存为高分辨率图像。通过直观的界面，只需3个步骤即可从Filmora9中的视频提取帧。第1步：导入视频片段首先使用应用程序或通过在媒体库窗口中拖放来导入媒
1 写在前面： 说到OpenCV3的入门学习资料，应该首先推荐毛星云编著的《OpenCV3编程入门》书籍，这本书浅显移动，并没有太高深的理论实践，但是内容丰富全面地讲述了OpenCV3的主要内容，非常适合入门视觉处理的童鞋学习和参考，下面给出一个可以下载该书高清带标签PDF和源码的资源链接 百度云盘
HTML5 支持内联 SVG。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用于定义用于网络的基于矢量的图形 SVG 使用 XML 格式定义图形 SVG 图像在放大或改变尺寸的情况下其图形质量不会有损失 SVG 是万维网联盟的标准 SVG优势 与其他图像格式相比（比如 JPEG
