1、加法运算 您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。 注意 OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。 import cv2 as cv impor
1 from PIL import Image 2 img1 = Image.open(r'C:\Users\87823\Desktop\tree.png') 3 img1.rotate(90).show() 1 from PIL import Image 2 img1 = Image.open(r'C:\Users\87823\Desktop\tree.png') 3 # 图像旋转 4 #img1.rotate(90).show() 5
1 from PIL import Image 2 img1 = Image.open(r'C:\Users\87823\Desktop\tree.png') 3 img2 = Image.open(r'C:\Users\87823\Desktop\gold.png') 4 img2 = img2.resize(img1.size) #尺寸要相同 5 r,g,b = img1.split() # 分隔通道 6 Image.composite(img1
以下运算两个图像的大小需要一样 cv2.add(img1, img2)：两个图像像素相加 cv2.subtract(img1, img2)：两个图像像素相减 cv2.multiply(img1, img2)：两个图像像素相乘 cv2.divide(img1, img2)：两个图像像素相除 cv2.mean(img)：图像的均值 cv2.meanStdDev(img)：方差
void testSobel(string fname) { Mat img = imread(fname); Mat img1,img2,img3; Sobel(img, img1,CV_32F ,0, 1); Sobel(img, img2, CV_32F, 1, 0); convertScaleAbs(img1, img1, 2.0); convertScaleAbs(img2, img2, 2.0); img3 = img1 + img2; imwrite(“ROI3.png”, img1
1. PIL模块 在爬虫(十二)：图形验证码的识别、滑动验证码的识别（B站滑动验证码）中我留下了一个悬念，为什么安装的是pillow模块，而不是PIL模块。这是因为PIL是python2的产物，它并没有跟随python的发展而发展。所以有大佬为此特意写了一个针对python3的pillow模块。所以，如果需要安装python3
以下为学习孔祥盛主编的《PHP编程基础与实例教程》（第二版）所做的笔记。 数组排列函数 1. sort() 函数 程序： 1 <?php 2 $array = array("img12.gif","img10.gif","img2.gif","img1.gif"); 3 sort($array); 4 print_r($array); 5 //Array ( [0] => img1.gif [1]
Linux文件双向同步 1、方案选择 在网上搜寻了很多方案，在liux下做文件同步，有如下几种方式： 1、nfs实现web数据共享； 2、rsync +inotify实现web数据同步； 3、rsync+sersync更快更节约资源实现web数据同步； 4、unison+inotify实现web数据双向同步； 在这里详细介绍第四
opencv加载网络图片 #include <iostream>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace std;using namespace cv;int main(){ string fileurl = "https://gss2.bdstatic.com/9fo3dSag_xI4khGkpoWK1HF6hhy/baike/c0%3Dbaike116%2C5%2C5%2C116%2C38/sign=a2efc6
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 19 10:07:26 2019 @author: txx """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ori_img1=np.zeros((218,170,24)) ori_img1=ori_img1.astype(np.complex64) ori_img=np.load(&#
为了加深理解，写了一些代码测试，在这里记录一下吧： 关于图片的模式问题，之前做过笔记，有“1”，“L”,"P","RGB","RGBA","CMYK',"YCBCr","Note","LAB"等，这几种图片模式有什么区别呢？ #001 from PIL import Imageimg1=Image.new("1",(3,3))data1=img1
【opencv学习笔记六】图像的ROI区域选择与复制 孜然 7 人赞同了该文章 图像的数据量还是比较大的，对整张图片进行处理会影响我们的处理效率，因此常常只对图像中我们需要的部分进行处理，也就是感兴趣区域ROI。今天我们来看一下如何设置图像的感兴趣区域ROI。以及对R
<%@ page contentType="text/html;charset=UTF-8" language="java" %><html><head> <title>$Title$</title> <style> img{ width: 200px; position: absolute;
//优化两图的连接处，使得拼接自然void OptimizeSeam(Mat& img1, Mat& trans, Mat& dst){ int start = MIN(corners.left_top.x, corners.left_bottom.x);//开始位置，即重叠区域的左边界 double processWidth = img1.cols - start;//重叠区域的宽度 int rows = dst.
import cv2 import numpy as np # 1.图片相加 x = np.uint8([250]) y = np.uint8([10]) print(cv2.add(x, y)) # 250+10 = 260 => 255 print(x + y) # 250+10 = 260 % 256 = 4 # 2.图像混合 img1 = cv2.imread('lena_small.jpg') img2 = cv2.imread('opencv-l
动画效果 步骤： 1. 导入JQ相关的文件 2. 文档加载完成事件:$(function):页面初始化的操作: 绑定事件, 启动页面定时器 3. 确定相关操作的事件 4. 事件触发函数 5. 函数里面再去操作相关的元素 下面举例几种方法：（其他的可以通过jQueryAPI文档查询） $("#img1").show
Fragment使用v4包和app包的区别：https://blog.csdn.net/lingdianalex/article/details/52755580 ps：因为我比较懒写的介绍的不详细，如果你对fragment了解比较少，那你就去看比较详细的文章吧~嘻嘻嘻。。。 我这里用的是v4包下的Fragment （记得继承FragmentActivity） public class M
1. 拍摄左右视图 2. SIFT检测keypoints（关键点） 3. KNN 查找匹配关键点 4. 筛选关键点对 5. 利用至少8对关键点进行基本矩阵F的计算 6. 利用x‘’.T * F * x = 0求任意点x=(x, y, 1)在另一个视图上的极线(a, b, c) * (x, y, 1) = 0 7. 将x的横坐标带入计算求得在另一个视图上的所有候
一、load事件 <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>img - load event</title> </head> <body> <img id="img1"src="http://pic1.win4000.com/wallpaper/f/5
图片在指定范围内移动 图片在指定范围内移动，配上合适和图片和背景，就可以完成好看的动态页面。 其实就是一张猫行走的动图，再配上黄色的背景色。 <body style="background-color:rgba(255,216,0,1.00)"> //背景颜色 <img src="image/cat1.gif" id="img1"> //动态图片 <i
