什么是懒加载 当你去访问一个页面的时候，这个页面可能会有很多的信息，比如淘宝，京东之类的。如果你一次性完整的加载出这个页面。显然耗时长一点，并且对于用户和服务器都是不友好的。懒加载就是当 某个图片的位置在你的屏幕范围之内，它才会加载出来。这个是比较好理解的。 我们看
第一步，功能说明：addWeighted（）函数是将两张相同大小，相同类型的图片融合的函数。他可以实现图片的特效，不多说了，直接上图。 第二步，结果图显示： 待 融合的两张图src1，src2：效果图dst：第三步，API详解：void cvAddWeighted( const CvArr* src1, double alpha,const CvArr* src2, double beta,doub
OpenCV 学习笔记 day5-图像像素的算数操作函数运算符运算符函数 代码 day5-图像像素的算数操作 函数 运算符 ‘+’ ‘-’ ‘*’ ‘/’ 例1 Mat dst; dst = image + Scalar(50, 50, 50); //给image每一个像素点加50 dst = image - Scalar(50, 50, 50);//减50 dst = im
作业一 作业要求： 熟练掌握 Selenium 查找HTML元素、爬取Ajax网页数据、等待HTML元素等内容。使用Selenium框架爬取京东商城某类商品信息及图片。候选网站：http://www.jd.com/ 实验过程： 驱动配置 chrome_options = Options() chrome_options.add_argument("——headless") chrom
方式一 cv::Mat src(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(10)); cv::Mat src1(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(20)); cv::Mat src2(4, 3, CV_8UC1,cv::Scalar(30)); cv::Mat dst; cv::Mat newChannels[3]={src,src1,src2}; cv::merge(newChannels, 3, dst);//通道
Mat对象创建 创建空白Mat对象 从现有图像创建 创建填充值的Mat对象 创建单通道与多通道Mat对象 便利与访问像素值 //create one Mat src = Mat(255, 255, CV_8UC1); src=Scalar(0); //创建一个全黑色的画布 (Scalar(0,0,255) 为红色，参数
逻辑运算 非运算 公式 dst ( I ) = ¬ src
图像加法1.Numpy加法取模加法：结果 = 图像1 + 图像2 2.OpenCV加法饱和运算：结果 = cv2.add(图像1,图像2) 需要注意，参与运算的图像大小、类型必须一致 import cv2 import numpy as np a = cv2.imread(r"image\lena512.bmp",cv2.IMREAD_COLOR) b = a cv2.imshow("Original",a) #
目录线性混合相乘/相加 这一部分简单介绍一下,两张图像之间的混合操作: 线性混合 相乘 相加 线性混合 计算表达式如下: \[g(x) = \alpha f_0(x) + (1- \alpha)f_1(x) \]代码如下: Mat src = imread("/home/chen/dataset/lena.jpg"); // 读取第一张图像 Mat src2 = imread("/hom
代码 解释都在注释里啦 import cv2 as cv #数值计算:要求两张图片shape一样 def value(p1,p2): img1=cv.add(p1,p2)#加 img2=cv.subtract(p1,p2)#减 img3=cv.multiply(p1,p2)#乘 img4=cv.divide(p1,p2)#除 cv.imshow("plus",img1) cv.imshow("subtra
moviepy将一个视频的音频加入到另一个视频中 import os import moviepy.video.io.ImageSequenceClip from moviepy.editor import VideoFileClip def add_mp3(video_src1, video_src2, video_dst): ' 将video_src1的音频嵌入video_src2视频中' video_src1 = VideoFi
目录： （一）python实现图片的图片切割、合并、填充 正文： （一）python实现图片的图片切割、合并、填充 原理通过操作图像矩阵来获取或合并指定位置的图像 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 6 #截取图片中的指定区域或在指定区域添加某一
五、图像的混合操作 1、线性混合操作的理论部分 两幅图像的线性混合操作： g(x) = (1 - α\alphaα) * f0(x) + α\alphaα * f1(x) （其中α\alphaα的取值范围为0~1之间， f0(x)、f1(x)为待混合的两张图像，g(x)为混合后的图像） 2、加权函数（ addWighted() ) 通过加权函数可以实现两
1 #include <cv.h> 2 #include <highgui.h> 3 4 using namespace cv; 5 6 /// 全局变量的声明与初始化 7 const int alpha_slider_max = 100; 8 int alpha_slider; 9 double alpha; 10 double beta; 11 12 /// 声明存储图像的变量 13 Mat src1; 14 Mat src2; 15 M
理论-线性混合操作 g(x) 表示 融合图片中的像素点，f0(x) 和 f1(x) 分别表示背景和前景图片中的像素点。 //参数1：输入图像Mat – src1//参数2：输入图像src1的alpha值//参数3：输入图像Mat – src2//参数4：输入图像src2的alpha值//参数5：gamma值//参数6：输出混合图像//注
找了很久addWeighted函数的实现，硬是没找到，气的自己码一码。效果还不错。 源理是线性混合操作，g(x)=(1-a)f1(x)+af2(x),0<=a<=1;产生时间上的画面重叠。 像网上一样先来函数解析（找到的都是这个，讲一下函数怎么用，再调用一下函数看看效果，看得吐血） addWeighted原函数：void addWeighted(Inp
矩阵和图像的操作 (1)cvAnd函数 其结构 void cvAnd( //将src1和src2按像素点取“位与运算” const CvArr* src1,//第一个矩阵 const CvArr* src2,//第二个矩阵 CvArr* dst,//结果矩阵 const CvArr* mask = NULL;//矩阵经行像素点与的“开关” ); 程序实例 #incl
