像素点

读EasyPR开发详解实践感想1

1.高斯模糊高斯模糊就是在平均模糊的基础上为每一个像素点分配权重，分配方式则按照正态分布函数。高斯模糊一般用于
莫奈的老旧三轮车·2020-06-25 02:41

PX4FLOW flow.c函数流程详细解析

近日研究过px4flow的光流算法流程，这里记录分享一下：flow.c:传入参数：图像1,2陀螺仪返回速率x,y,z,光流值x,y1.计算黑森矩阵（疑似没用上）2.遍历所有像素点（图一图二同时遍历），在图一中计算
qsyysq·2020-06-25 02:59

Python将.bin文件数据分析生成RGB图和灰度图

然后数据结构变了，不能用了）数据格式如下所示：十六进制的数据这是扫描一张支票图像保存的二进制数据，其中图像的尺寸大小为（3024*500），保存的二进制数据结构为一线（一列）数据的构成数据构成我解析成首先是第一列像素点的红色分量的像素值
自欺欺人被人欺·2020-06-25 02:05

修改的车道线检测

1原图高斯滤波，降噪一下大学校门口2灰度处理3边缘化4画区域参数修改在这，至于像素点的位置，你可以把图片保存一张，用画板打开，就能看到了。
丶玉面小蛟龙·2020-06-25 01:02

susan算子原理及实现代码

SUSAN算子的模板与常规卷积算法的正方形模板不同,它采用一种近似圆形的模板,用圆形模板在图像上移动,模板内部每个图像像素点的灰度值都和模板中心像素的灰
璨若群星·2020-06-25 01:43

灰度梯度共生矩阵纹理特征

灰度梯度空间很清晰的描绘了图像内各像素点灰度与梯度的分辨规律，同时也给出了各像点与其领域像点的空间关系，对图像的纹理能很好地描绘，对于具有方向性的纹理可以从梯
小木匠_·2020-06-25 00:54

语义分割网络总结：FCN、SegNet、U-Net、PSPNet、RefineNet到DeepLab v1～v3+

值得注意的是语义分割的任务是基于像素点的密集预测任务，其目的是将输入图像的每个像素分配一个语义类别。FCNs（全卷积神经网络）在之前基于CNN的分割网络中存在两个问题：在利用全连接层的情况下进行
Wei Ji·2020-06-25 00:34

C语言读写bmp位图文件

bitmap格式图片是未经压缩的，一般24bit位图(即一个像素点以24个二进制位表示)。分别用8个二进制位表示R/G/B三种颜色，这样一共可以表示256*256*256=16777216种颜色。
super_bert·2020-06-24 22:51

opencv学习笔记 第二篇 图像阈值化

学习笔记第二篇图像阈值化上一篇简单介绍了opencv的基础函数，在对图像进行预处理阶段，灰度图和二值图是一个非常常见的一种处理，许多处理必须要先对图像进行二值化，能为我们后续的处理带来方便，图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为
帅金毛·2020-06-24 22:55

deep_dream算法总结

2、特征变化趋势：边缘和拐角（轮廓）=>整体的特征（文理和笔触等）=>越来越多的复杂特征deep_drean的整体思想：输入任务无关的图片，通过网络提取特征，反向传播更新图片中的像素点（非新网络参数），
qm006·2020-06-24 22:48

语义分割--全卷积网络FCN详解

1.FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
在路上DI蜗牛·2020-06-24 22:14

位图(bmp)文件格式分析

计算机屏幕其实就是一张包含大量像素点的网格。当我们把位图放大时，每一个像素小点看上去就像是一个个马赛克色块。2、矢量图(Vector)使用直线和曲线来描述图形，这些图形的元素是一些点、
qingchuwudi·2020-06-24 22:03

信息隐藏——LSB隐写分析

1.卡方隐写分析算法主要针对图像所有像素点的LSB全嵌入情况；利用数理统计假设检验中的卡方检验模型来分析。设图像中灰度值为j的象素数为hj，其中0≤j≤255。
HizT_1999·2020-06-24 21:59

基于shi-tomasi角点检测的追踪算法。应用场景是摄像头固定物体移动的情况下

角点的描述：一阶导数(即灰度的梯度)的局部最大所对应的像素点；两条及两条以上边缘的交点；图像中梯度值和梯度方向的变化速率都很高的点；角点处的一阶导数最大，二阶导数为零，指示物体边缘变化不连续的方向由于Harris
q123456789098·2020-06-24 21:00

lk光流法

假设图像上一个像素点(x,y)，在t时刻的亮度为E(x+Δx,y+Δy,t+Δt)同时用u(x,y)和v(x,y)来表示该点光流在水平和垂直方向上的移动分量：u=dx/dtv=dy/dt当该点的亮度有变化时
q123456789098·2020-06-24 21:58

图像通道、RGB与色彩体系

基本上，描述一个像素点，如果是灰度，那么只需要一个数值来描述它，就是单通道。如果一个像素点，有RGB三种颜色来描述它，就是三通道。通道(Channels)实际
颖火虫-IT赵云·2020-06-24 21:28

卷积神经网络与图像边缘检测

对于在像素点p的4邻域内的像素均与像素点p形成4连通D邻域：像素p坐标为(x,y),其D领域是(x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y+1)，(x-1,y-1)8邻域：将4领域与D领域的集合取并
puran1218·2020-06-24 20:19

OpenCV学习笔记（背景建模和光流估计）

该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。
AVENGER辉·2020-06-24 20:14

6.1 阈值分割理论基础

x轴表示很多个像素点。线1表示最大的像素值。线3表示最小的像素值。线2表示阈值。点A为最大值点。点B为最小值点。下面分别介绍五种不同的阈值分割。
/home/liupc·2020-06-24 19:50

C/C++ BMP（24位真彩色）图像处理（3）------图像の放大缩小（双线性插值）

创建图像后我们并不知道这张图像里面的各个像素点RGB（或灰度）值是多少，这个时候就需要经过一个算法去算目标图像的像素点RGB（或灰度）值。
_寒潭雁影·2020-06-24 18:32

会议室报告厅P2.0小间距LED显示屏的产品参数

会议室报告厅P2.0小间距LED显示屏的产品参数像素点间距：2mm像素密度：250000点/㎡灯珠配置：1R1G1B灯管类似：SMD视觉（角度）：左右160°，上下120°亮度：1500cd/㎡驱动方式
迈普光彩LED屏·2020-06-24 17:17

OpenGL图形渲染管线图解

可渲染管线就是把三维顶点经过一系列加工变成二维的离散的像素点。并且用户可以在特定着色阶段自由配置（如在顶点着色和片段着色阶段，这也是和固定流水线最大的不同）。可渲染管线简要流程如下图所示。
先锋小牛·2020-06-24 17:06

复制简书上一篇基础文章

复制简书上一篇基础文章，很基础但是很受用原文地址本章主要介绍的是Android的绘图机制和处理技巧1.屏幕尺寸的信息：屏幕参数有屏幕大小即屏幕对角线的长度，用“寸”来表示、分辨率、PPI即每英寸像素，它由对角线的像素点除以屏幕大小获得
宁_yokin·2020-06-24 17:09

3D图形学学习总结（十一）—深度缓存

这是因为渲染接口接受到渲染列表中的三角形面是无序的，没有顺序先后之分，总是把新收到的三角形渲染到屏幕上并覆盖到屏幕本来像素点的颜色。也许我们可以为插入到渲染列表中的三角形排序，但是
nicemxp·2020-06-24 17:17

深度图像的获取原理

深度图像的每个像素点的灰度值可用于表征场景中某一点距离摄像机的远近。获取深度图像的方法可以分为两类：被动测距传感和主动深度传感。
Q-沐风听雨-·2020-06-24 16:21

理解图像处理中的 双线性内插法（图文说明）

在图像的放大和缩小的过程中，需要计算新图像像素点在原图的位置，如果计算的位置不是整数，就需要用到图像的内插，我们需要寻找在原图中最近得像素点赋值给新的像素点，这种方法很简单是最近邻插法，这种方法好理解、
DoneLin·2020-06-24 16:07

opencv最大类间方差法（otsu)实现（三种算法比较）

OTSU算法：就是计算出灰度图最佳阈值的算法1.先对灰度图进行直方图计算并归一化处理，得到0-255之间每个像素在灰度图中出现的概率，即表示为某个像素在灰度图中出现了n个，灰度图总的像素点为N个，则这个像素的出现概率为
moses1213·2020-06-24 15:47

从多张图片重建3D模型（瞎七瞎八写了好多）

1.主要流程1.1SIFT：计算图片每个像素点的特征（常见的用SIFT算子）1.2SFM：对多张图片像素做匹配对应，通过上步得到的特征，从而估计相机参数，得到稀疏的3D信息1.3CMVS/PMVS：根据上步得到的相机参数
请叫我滚去背单词·2020-06-24 15:18

bresenham直线，画圆算法（附OpenGL代码）

Bresenham算法画直线：我们在电脑上看到的图像时由一个个像素点拼接而成，当你放大图像就可以观察到这点。
chomol·2020-06-24 13:02

opencv中threshold函数详解——基本的阈值操作（4月15未完成）

为了从一副图像中提取出我们需要的部分，应该用图像中的每一个像素点的灰度值与选取的阈值进行比较，并作出相应的判断。
翟羽嚄·2020-06-24 13:00

图像识别与处理之Opencv——高斯滤波及GaussianBlur()函数

高斯算法在官方文档给出的解释是高斯滤波是通过对输入数组的每个点与输入的高斯滤波模板执行卷积计算然后将这些结果一块组成了滤波后的输出数组，通俗的讲就是高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值都由其
翟羽嚄·2020-06-24 13:00

Pytorch 使用CNN图像分类的实现

需求在4*4的图片中，比较外围黑色像素点和内圈黑色像素点个数的大小将图片分类如上图图片外围黑色像素点5个大于内圈黑色像素点1个分为0类反之1类想法通过numpy、PIL构造4*4的图像数据集构造自己的数据集类读取数据集对数据集选取减少偏斜
·2020-06-24 13:54

STM32如何在LCD上显示单词、文字、图片等

点击下载LCD12864上显示文字图片完整工程液晶屏，LCD12864有128*64个像素点一、如何在LCD上显示一行字符串？
冰河.·2020-06-24 12:29

关于颜色直方图中bins的理解

对于颜色直方图来说，横坐标是颜色空间（对应灰度直方图的灰度值），纵坐标是该颜色的像素点的数量。
WHUAndGXUJavaBoy·2020-06-24 12:33

【003】Python实现图片转字符画（pillow 库的使用）

在常见的RGB(A)模式图片中，利用每个像素点的R，G，B值按照公式转换成灰度值（0~255），然后在自己创建的字符表中找到灰度值对应的字符，添加到一个文本文件中，就实现了图片转字符画（黑白）。
Alex小白白·2020-06-24 12:01

灰度梯度共生矩阵C++实现

灰度-梯度共生矩阵的元素定义为在归一化的灰度图像和归一化的梯度图像中共同具有灰度为和梯度为的像素点数。例如，表示图像内像素点灰度为10，梯度为5的像素点个数是45。
潘芝·2020-06-24 12:22

教你学Python37-利用 PCA 来简化数据

显示器大概包含了100万像素点，而球则可能是由较少的像素点组成，例如说一千个像素点。人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像，该图像就给出运动场上球的位置。
程序员XW·2020-06-24 11:37

Android dp、dip、dpi、px、sp简介及相关换算，及其应用实例

屏幕分辨率：在xy轴上的像素点数。单位是px，1px=1个像素点。
焱先生y·2020-06-24 11:12

solvepnp函数-世界坐标系

特征点的像素坐标，一般是通过角点检测算法直接得到的，角点检测算法有他自己的存储点的顺序，此时需要把输入的像素点的存储顺序人为改变，使其和输入的世界坐标的顺序对应相同。
lyhbkz·2020-06-24 10:10

数字图像处理基础实验（一）：灰度变换

图像二值化（ImageBinarization）：就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。
lyd1995·2020-06-24 10:55

VC编程实现位图处理类(显示位图、加载位图、获取/设置像素点颜色)

VC编程实现位图处理类(显示位图、加载位图、获取/设置像素点颜色)前面的文章介绍了VC编程实现色彩空间之间相互转换的计算原理、公式和具体的VC实现代码，本文将以此为基础，介绍VC编程进行位图处理的基本知识
hello world 1·2020-06-24 10:29

灰度变换（反转，对数，伽马）的python实现

这是学习第三章的时候的灰度变换的知识，就是找一个函数对原图像的每个像素点的灰度值重新计算，得到一个新得图像。
lx127372·2020-06-24 10:41

使用Opencv的车牌识别

彩色图像中R、G、B三个分量的值决定了具体的像素点。一个像素点可以有上千万种颜色。而灰度图像是一种彩色图像，但是它的特点在于R、G、B三个分量具体的值是一致的。
wayne0074·2020-06-24 10:46

高斯滤波

高斯滤波高斯滤波的含义：高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
wayne0074·2020-06-24 10:46

小程序的7788（待更）

，然而这并不是传统意义上的像素值，而是逻辑分辨率pt（简言之，wxss中的px即代表pt，而非物理分辨率），逻辑分辨率pt是长度单位，视觉单位，只和屏幕尺寸有关；物理分辨率px与屏幕尺寸无关，代表物理像素点
木木口丁·2020-06-24 10:54

详解YUV数据格式

对于planar的YUV格式，先连续存储所有像素点的Y，紧接着存储所有像素点的U，随后是所有像素点的V。对于packed的YUV格式，每个像素点的Y,U,V是
小牛蛋·2020-06-24 09:19

【图像处理】图像频域基础

在二维情况下，则有因为图像处理中一般有M=N，所以有我们对一幅图像每个像素点(x,y)乘以(-1)^(x+y),然后进行FFT，得到中心化的频域图像，然后对频域图像进
artzers·2020-06-24 09:09

Python 程序设计语言 笔记（八）

第八周交互式图形编程8.1图形编程、图形对象、交互式GUI等基本介绍（1）图形显示：图素法—以图形对象为基本元素，如矩形、圆形（矢量图—放大不失真）像素法—以像素点为基本单位（标量图—放大失真）图形用户界面
狼矢九虎·2020-06-24 08:19

图像处理之底片效果、黑白效果、浮雕效果

ARGB：这是一种色彩模式，分别对应——Alpha（图像通道）,Red,Green,Blue像素点：是最小的图像单元，每个像素点都有一个明确的位置和被分配的色彩数值，而这个位置和颜色就决定该图像所呈现出来的样子
喜欢马鹿马·2020-06-24 08:05

opencv+python入门学习之五 图像滤波

id=1586946173013663587&wfr=spider&for=pc图像是由行×列的像素组成的，每个像素有R,G,B三种颜色，按每行显示不同颜色的值，从而得到像素点位置与曲线的对应关系。
木易ly·2020-06-24 07:15
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