像素点第107页

opencv基础（四）调节图像的亮度和对比度

其中f(i,j)就是原始图像某个像素点的值，而g(i，j)是新的像素点的值。我们可以看到，是调节图像的亮度的，为什么这么说呢，在Opencv中图像的像素值是0-255之间，越

我是路人乙1·2020-06-25 07:44

Java种子填充算法四向和八向

当我们要填充某一块区域，首先我们要让电脑识别出你要填充的每个像素点，种子算法通过给定种子的坐标获取该像素的颜色值，通过对比颜色信息来判断周围的像素是否是我们要选择的。

最初的倔强·2020-06-25 07:38

一种改进的中值滤波方法—内附MATLAB源码

一种改进的中值滤波方法标准中值滤波器会根据窗口大小对噪声图像的每个像素点进行处理，这样会导致处理结果受到滤波窗口大小的影响比较严重，而且，对于纹理性较强的图像处理效果不理想会存在模糊现象，故在文章《小样本情况下基于深度学习的水下目标识别

@阿文@·2020-06-25 07:56

图形与图像的区别、优劣对比

即由计算机绘制的直线、圆、矩形、曲线、图表等；而图像是由扫描仪、摄像机等输入设备捕捉实际的画面产生的数字图像，是由像素点阵构成的位图。...

繁星蓝雨·2020-06-25 06:56

基于opencv3.1的特征检测、特征点匹配、图像拼接(四)

我们可以将其中一张图像每个像素点进行投影变换，最后将变换后的图片与另一张图片进行图片叠加

顾人玉·2020-06-25 06:55

opencvSharp 遍历Mat像素点的两种方法

在生成中勾选使用不安全的代码，方法和C++完全一样，详情见C++中遍历像素点。

梦想远航·2020-06-25 05:18

计算机图形渲染的流程

image前言今天在网上找到了一篇有价值的文章,来说明计算机中的图像渲染流程以及像素点计算和坐标点相关的知识.推荐阅读：iOS开发——BAT面试题合集（持续更新中）计算机图形渲染的流程计算机的绘图过程可以简单用流水线来说明

iOS开发之家·2020-06-25 05:17

OpenCV3学习（10.4）基于KNN的背景/前景分割算法BackgroundSubtractorKNN算法

算法流程源码的算法流程可以总结如下，对于图像某个位置的新像素值：（1）与该像素值历史信息（包括前几帧的像素值和像素点是前景还是背景的判断）比较，如果像素值之间的差别在指定阈值内，则认为新像素值与该历史信息是匹配的

菜鸟知识搬运工·2020-06-25 05:22

OpenCV3学习（10.1）背景分离 (帧间差分法、背景差分法)

因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。背景提取有很多算法。

菜鸟知识搬运工·2020-06-25 05:22

感受野

将其引申到卷积神经网络中，感受野被定义为卷积神经网络特征所能看到输入图像的区域，换句话说特征输出受感受野区域内的像素点的影响。

小熊猫3·2020-06-25 04:35

卷帘快门（Rolling Shutter）与全局快门（Global Shutter）的区别

Sensor所有像素点同时收集光线，同时曝光。即

爱发呆de白菜头·2020-06-25 04:21

OpenCV第十二讲：角点检测与亚像素精度

角点的性质一阶导数(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0，它指示了物体边

爱发呆de白菜头·2020-06-25 04:21

图像处理（十三）LBP特征提取

LBP图与灰度图很像，只是将灰度转为LBP值那么什么事LBP值LBP值就是以灰度图中每个像素点的灰度为阈值，周围灰度超过阈值为1，否则为0，然后将1与0排列为2进制数，最后换算成10进制的数字，这个数字就是该点的

风痕依旧·2020-06-25 04:59

双线性插值(Bilinear Interpolation)

目标图像的第（i,j）个像素点（i行j列）可以通过边长比对应回源图像。其对应坐标为（i*m/a,j*n/b）。显然，这个对应坐标一般来说不是整数，而非整数的坐标是无法在图像这种离散数据上使用的。

展希希鸿·2020-06-25 03:20

高斯噪声和椒盐噪声基本原理

2、椒盐噪声是根据图像的信噪比，随机生成一些图像内部的像素位置，并且随机对这些像素点赋值为0或255.信噪比越小,噪声越多,信噪比为1时,

天天_·2020-06-25 03:35

Quaternion Convolutional Neural Networks

如下图：Fig1在一张彩色图片中，每一个像素点使用一个四元数来表示。四元数（Quaternion）是一个数据结构，在机器人运动学中，通常会使用一个四元数来表示一个旋转变换

Junr_0926·2020-06-25 03:24

Python-OpenCV 处理图像（三）：图像像素点操作

0x01.像素有两种直接操作图片像素点的方法：第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list，例如对于一张图片im，想要操作第四行第四列的像素点就直接im[3,3]就可以获取到这个点的RGB值。

beihangzxm123·2020-06-25 02:39

matlab 和c++混编 mat与mwArray转换数据传输

+中，读入一幅图像使用语句如下，读入的图像像素为0-255之间的某一整数：Matdisp_image=imread(path,1);其中图像每个像素的RGB值是用3元素向量来存储（B,G,R）的，某一像素点的

不会写代码的水瓶座·2020-06-25 02:50

[计算机视觉] 边缘检测Canny算法原理总结以及 matlab代码实现

文章目录边缘检测介绍Canny算法的四个基本步骤高斯滤波器平滑处理图像原理高斯滤波器Matlab中的高斯模版生成函数计算图像每一个像素点的梯度值以及梯度方向Sobel算子对梯度值进行非极大值抑制论文中的方法插值法双阈值检测以及连接边缘

三三三三三三外·2020-06-25 02:24

Matlab图像处理（一）：二值化、开操作、连通区域提取、重心，ROI（region of interest）

主要讲解图像处理的一些基础知识，列出如下：1.二值化2.开操作3.连通区域提取4.连通区域重心提取5.boudingbox提取各操作背后的理论基础，这里先做简要说明：1.二值化：通过选取适当的阈值，将图像上的像素点的灰度值设置为

史前巨鸭·2020-06-25 02:40

图像深度（Image Depth）

中文名图像深度特点量度图像的色彩分辨率含义指存储每个像素所用的位数类型确定彩色图像颜色数1基本概念编辑图像深度单个像素点的色彩详细度,如16位(65536色),32位等。比

没有你的夜001·2020-06-25 02:06

关于图像处理中的矩阵卷积运算

，这里本人找了很多关于矩阵卷积的内容，大概说下比较通俗的理解：1首先上一个叫做卷积核的矩阵在Opencv官方文档的掩码矩阵中，我们可以看到会出现这样一个矩阵，先说说对掩码矩阵的公式的理解，对于图中一个像素点

丢你刘某·2020-06-25 02:00

图像处理之图像的平滑与锐化

而从像素点出发，就是使各个像素点的三种颜色分量R、G、B的值相同。常用的黑白化的方法有三种：第一种是最大值法(M

lyz_cs·2020-06-25 02:52

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

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