像素点

Python-OpenCV中的cv2.threshold

defthreshold(src,thresh,maxval,type,dst=None):"""设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵例如，将灰度图像变换二值图像，或去除指定级别的噪声，或过滤掉过小或者过大的像素点
weixin_34081595·2019-04-20 20:00

常见的无参考图像质量评价指标汇总

假设图像中各个像素点
lihe2019·2019-04-18 21:56

【论文研读】Category-level Adversaries for Semantics Consistent Domain Adaptation（cvpr2019）

Category-levelAdversariesforSemanticsConsistentDomainAdaptation作者：YaweiLuo,LiangZheng，TaoGuan,JunqingYu,YiYang一、背景知识介绍1、语义分割：1）定义：给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类
Always_ease·2019-04-18 10:52

CUDA算法：统计直方图（以及优化加速）

对于CUDA来说，可以并行读取多个像素点的值，然后进行统计，但是统计过程则是串行的。这里需要使用CUDA串行指令“原子操作”。
devintt·2019-04-17 17:07

CUDA算法：统计直方图（以及优化加速）

对于CUDA来说，可以并行读取多个像素点的值，然后进行统计，但是统计过程则是串行的。这里需要使用CUDA串行指令“原子操作”。
devintt·2019-04-17 17:07

图像去噪极简教程（3）——高斯滤波

高斯滤波和均值滤波的原理一样，不过在均值滤波中像素点的权重都一样，而在高斯滤波中越靠近中心的像素点的权重越大，具体权重值由二维高斯公式生成的矩阵决定，矩阵的阶和扫描的窗口大小一致。
渔父歌·2019-04-15 22:00

JS实现马赛克图片效果完整示例

分享给大家供大家参考，具体如下：整体逻辑：获取oldImg图片的像素信息，以5*5为单位，在5*5单位中取到一个随机像素并赋值给5*5中的所有像素点，加以循环，以实现马赛克效果。
吞石鱼·2019-04-13 08:19

数字图像存储概述

数字图像存储时，我们存储的是图像每个像素点的数值，对应的是一个数字矩阵。Mat数据类型：Mat的常见属性：datauchar型的指针。
一川烟草i蓑衣·2019-04-12 12:24

Python+OpenCV中值滤波

算法思路如下：（1）输入图像并转灰；（2）为灰度图添加椒盐噪声（实验需要，体现中值滤波效果，添加椒盐噪声算法思路参看上一篇博文）；（3）遍历像素点，将滤波器区域中的像素值放入一维数组中；（4）对一维数组进行选择排序
～沐春风～·2019-04-11 20:10

车牌识别系统设计——技术方案

车牌识别系统设计——技术方案设计流程图像预处理车牌区域定位字符分割字符识别图像预处理灰度增强形态学处理(MorphologicalProcessing)需要将车牌RGB图像转变为灰度图以加快处理速度,灰度化后对应像素点灰度值
It's a trap·2019-04-10 23:44

RGB图像三个分量的理解和显示

这三幅图像分别代表R、G、B分量，每个分量的像素点取值范围是[0,255]。
Hello_Chan·2019-04-09 17:39

Python+OpenCV实现sobel边缘检测

sobel算法步骤：（1）将输入图像转为灰度图；（2）对灰度图进行二值化处理（此过程采用otsu二值化算法，具体otsu算法参看上一篇博客）；（3）定义sobel竖直和水平卷积算子;（4）遍历图像像素点
～沐春风～·2019-04-05 21:00

OpenCV实现灰度直方图，阈值分割。数字图像处理

假设各个像素点的灰度值如上图所示，则可以统计出各个灰度值所占的频率如下：根据各个灰度占的频率可以将其以直方图的形式绘制如下：可以很直观的观察到各个灰度值所占的比率。
邓文尧·2019-04-05 10:38

图像中常见的几种噪声及产生原因

噪声在图像上常表现为一引起较强视觉效果的孤立像素点或像素块。一般，噪声信号与要研究的对象不相关，它以无用的信息形式出现，扰乱图像的可观测信息。通俗的说就是噪声让图像不清楚。
Frederic_Bala·2019-04-04 19:05

opencv图像处理学习（三十）——边缘检测

1.基本概念边缘检测是图像处理与计算机视觉中的重要技术之一，其目的是检测识别出图像中亮度变化剧烈的像素点构成的集合。
光电的一只菜鸡·2019-04-04 18:37

ROS中map、costmap数据格式

假设一张pgm的map地图，宽：width，高：height，单位为像素，分辨率为resolution，左下角像素点在世界坐标系下的位置为：（origin_x，origin_
cjn_·2019-04-04 16:57

Opencv图像处理学习（二十八）——图像污点修复

常用的图像修复基于快速行进的修复算法（FMM）的原理思想是先处理待修复区域边缘上的像素点，然后扩大区域进行遍历，直到修复完所有待修复的图像像素。Opencv中提供的inpain
光电的一只菜鸡·2019-04-03 14:32

卷积神经网络分析与总结（ENet图像分割）

能够被应用于实时图像分割和移动端设备．相较于其他常规的语义分割网络，例如FCN，SegNet等运行时间与内存分别缩小了数十倍．１．ENet与常规语义分割网络语义分割网络应用于图像的像素级分类，即对每一个像素点确定他所属的类别
CHEN666CONG·2019-04-03 10:19

MATLAB基于Randon变换的图像倾斜校正算法及实现

Radon变换的基本思想：Radon变换可以理解为图像在ρθ空间的投影,ρθ空间的每一点对应一条直线，而Radon变换是图像像素点在每一条直线上的积分。因
cys119·2019-04-02 15:11

Android 终极屏幕适配方案

定义概念转化px像素点，比如手机分辨
不羁的李先森·2019-03-30 20:08

揭晓安防监控市场真假300万像素之谜

雄迈通过长时间市场调查，验证分析，大部分假300万模组都是通过一种“像素值插值”的原理，使用200万分辨率硬件sensor，以算法方式填充像素点，增大图像分辨率，冲击高分辨率市场，以次充好。
科技视界·2019-03-29 16:48

【图像处理】灰度化

图像灰度化就是图像中的每一像素点的分量都满足R=G=B=V的关系，此时的V就是灰度值为什么要灰度化？灰度是指含有亮度信息，不含彩色信息的图像。
秦乐乐·2019-03-29 14:21

OpenCV-Python：图像二值化

图像二值化定义图像的二值化，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只有黑白的视觉效果。
志小·2019-03-29 11:29

到底灰度化是在干什么？

处理三个通道的数据比较复杂，我们先将图像进行灰度化处理，灰度化的过程就是将每个像素点的RGB值统一成同一个值。灰度化后的图像将由三通道变为单通道，单通道的数据处理起来就会简单许多。
MartianCoder·2019-03-27 19:08

OpenCV(三) Mat像素操作

在获取图像数据的时候，知道Mat的类型与通道数目至关重要，根据Mat的类型与通道数目，开辟适当大小的内存空间，然后通过get方法就可以循环实现每个像素点值的读取、修改，然后再通过put方法修改与Mat对应的数据部分即可常见的
萌猫闯世界·2019-03-27 17:51

android UI适配

1.首先要明白一个公式：公式：dp值×（当前dpi/160dpi）=>得出当前的像素数目px:平常所说的1920×1080只是像素数量，也就是1920px×1080px，代表手机高度上有1920个像素点
太过平凡的小蚂蚁·2019-03-26 08:36

感受野

在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。2感受野大小的计算感受野计
Li060703·2019-03-25 15:23

Python3+OpenCV3+Pycharm编程：添加高斯噪声与高斯模糊

滤波高斯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。
iloveluoluo·2019-03-25 11:36

图像融合方法总结

为您每天提供全美资讯，是您学习英语提升眼界的好平台论文来自：基于特征提取的图像融合，江南大学，王鹏飞1.基于加权平均的融合方法优点在于速度快，图像结构完整性保障，但是遇到融合图像像素差异较大的情况，这种对像素点灰度的平均会产生严重的拼接感
湖心亭nineships·2019-03-20 20:50

PCA算法的目的、作用、进程解析

说，看电视的时候屏幕上有成百上千万的像素点，那么其实每个画面都是一个上千万维度的数据；但是我们在观看的时候大脑自动把电视里面的场景放在我们所能理解的三维空间来理解，
NeverLate_gogogo·2019-03-20 11:41

【OpenCV】中访问Mat中每个像素的值（写自己函数很重要）

当我们使用Opencv带来的函数快捷时候，有时候也需要自己来写函数完成相应的功能，这里就要对如何通过Mat类来获取图像中的每一个像素点的信息（无论原图像是什么格式，都要搞清楚每个点的含义，下面的例子转载于
疯狂的挖掘机·2019-03-15 20:51

小白的深度学习之路--关于感受野（Receptive field）

感受野（Receptivefield）是卷积神经网络每一层输出的特征图（featuremap）上的像素点在原始图像上的映射区域大小，可以理解为，神经网络中的某一个神经元对与输入样本的管辖范围。
肖落汐·2019-03-15 17:35

【RAY TRACING THE REST OF YOUR LIFE 超详解】 光线追踪 3-6 直接光源采样

简单说一下为什么会有那么多小点点，就是因为光线路径中没有触碰到光源，路径计算之后就会是黑色的点，可以通过发射大量的光线，比如计算每个像素点的时候发射8k~1w条采样光线进行路径计算
林-兮·2019-03-14 23:00

Harris 角点检测器

Harris角点检测器定义角点:像素点周围显示存在多余一个方向的边，也称为兴趣点数学解释把图像域中点xxx上的对称半定矩阵MI=MI(x)M_I=M_I(x)MI=MI(x)定义为MI=▽I▽IT=[IxIy
BUFan97·2019-03-14 15:53

一文带你理解卷积神经网络（CNN），附代码实现与CNN网络训练基本概念讲解

CNN之前，我们回顾一下BP神经网络，BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的网络节点之间是全连接的，如果我们有100x100像素的图像，有1万个隐层神经元，每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点
弦音2018·2019-03-14 11:08

音视频编解码:视频基础1-图像与编码

一.图像的数值表示1.RGB表示方式浮点表示：取值范围为0.0～1.0，比如，在OpenGLES中对每一个子像素点的表示使用的就是这种表达方式。
doublej_yjj·2019-03-13 18:25

SSD模型实现过程

anchors_per_cell,2].每个特征图上的9种不同anchorboxes的宽、高以下操作对于某个特定尺度的特征图:2.根据特征图尺寸和出入图像尺寸计算放大倍数grid_size3.在特征图的每个像素点上
WYXHAHAHA123·2019-03-13 16:18

faster R-CNN模型实现过程

fasterR-CNN=RPN+fastR-CNN①将fm送入RPN(regionproposalnetwork)，RPN也是一个卷积神经网络，它对于inputfeaturemap的每个像素点，预测9个
WYXHAHAHA123·2019-03-13 16:19

视差图后处理

在BM和SGBM中都有speckleWindowSize和speckleRange这两个参数，speckleWindowSize是指设置检测出的连通域中像素点个数，也就是连通域的大小。s
tony2278·2019-03-13 11:47

目标检测入门：帧差法，光流法和背景减法

运动目标检测技术是智能视频分析的基础，因为目标跟踪、行为理解等视频分析算法都是针对目标区域的像素点进行的，目标检测的结果直接决定着智能视觉监控系统的整体性能。运动目标检测的方法有很多种。
M_Z_G_Y·2019-03-12 19:03

MNIST数据集

每张图片是一个28*28像素点的0~9的手写数字图片。黑底白字。黑底用0表示，白字用0~1之间的浮点数表示，越接近1，颜色越百。
/home/liupc·2019-03-12 16:36

iOS之图片解压缩到图片渲染

图像从文件到屏幕过程通常计算机在显示是CPU与GPU协同合作完成一次渲染，具体的分工是：1、CPU:计算视图frame，图片解码，需要绘制纹理图片通过数据总线交给GPU；2、GPU:纹理混合，顶点变换与计算,像素点的填充计算
Forever_wj·2019-03-12 14:53

PortraitFCN算法详解

简单来讲，所谓的人像分割就是将输入的包含人像的图片中属于人像的像素点分割出来，输入的是一张包含人像的彩色图片；输出是一张二值图片，属于人像的像素点用白色表示，不属于人像的像素点用黑色表示。
haoji007·2019-03-11 08:07

在Matlab中使像素透明

;I=imread(imgPath);[M,N]=size(I);A=ones(M,N);%设置全部不透明fori=1:Mforj=1:Nif(I(i,j)==0)%查找黑色A(i,j)=0;%设置改像素点
tsslisimin·2019-03-09 10:37

opencv与numpy的图像基本操作

1.像素基本操作1.1读取、修改像素可以通过[行，列]坐标来访问像素点数据，对于多通道数据，返回一个数组，包含所有通道的值，对于单通道数据（如gray），返回指定坐标的值，也可以通过[行，列，通道index
邹成卓·2019-03-08 10:38

图像下采样

首先图像下采样两种方式：方法一，for循环隔行隔列循环遍历每一个像素点%读入图像进行下采样%两种方法用时只需将对应方法注释掉其中一个即可clearall;closeall;clc;img=imread(
秋名鱼酱·2019-03-06 22:15

关于Android的屏幕适配，看这篇就够了

二.基本概念  px:像素点。例如通常所说
zhf8916·2019-03-06 00:00

1068 万绿丛中一点红 （20 分）

就不需要再往其他函数中传参了//用来遍历一个点附近八个点intdir[8][2]={1,0,-1,0,0,1,0,-1,1,1,-1,-1,1,-1,-1,1};intn,m;inttol;maps;//用来记录一个像素点出现
Chance-Zou·2019-03-02 20:00

深度学习（12）——用于对象分割和细粒度本地化的超列

、神经网络HypercolumnsforObjectSegmentationandFine-grainedLocalization1、上采样图像放大几乎都是采用内插值方法，即在原有图像像素的基础上，在像素点之间采用合适的插值算法插入新的元素
越溪·2019-03-02 11:35

python 数字图像处理 二 图像的加减乘除与交并补

,y),g(x,y)分别为两幅已知的图像，图像的线性操作就是直接在每个位置的像素上做运算(两幅图像的尺寸需保持一致)，最终得到的图像s(x,y)，可能会出现以下问题:1）会出现不在[0-255]之间的像素点存在
BIT_666·2019-03-02 09:56
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