像素点第34页

个人简历面试题opencv灰度处理和二值化处理

灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。#-*-cod

dnsy·2022-12-23 23:46

C++ opencv小试7

问题17：关于remap这是一个像素点操作的函数，支持多维，虽然我们可以通过逐点访问来完成，这个函数其实也挺麻烦的，要自己建立映射矩阵，所以还是直接遍历吗，那样我们的可控性要比这强多了，如上下颠倒：#include

dabilied·2022-12-23 23:46

opencv中轮廓内部的像素点怎么提取

pointPolygonTest(InputArraycontour,Point2fpt,boolmeasureDist);cvPointPolygonTest(constCvArr*contour,CvPoint2D32fpt,intmeasure_dist);函数cv::contourArea估计轮廓区域的面积（里面的像素数）。函数cv::pointPolygonTest计算一个点是否在轮廓内

迷失的walker·2022-12-23 23:08

python将图片转矩阵

其实转矩阵，就需要根据图片上像素点来组成一个矩阵，如果把图片看作一个长*宽的二维矩阵，那么矩阵中的每个点的像素表示的数字组成一个新的矩阵。

luffy5459·2022-12-23 23:05

利用GDAL实现影像的几何校正

在这种情况下，求出某一像素点的地理坐标非常容易，直接用公式可以求出，具体代码如下：voidCPL_STDCALLGDALApplyGeoTransform(double*padfGeoTransform

周旭光·2022-12-23 22:54

Numpy+PIL实现图片的自由旋转

（2）采用旋转后图像幅面放大的图像旋转变换方式，根据旋转角度和原图像尺寸计算图像像素点的旋转变换矩阵。

安布奇·2022-12-23 22:48

Opencv(C++)笔记--像素重映射

目录1--概念2--OpencvAPI3--实例代码1--概念从图像中的一个像素点获取其像素值，并将这个像素值映射到新图像中另一个像素点位置的过程；为了完成整个映射过程，有时需对非整数像素位置进行插值，

憨豆的小泰迪·2022-12-23 20:36

12月21日 OpenCV 实战基础学习笔记——背景建模、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。帧差法非常简单

Ashen_0nee·2022-12-23 19:58

OpenCV-学习历程6- 图像亮度和对比度（理论+代码）

一.图像亮度和对比度原理图像变换包括像素变换和邻域变换：像素变换：对像素点进行操作，调整亮度和对比度就是对点进行操作。邻域操作：对图像进行整体操作，例如求卷积或者求掩膜（mask计算）。

HarwardWu·2022-12-23 17:45

使用OpenCV对图像进行两种平移操作(图像的尺寸变化与图像的尺寸不变)

使用OpenCV对图像进行两种平移操作(图像的尺寸变化与图像的尺寸不变)图像的平移操作是将图像的所有像素点进行水平或垂直方向上的移动。平移操作分为两种类型：图像的尺寸变化与图像的尺寸不变。

昊虹AI笔记·2022-12-23 17:07

Pytorch上下采样函数--interpolate()

torch.nn.functional.interpolate实现插值和上采样上采样：可以使你训练的图片分辨率变成你想要的更大的分辨率将输入图片inputimage进行rescale到一个想要的尺寸，而且计算每个点的像素点

无尽的沉默·2022-12-23 12:42

【PraNet】论文代码解读（损失函数部分）——Blank

计算矩阵中数值的平均值，之后计算平均值与该像素值的差值，这样可以计算该像素点与周围像素点的差异。由于我们只在乎差异的大小，所以需要取绝对值。weit=1+5*torch.abs(F.avg

cfsongbj·2022-12-23 11:08

图像分析方法总结

1.图像预处理图像预处理是通过像素点的变换，增强或减弱图像的部分特征，以更好的进行下一步处理，预处理方法的得当与否，决定了后续工作量的大小甚至是结果的好坏。预处理包括基本的变换与图像增强。

爱学习的呆子·2022-12-23 09:12

像素和分辨率的关系

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录像素和分辨率一、图片的像素二、显示屏的分辨率三、相机里图片的尺寸四、像素点里面还有什么五、像素值和最终打印出相片大小的关系像素和分辨率像素用于对图片的描述上

炼丹师小米·2022-12-23 09:08

openCV基础知识

一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。二值图：图像的二值图，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

xiaorui985376590·2022-12-23 04:10

self-attention机制通俗的理解，transformer中的注意力机制。

比如在cv中，我们可以这么理解，通过self-anttention可以计算每个像素点之间地关联性。先上图：给定大小为H∗W∗C的输入2D图，我们通过(Wq

追天一方·2022-12-23 04:34

CUDA 高效策略：统计直方图以及共享内存的优化加速

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”。否则会好多线程同时重复读写一个内存的内容。

李响Superb·2022-12-23 00:48

手写数字识别python_Python手写数字识别（KNN算法）

百分之二十六·2022-12-22 20:40

【华为OD机试真题 python】简单的自动曝光【2022 Q4 | 100分】

■题目描述【简单的自动曝光】一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组img里，每个像素点的取值范围[0,255]的正整数。

无痕de泪·2022-12-22 20:04

【循序渐进学图形学之】Bresenham画线算法详解及其OpenGL编程实现

每次绘制了当前像素点(xk,yk)之后，需要确定下一个要绘制的点是(xk+1,yk)还是(xk+1,yk+1)，需要判断哪一个点像素点更接近线路径。

weixin_33963189·2022-12-22 19:45

CNN卷积神经网络——Unet网络模型学习（1）

语义分割语义分割就是把每个像素都打上标签（每个像素点是人、树、背景等）。（语义分割只区分类别，不区分类别中具体的单位）实例分割实例分割不光要区分类别，还要区分类别中的每一个个体。

lingchen1906·2022-12-22 17:19

Task04：HOG特征描述算子-行人检测

HOG+SVM的工作流程如下：1.首先对输入的图片进行预处理2.然后计算像素点的梯度特特性，包括梯度幅值和梯度方向。3.然后投票统计形成梯度直方图，然后对blocks进行no

Thor1·2022-12-22 17:40

深入浅出理解机器学习算法—神经网络（前向传播）

下面是一个计算机视觉中的例子：如上图所示，如果选取一小块50∗5050*5050∗50像素的灰度图片（一个像素只有亮度一个值），选择每个像素点作为特征，则特征总量n=2500n=2500n=2500，换算成

旅途中的宽~·2022-12-22 16:20

Bitmap的内存大小、创建、回收

公式：内存大小=宽*高*单个像素点所占字节数我们用代码打印信息出来看一下：@OverrideprotectedvoidonCreate(Bundle

isLJli·2022-12-22 15:55

.NET Core 图像处理(图像二值化,图像灰度化,图像灰度反转)

Color.FromArgb(0,0,0):Color.FromArgb(255,255,255);//修改该像素点的RG

STOS·2022-12-22 10:46

python图片处理（PIL）

fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimg=Image.open('background.jpg')plt.imshow(img)plt.show()2.对图像中像素点的预处理

up_xin·2022-12-22 09:23

中值滤波原理及其C++实现与CUDA优化

对于数字图像的去噪，前边我们讲了均值滤波算法与高斯滤波算法，此外很常见的还有中值滤波算法，这些滤波算法都属于空间滤波，即对于每一个像素点，都选取其周围矩形区域中的像素点来计算滤波值。

萌萌哒程序猴·2022-12-22 09:45

Opencv(C++)笔记--霍夫变换检测直线、霍夫变换检测圆

霍夫变换检测直线的核心思想是：在笛卡尔坐标系下，一条直线（两个点（x1,y1）和（x2,y2）确定一条直线）可以变换为霍夫空间中的一个点（r,θ），由霍夫空间的一个点表示笛卡尔坐标系的一条直线；对于图像中的直线而言，其由许多个像素点组成

憨豆的小泰迪·2022-12-21 21:16

OpenCV视频学习笔记（6）-边缘检测算法

六、边缘检测算法（综合了前面几节课的内容）Canny边缘检测1）使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声2）计算图像中每个像素点的梯度强度和方向3）应用非极大值（Non-MaximumSuppression

长颈鹿与麋鹿·2022-12-21 21:45

Opencv(C++)笔记--Canny边缘检测算法

转换为灰度图；③计算梯度，首先使用Sobel算子Gx和Gy分别计算Grad_x和Grad_y，接着计算梯度Grad_xy及梯度方向θ；④进行非最大信号抑制，保留一定范围内（例如3×3邻域）像素值最大的像素点

憨豆的小泰迪·2022-12-21 21:59

语义分割matlab实现fcn_语义分割之FCN

1.文字回答：按照自己的观点，总结对于语义分割的理解语义分割是对一张图片的每一个像素点进行分类，并将每个类别(车，车道，人物，建筑，天空)用不同的颜色标注出来。

灵也有希望·2022-12-21 17:16

OPENCV学习笔记二：numpy用法

而图片本质上是一个个像素点叠加，一整张图片就像一个数组一样，所以numpy的使用对于opencv的学习来说必不可少本文资料主要来自于菜鸟教程https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial

·2022-12-21 12:41

计算机视觉图像降噪实战：基于PyTorch实现图像去模糊任务详细教程

对于传统方法来说，要想估计出每个像素点对应的“blurkernel”几乎是不可行的。因此，传统方法常常需要对模糊源作出假设，将“blurkernel”参数化。

数学是算法的灵魂·2022-12-21 12:55

3D相机获取点云信息的几种方法

在计算机中,图像由一个个像素点组成。图像数据存储在每一个像素点中，每一个像素点包含了被测物体的信息。除了常见的RGB信息或者灰度信息以外，还可以包含深度信息和坐标等其它信息。

javastart·2022-12-21 10:28

高光谱isodata算法，可实现一条一条像素点的读取

独自完成的isodata算法！！！欧耶！我真厉害代码主体是借鉴的这个链接:https://blog.csdn.net/zsiming/article/details/122410398，分裂合并逻辑也没有做更改，但是结合我的自身需要改了很多部分：主要改的是数据读取部分，我要将高高光谱数据一条一条或者一帧一帧的读取，不能一次性全部load进去数据。全部代码见如下：#https://blog.csdn

Reta&Lisa·2022-12-21 10:26

Python之PSNR

/test/sky.jpg')cv2.imshow('img1',img1)#SR图像defgauss_noise(image):img=image.astype(np.int16)#此步是为了避免像素点小于

@彼岸花·2022-12-21 07:32

【Python机器学习】神经网络中常用激活函数、损失函数、优化方法（图文解释附源码）

每张图片由28×28个像素点构成,每个像素点用1个灰度值表示。标签是与图片对应的0到9的数字。随着训练损失值逐渐降低精确度上升部分代码如下importn

showswoller·2022-12-21 06:34

Steger算法（Line_Gauss）-光条中心线提取（基于Hessian矩阵）

Steger算法（Line_Gauss）-光条中心线提取（基于Hessian矩阵）算法背景介绍Hessian矩阵与泰勒多项式关于求t导数与中心点、亚像素点高斯函数作用文献算法背景介绍在线结构光视觉传感器中

jiangxing11·2022-12-20 20:20

【opencv】【图像梯度】

我们来计算图像中各个像素点的梯度我们可以用一阶的Sobel算子和Scharr算子，以及使用二级的Laplace算子，试验如下：原始图像是：一阶算子的梯度计算如下：求图像各个像素点的梯度。

星海千寻·2022-12-20 17:42

python opencv学习（六）图像梯度计算

该算法认为：凡灰度新值大于或等于阈值的像素点时都是边缘点。这种判断欠合理，会造成边缘点的误判，因为许多噪声点的灰度值也很大。

刘子晞的博客·2022-12-20 17:12

【人脸识别】PCA人脸识别（识别率）【含GUI Matlab源码 802期】

⛄一、简介1PCA-SVM原理1.1主成分分析PCA本文处理的所有原始图片都是112x92大小的pgm格式图片，每幅图片包含10304个像素点，每一行代表一个样本，维数就是10304维。

Matlab领域·2022-12-20 16:56

【人脸识别】SVM和PCA人脸识别【含GUI Matlab源码 369期】

⛄一、简介1PCA-SVM原理1.1主成分分析PCA本文处理的所有原始图片都是112x92大小的pgm格式图片，每幅图片包含10304个像素点，每一行代表一个样本，维数就是10304维。

Matlab领域·2022-12-20 16:25

【图像去雾】颜色衰减先验图像去雾【含Matlab源码 2036期】

具体内容如下:1大气散射模型Zhu等的颜色衰减先验去雾算法利用计算机视觉和图形图像领域广泛采用的大气散射模型,其数学表达式为其中x为图像中像素点的位置,I为有雾图像,J为无雾图像,A为大气光强度,t为介质传输透射率

Matlab领域·2022-12-20 11:57

图片语义分割评价指标计算miou、precision、recall

这里想得出每一类的评价指标，而不是一个整体的，故采用对于某一张图片imlabel和impred均为h*w的矩阵,且每个像素点的值为1～numclass则TPmat=impred∗(impred==imlabel

normal_moon·2022-12-20 10:31

毕业设计练习_03——用VGG13实现cifar10识别

文章目录cifar10数据集的介绍VGG系列训练结果附录：实现代码cifar10数据集的介绍keras内置的数据集，提供了5万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练，提供了1万张32乘32像素点的十分类彩色图片和标签

grt要一直一直努力呀·2022-12-20 08:54

opencv学习十四：Canny边缘检测算法

实现方向：逐渐遍历像素点，判断当前像素点是否是周围像素点中具有相同方向梯度的最大值。

落雪wink·2022-12-20 04:07

【CV视觉基础】canny边缘检测(python实现)

计算图像中每个像素点的梯度强度（大小）和方向。应用非极大值（Non-MaximumSuppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。

小珈猫·2022-12-20 04:34

基于python的opencv项目实战笔记（五）—— Canny边缘检测

:cv.imshow(name,img)cv.waitKey(0)cv.destroyAllWindows()#Canny边缘检测算法#（1）使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声#（2）计算图像中每个像素点的梯度强度变化

Echo_`·2022-12-20 04:34

上采样的几种方法

在做图像语义分割的时候，编码器通过卷积层得到图像的一些特征，但是解码器需要该特征还原到原图像的尺寸大小，才可以对原图像的每个像素点进行分类。

汐梦聆海·2022-12-20 04:03

opencv图像去畸变

图像去畸变的思路对于目标图像(无畸变图像)上的每个像素点，转换到normalize平面，再进行畸变变换，进行投影，得到这个像素点畸变后的位置，然后将这个位置的源图像（畸变图像）的像素值作为目标图像该点的像素值

选与握·2022-12-20 03:50

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