像素点

多维卷积运算

多维卷积运算如果输入的图片是灰度图，每个像素点的值是一个整数，只需使用2D卷积运算。
洗澡鸭·2020-07-02 08:30

立体匹配

其目标是在两个或多个视点中匹配相应像素点，计算视差。通过建立一个能量代价函数，对其最小化来估计像素点的视差，求得深度。
岳麓吹雪·2020-07-02 08:40

目标检测的图像特征提取之三---LBP特征

LBP特征描述原始的LBP算子定义为3*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0.这样，3*3领域内的8个点经比较可产生
lilixiang14·2020-07-02 08:25

图像特征提取——灰度共生矩阵（GLCM）

Gray-levelCo-occurrenceMatrix，GLCM）又叫做灰度共现矩阵概念：像素灰度在空间位置上的反复出现形成图像的纹理，GLCM是描述具有某种空间位置关系两个像素灰度的联合分布含义：就是两个像素灰度的联合直方图，是一种二阶统计量就是两个像素点的关系
light_lj·2020-07-02 08:13

简述Prewitt、Sobel、Laplacian算子提取图像边缘方法及原理

根据导数的定义有：  在二维连续数集上有函数f(x,y),我们也可以通过求导获得该函数在x和y分量的偏导数，根据定义有：二、Prewitt算子和Sobel算子  Prewitt算子是一种一阶微分算子的边缘检测，利用像素点上下
libocao·2020-07-02 08:47

红外热成像的空间分辨率怎么算？

也可以认为是热像仪探测器的一个像素点边长，通过光学镜头的缩放，在实际空间中代表的一个角弧度，即热探测的空间密度。
快，快去救列宁！·2020-07-02 07:59

特征提取-----HOG

从信息论角度讲，例如一幅640*480的图像，大概有30万个像素点，也就是说原始数据有30万维特征
langb2014·2020-07-02 07:10

图像处理_Ostu算法（大律法、最大类间方差法）

基本原理是根据阈值T将图像中的像素点分为C1和C2两类，不断的调整阈值T之后若此时两类之间存在最大的类间方差，那么此阈值即是最佳阈值。
蓝子博·2020-07-02 07:56

机器学习3 多类别分类（Multi-class Classification）和神经网络（Neural Networks）

数据集我们在这里用到的是课程提供的数据集，共有5000个数据，从0到9每个数字有500个数据组成，每个数据都是一张20*20像素的图，因此每张图具有400个像素点。
拉风小宇·2020-07-02 07:16

分辨率、DPI、PPI和屏幕尺寸，你都知道是啥么？

显示器是由一个个像素点(pixel)所组成的。我们小时候打过的超级玛丽游戏，如下图所示，就能明显看到一个一个的像素点。
CoverUER·2020-07-02 06:16

旋转不变LBP特征-matlab

不断的旋转圆形邻域内的LBP特征，根据选择得到一系列的LBP特征值，从这些LBP特征值选择LBP特征值最小的作为中心像素点的LBP特征。
姜希成·2020-07-02 06:45

判断某个值是否在某个范围汇编优化

判断某个值是否在某个范围是否在某个区间范围的代码是经常用到的，处理图片是否超出某个边界范围的时候，我像素点设置为零，否只做点别的在这个过程中，我们可能要进行一次饱和处理，于是乎写下面的代码：if(val
源景·2020-07-02 05:12

openCV学习笔记 (六) : 改变图像的对比度和亮度

注意：如果连续关注我笔记的同学会发现，这里我跳过了官网核心模块中的两部分内容（只是没有做总结）：一个是图形的基本操作（Load、write，以及像素点获取的方式），一个是图片的线性混合。
Porken·2020-07-02 05:13

GDI+ 在Delphi程序的应用 -- 调整图像亮度

GDI+在Delphi程序的应用--调整图像亮度调整图像的亮度可以有很多方法，最常用的方法就是对图像像素点的R、G、B三个分量同时进行增加（减少）某个值，达到调整亮度的目的。
iteye_17734·2020-07-02 04:32

opencv学习笔记（二十一）——阈值操作

阈值操作介绍：二进制阈值化阈值化类型如下式所示：解释：在运用该阈值类型的时候，先要选定一个特定的阈值量，比如：125，这样，新的阈值产生规则可以解释为大于125的像素点的灰度值设定为最大值(如8
Souseiki·2020-07-02 03:39

opencv学习笔记（十六）——图像对比度和亮度值

一、理论分析对于图像亮度和对比度的调整主要是加上或者乘上一个常数，理论公式如下：g(x,y)=a*f(x,y)+bf(x,y)代表源图像第x行，第y列像素点第c通道的值g(x,y)代表输出图像第x行，第
Souseiki·2020-07-02 03:37

位图与矢量图区别

位图使用像素点来描述图像，也称为点阵图像。2、与分辨率的相关性矢量图与分辨率无关，可以将它缩放到任意大小和以任意分辨率在输出设备上打印出来，都不会影响清晰度。
HF飞哥·2020-07-02 03:10

一款App，从设计稿到切图(Android篇)

转自：http://www.ui.cn/detail/79573.htmlPart1基础概念①你需要知道的一些铺垫：手机分辨率：分辨率就是手机屏幕的像素点数，类似480*800、720*1280、1080
hr8610·2020-07-02 03:30

图像的灰度化（Mat）

1、快捷键：补全提示：ctrl+J方法参数提示：ctrl+shift+空格2、首先介绍灰度图像和彩色图像①灰度图像单通道图像，每个像素点只能有有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255
IIYMGF·2020-07-02 03:53

人脸识别---LBP特征与高维LBP特征

从纹理分析的角度来看，图像上某个像素点的纹理特征，大多数情况下是指这个点和周围像素点的关系，即这个点和它的邻域内点的关系。从哪个角度对这种关系提取特征，就形成了不同种类的特征。有了特征，就能根据纹理进
小明知道·2020-07-02 02:22

opencv棋盘格角点检测原理总结

第二步，图像膨胀分离各个黑块四边形的衔接，由于膨胀的是白色像素点，因此能够缩小黑块四边形，断掉衔接，效果如图3所示。
first_adam·2020-07-02 01:49

Android音视频基础part3——YUV和RGB漫谈

二.YUV和RGB概括1.一个个的像素点在屏幕上或者图片上都有各自的颜色，所有的点组成了一张完整的图像。各个像素点上的颜色要被量化，于是便有了YUV和RGB两种量化标准。
gongxiaoou·2020-07-02 01:39

pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的使用

padding操作是给图像外围加像素点。为了实际说明操作过程，这里我们使用一张实际的图片来做一下处理。这张图片是大小是(256,256)，使用pad来给它加上一个黑色的边框。
geter_CS·2020-07-02 00:29

android开发中用到的px、dp、sp

先介绍一下这几个单位：px:pixels(像素),对应屏幕上的实际像素点。dip:deviceindependentpixels，与密度无关的像素，基于屏幕密度的抽象单位。
gao_chun·2020-07-02 00:27

小米电视我也买不起了

OLED的优势显而易见，每颗像素点自发光，
虎嗅网·2020-07-02 00:00

LCD与LED显示屏的区别，哪个更好

TFT（ThinFilmTransistor）是指薄膜晶体管，每个液晶像素点都是由集成在像素点后面的薄膜晶体管来驱动，
元亨光电·2020-07-01 23:55

边界链码、归一化链码与一阶差分链码

常用的链码按照中心像素点邻接方向个数的不同，分为4连通链码和8连通链码。4连通链码的邻接点有4个，分别在中心点
dukai392·2020-07-01 23:56

从一图像中截取部分图像

//根据高中所学知识线性规划对坐标中的像素点进行取舍，被截去的部分暂时填充为白色。
mnmalist·2020-07-01 22:06

图像语义分割入门：FCN/U-Net网络解析

语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人或车等），从而进行区域划分。目前，语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场景中。
demm868·2020-07-01 22:51

python语言之图像处理：亮度调整算法

亮度调整算法说明(完整python代码在文末)：本算法的基本原理就是对像素点统一进行加上或减去某个调整值，已达到亮度的增强或减弱。包括基于RGB空间R、G、B值的调整和基于HSV空间V值的调整。
cuixiang0620·2020-07-01 21:13

python cv2截取不规则区域图片

知识掌握cv2.threshold()函数：设置固定级别的阈值应用于多通道矩阵，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。
gmHappy·2020-07-01 21:20

【opencv学习】相位滤波程序编写中遇到的许多小问题

基于正余弦分解的加权滤波1、请问在C++中的“派”用怎么表示#definepi3.1415926或constdoublepi=3.1415926#include没成功2、opencv里面的正弦函数怎么表示sin，对象得是像素点
clover_fairy·2020-07-01 20:57

OpenCV 几何变换-图像平移

我们可以通过对图像的像素点的操作，实现图像平移效果：平移灰度图像：SrcImage=imread("1.jpg");cvtColor(SrcImage,SrcImage,CV_BGR2GRAY);MatMoveImage
chaibubble·2020-07-01 19:47

LBP原理与OpenCV实现

LBP简介LBP(LocalBinaryPattern)算法是一种描述图像特征像素点与各个像素点之间的灰度关系的局部特征的非参数算法，同时也是一张高效的纹理描述算法，纹理是物体表面的自然特性，它描述图像像素点与图像领域之间的灰度空间的分布关系
chaibubble·2020-07-01 19:47

安卓单位

px：像素1px代表屏幕上一个物理的像素点；因为同样100px的图片，在不同手机上显示的实际大小可能不同。
crazydane·2020-07-01 19:01

iOS 彩色图片置灰，灰度图片

理论依据：所谓颜色或灰度级指黑白显示器中显示像素点的亮暗差别，在彩色显示器中表现为颜色的不同，灰度级越多，图像层次越清楚逼真。灰度级取决于每个像素对应的刷新存储单元的位数和显示器本身的性能。
碧羽化屏·2020-07-01 18:57

Firefly-RK3399斑块检测

斑块是图像中由相似像素点构成的一块区域，它可以是相对于背景比较亮的一块区域，也可以是比较暗的一块区域，也可以是一块与其它部分有不同色度的区域，总之，只要检测部分有相对于其它物体或背景不同的色彩特征，就能加以区分检测
暴走的阿Sai·2020-07-01 18:59

【3】android五大布局

-AbsoluteLayout（绝对布局），根据x轴和y轴的像素点来定义控件位置
嗟嗟嗟·2020-07-01 18:34

8.更正曝光不足的图像（图像的对比度和亮度及轨迹条） --- OpenCV从零开始到图像（人脸 + 物体）识别系列

简单来说，对每一个像素点进行加减乘除处理。为啥说算子？因为对比一下图像的对比度和亮度处理公式就知道。其实，算子就是图像处理函数的一个通称专业术语，以下为改变图像的对比度和亮度的
小嗷的日常·2020-07-01 17:05

数据分析与展示——图像手绘效果实现

NumPy库入门NumPy数据存取和函数实例：图像的数组表示图像的RGB色彩模式图像一般使用RGB色彩模式，即每个像素点的颜色由红（R）、绿（G）、蓝（B）组成。
ance1038·2020-07-01 17:50

颜色特征提取方法

在图像处理中，我们可以将一个具体的像素点所呈现的颜色分多种方法分析，并提取出其颜色特征分量。比如通过手工标记区
Rachel-Zhang·2020-07-01 16:27

预处理图像的灰度化原理

92795677RGB概念在图像处理中，用RGB三个分量（R：Red，G：Green，B：Blue），即红、绿、蓝三原色来表示真彩色，R分量，G分量，B分量的取值范围均为0~255，比如电脑屏幕上的一个红色的像素点的三个分量的值分别为
a1111111111ss·2020-07-01 15:11

opencv实现图像平移

图像的平移操作是将图像的所有像素坐标进行水平或者垂直方向移动，也就是所有像素点按照给定的偏移量在水平方向上沿x轴、垂直方向上沿y轴移动。平移变换分为两种，图像大小变化和图形大小不变。
UESTC_C2_403·2020-07-01 14:04

LBP 理论

LBP提取特征的步骤：step1.将图片划分成为很多个cellstep2.计算每一个cell中的每一个像素点的LBP值step3.计算每一个cell的直方图，也就是cell中每个LBP值出现的频率，然后将直方图进行归一化处理
1 每逢大事有静气·2020-07-01 14:52

立体匹配算法（Stereo Matching）及其在OpenCV中的应用

立体匹配（Stereomatching）的步骤如下：1：预处理：亮度归一化，去噪，图像增强，滤波等等2：匹配Cost计算Costaggregation每个像素点的matchingcost可用下图所示的两种方式表示将所有像素的
Tommy_wxie·2020-07-01 14:10

位图与矢量图的区别

1.2、色彩：可以表现丰富的多彩变化并产生逼真的效果，很容易在不同软件之间交换使用1.3、放大失真情况：当放大图像时，像素点也放大了，但每个像素点表示的颜色是单一的，所以在位图放大后就会出现咱们平时所见到的马赛克状
NRlovestudy·2020-07-01 12:21

OpenCV中mat::copyto( )函数使用方法

后来发现对于函数srcImage.copyto(dstImage,mask)，mask作为一个掩模板，如果在某个像素点(i,j)其值为1（只看第一通道，所以mask单通道即可）则把srcImage.at
NodYoung·2020-07-01 12:19

图像处理中边缘检测和轮廓检测的区别

区别：边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈（即梯度变化比较大）像素点，偏向于图像中像素点的变化。如canny边缘检测，结果通常保存在和源图片一样尺寸和类型的边缘图中。
NodYoung·2020-07-01 12:48

滤镜高斯模糊的边界或边框问题的解决和优化

这是我们期望的并且没有什么问题：当偏量略大时(对于半径为10时，2偏量的模糊已经出现了问题)：高斯模糊的偏量为2时已经出现问题了：高斯模糊偏量为3问题更明显2.问题的初步解决方案关键标签：一个神奇的标签，可以将两张图源通过像素点颜色的算术运算而产生不同效果
莫纷飞·2020-07-01 12:12

智能车打工日记（四）透视变换的一些尝试

目录透视变换的一些尝试原理变换的可行性变换的过程结语透视变换的一些尝试原理【图像处理】透视变换PerspectiveTransformation变换的可行性最直接的透视变换为将所有的像素点经过透视变换，
LeviKing98·2020-07-01 11:38
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