一、填空题（每空2分，共30分）1、图像就是3D场景在二维平面上的影像，根据其存储方式和表现形式，可以将图像分为模拟图像和数字图像两大类；2、在用计算机对数字图像处理中，常用一个二维数组来存放图像数据，

PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个c++库，只是提供了python接口，更新速度非常慢。

这里选择Skimage模块进行数字图像处理。

在传统数字图像处理中常用投影分析、Hough变换、方向梯度直方图（HOG

一.数据类型1.基本数据类型基本数据类型大小范围byte(字节整型)1byte(8bit)-128(-2^7)~127(2^7-1)short(短整型)2byte-2^15~2^15-1int(整型)4byte-2^31~2^31-1long(长整型)8byte-2^63~2^63-1float(单精度浮点数)4byte-3.4E38~3.4E38double(双精度浮点数)8byte~1.7E3

1.在根目录.gitignore文件排除.idea目录###IntelliJIDEA###.idea2.使用重置Head还原已经add过的文件创建项目时，可能会有.idea中的文件先add到git后再创建的.gitignore文件，导致文件commit时无法排除，如下所示。使用重置Head将文件还原成未添加状态理论依据：要将已经添加（add）到暂存区的文件还原为未添加状态，可以使用以下命令：git

课程来源B站大佬波哥的课程本文仅做笔记，课件需要的联系B站大佬获取笔记源码地址0.前置相关话术流程定义（ProcessDefinition）：描述业务流程的定义，通常使用BPMN（BusinessProcessModelandNotation）进行建模。流程定义包括流程中的任务、网关、事件等元素，以及它们之间的顺序和关系。流程实例（ProcessInstance）：在运行时由流程定义创建的具体流程

原理理想高通滤波器（IdealHigh-PassFilter,HPF）是数字信号处理中的一种滤波器，用于允许高频信号通过同时阻断低频信号。其工作原理基于频率选择，即选择性地通过高于某个截止频率的信号，同时抑制低于这个截止频率的信号。理想高通滤波器的特点是在截止频率处有一个突然的过渡。在截止频率以上，滤波器的增益（或者说对信号的放大程度）为1，即完全通过这些频率的信号；而在截止频率以下，增益为0，意

原理巴特沃斯低通滤波器（ButterworthLow-PassFilter）在频率域中的定义是明确的，但它在空间域中的表示不是直观的。这是因为巴特沃斯滤波器的形式是基于频率的，并且其空间域表示涉及到一个复杂的逆傅里叶变换，该变换没有一个封闭形式的解析表达。然而，我们可以通过理解其频率域的特性来间接理解其在空间域的行为。在频率域，巴特沃斯低通滤波器的函数形式如下：不同阶数n的巴特沃斯低通滤波器在空间

原理：平滑线性滤波器是一种在图像处理中广泛使用的工具，主要用于降低图像噪声或模糊细节。这些滤波器的核心原理基于对图像中每个像素及其邻域像素的线性组合。邻域平均：平滑线性滤波器通过对目标像素及其周围邻域像素的强度值取平均来工作。这个操作使得图像中的每个像素值变得更加接近其邻域的平均值。滤波器核（Kernel）：滤波器通过一个称为“核”或“掩膜”的小窗口来应用。这个核定义了邻域的大小和形状，通常是一个

在数字图像处理领域，抠图技术是一项重要的技能。而随着技术的发展，越来越多的人像抠图软件涌现出来，让非专业人士也能轻松掌握这一技能。今天，我们就来为大家介绍几款人像抠图软件，让你轻松成为PS大神！

原理：巴特沃斯低通滤波器（ButterworthLow-PassFilter）是图像处理中常用的一种频率域滤波器，它相较于理想低通滤波器提供了更平滑的过渡，以减少图像处理时引入的振铃效应。设计原理：巴特沃斯低通滤波器的核心目标是在截止频率处提供平滑的过渡，而不是像理想低通滤波器那样的突然变化。它通过一个数学公式定义，该公式在截止频率附近提供渐变的衰减，而不是突然的截断。滤波器阶数：阶数n决定了滤波

在这一篇文章中，我们将会了解数字图像处理中重要的组成部分之一的模板匹配。一：什么是模板匹配？

目录一、类变量和类方法（一）类变量/静态变量类变量内存布局类变量使用注意事项和细节（二）类方法类方法经典的使用场景类方法使用注意事项和细节二、理解main方法语法三、代码块代码块使用注意事项和细节四、单例设计模式饿汉式和懒汉式的比较五、final关键字六、抽象类抽象类的最佳实践——模版设计模式七、接口实现接口vs继承类接口的多态特性八、内部类（一）局部内部类（二）匿名内部类（重要）匿名内部类实践（

JAVA学习笔记（九）——枚举类和注解1.枚举类1.1自定义枚举类1.2enum定义枚举类1.3Enum类的主要方法1.4实现接口的枚举类2.注解2.1注解概述2.2常见注解2.3自定义注解2.4JDK

Java学习笔记（10）——枚举和注解和泛型1枚举1.1.枚举类的说明：枚举类的理解：类的对象只有有限个，确定的。

枚举类一、枚举类的使用1、枚举类的理解：类的对象只有有限个、确定的。我们称此类为枚举类2、当需要定义一组常量时，强烈建议使用枚举类3、如果枚举类中只有一个对象，则可以作为单例模式的实现方式二、如何定义枚举类自定义枚举类（jdk5.0之前）//自定义枚举类classSeason{//1.声明Season对象的属性：privatefinal修饰privatefinalStringseasonName;

一、枚举介绍二、自定义类实现枚举三、enum关键字实现枚举Enum常用方法enum实现接口四、JDK内置的基本注解类型（一）@Override（二）@Deprecated（三）@SuppressWarnings五、元注解：对注解进行注解（一）Retention注解（二）Target注解（三）Documented注解（四）Inherited注解一、枚举介绍分析问题：1、季节的值是有限的几个值（spr

简单例子创建一个有多个字符串元素的集合，把“张”开头长度为3的元素存储到新集合并遍历输出Stream流方式完成过滤操作list.stream().filter(s->s.startsWith("张")).filter(s->s.length()==3).forEach(System.out::println)阅读代码字面意思：生产流、过滤姓张、过滤长度为3、逐一打印Steam流把真正的函数式编程风

Java学习笔记java发展先按黑马+尚硅谷的路线来吧部分项目代码参考第一阶段：JavaSE基础9天中文API可以看菜鸟教程里的java发展jdk8后最大改变：lambda，stream先按黑马+尚硅谷的路线来吧

《数字图像处理-OpenCV/Python》连载：空间滤波之高斯滤波器本书京东优惠购书链接https://item.jd.com/14098452.html本书CSDN独家连载专栏https://blog.csdn.net

Matlab数字数字图像处理函数汇总：1、数字数字图像的变换fft2fft2①：函数用于数字数字图像的二维傅立叶变换，如：iimread('104_8.tif');jfft2(i);ifft2:ifft2②

图像锐化：目的：增强图像的细节，尤其是边缘和纹理部分。原理：锐化通过增加图像中的局部对比度来实现。它突出显示了像素值之间的差异，特别是在边缘区域，使得边缘和细节更加清晰和明显。应用场景：用于改善模糊的图像、增强细节，或者在预处理中使特征更加明显，便于后续的图像分析和处理。效果：锐化处理后的图像看起来更加清晰，但过度锐化可能会导致图像中出现不自然的边缘或噪声增强。图像平滑（或模糊）目的：减少图像中的

原理理想低通滤波器（IdealLow-PassFilter,ILPF）是数字图像处理中一个重要的概念，尤其在频率域滤波中扮演着关键角色。

数字图像处理实验（1）：PROJECT02-01，ImagePrintingProgramBasedonHalftoning（基于半色调技术的图像打印技术）链接：http://blog.csdn.net

平滑滤波器目的：用于降低图像中的噪声，增加像素值之间的一致性。操作：通过取像素及其邻域内像素的平均值或其他形式的统计平均来工作。效果：导致图像变得更加模糊，减少了图像的细节和纹理。应用：常用于预处理阶段，如在边缘检测之前去除噪声。常见类型：均值滤波器、高斯滤波器、中值滤波器。非平滑滤波器目的：用于增强图像的特定特征，如边缘、纹理或对比度。操作：通过强调像素与其邻域的差异来工作。效果：增加了图像的细

原理拉普拉斯算子是一个二阶导数算子，用于图像处理中的边缘检测。它通过计算图像亮度的二阶空间导数来工作，能够突出显示图像中的快速变化区域，如边缘。图像锐化的原理：图像锐化是指增强图像中的边缘和细节，使图像看起来更清晰。拉普拉斯算子在图像锐化中的作用是通过强调图像中的高频部分（如边缘和纹理）来实现。锐化过程：应用拉普拉斯算子到图像上，得到一个包含边缘和高频细节的图像。然后，这个得到的图像会与原始图像结

目录前言知识储备Python图像处理库1.scikitImage2.Numpy3.Scipy4.PIL/Pillow

原理直方图：图像的直方图是一个图像中像素强度值分布的图表。对于灰度图像，直方图展示了每个灰度级出现的频率。直方图均衡步骤：计算累积分布函数（CDF）：首先，计算图像的直方图，然后基于这个直方图生成累积分布函数。CDF是每个强度值及其以下强度值出现频率的累加。归一化CDF：将CDF归一化到[0,255]（对于8位图像）的范围内，以便它可以映射到标准的灰度级。映射新的强度值：使用归一化的CDF来映射每

《基于FPGA的数字图像处理原理及应用》是一本专注于数字图像处理领域的经典著作。

笔记快记不下去了。。。习题1有秒计时的数字时钟（10分）题目内容：这一周的编程题是需要你在课程所给的时钟程序的基础上修改而成。但是我们并不直接给你时钟程序的代码，请根据视频自己输入时钟程序的Display和Clock类的代码，然后来做这个题目。我们需要给时钟程序加上一个表示秒的Display，然后为Clock增加以下public的成员函数：publicClock(inthour,intminute

原理在图像处理中，当我们对图像进行傅里叶变换，可以得到两个重要的成分：幅度谱和相位谱。这些成分在图像分析和处理中扮演着关键的角色。傅里叶变换傅里叶变换是一种将信号从时域（或空间域）转换到频率域的工具。对于图像，这意味着将像素的空间排列转换为表征图像中不同频率成分的形式。幅度谱定义：幅度谱表示图像中各个频率成分的强度。它给出了频率内容的量度，但不包含频率发生的位置信息。数学表达：对于傅里叶变换得到的

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_本周总结：本周的每日一题比较针对于数学问题的一个应用，如二元一次方程组的求解或者数组求和，同时longlong的统一问题防止出界在这周题目中经常出现

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_这三天的题目难度相对较小，基本都为模拟题，但是第二三的题目年份贡献类型很有代表性。

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_一、栈和队列的基础知识队列是先进先出，栈是先进后出。同时二者都是容器适配器而不是容器。

前言如果您也在学习java，希望能够和您一起讨论，一起学习。这篇文章是记录笔者0基础学习java的过程，如果您阅读这篇文章时，发现一些错误，也希望您愿意指出。本次java学习流程以黑马程序员的java教学视频为主，其他博主或公开教程为辅。学习过程中遇到的一些个别情况或错误都会记录其中并记载解决方案。本篇学习记录会一直更新，希望能与大家一起学习，共同成长。一，认识java一，java的背景1,jav

像素像素是图像处理中的基本单位，一个像素是图像中最小的离散化单位，具有特定的位置和颜色信息。在数字图像中，每个像素都有一个特定的坐标，通常以行和列的形式表示。每个像素的颜色信息可以通过不同的表示方式，如灰度或RGB（红绿蓝）颜色模型来表示。在灰度图像中，每个像素只包含亮度信息，而在RGB图像中，每个像素包含红、绿、蓝三个颜色通道的信息。原图：放大后可以看到像素的排列：分辨率是通过图像中的像素数量来

原理在数字图像处理中，图像的直流分量（DC分量）是指图像中的平均亮度水平。这个概念源自于傅里叶变换，其中信号可以分解为多个频率成分。在这个上下文中，直流分量对应于频率为零的成分，即信号的平均值。

平移性原理基本概念：平移性指的是函数在空间域内平移时，其频率域表示也相应改变的性质。在二维DFT中，当一个图像在空间域内平移时，其频率域表示（即DFT）的振幅不会改变，但相位会改变。数学表达直观理解：平移一个图像不会改变其频率内容，只会改变每个频率成分的相位。旋转性原理*基本概念：旋转性指的是当一个图像在空间域内旋转时，其频率域表示也相应地旋转同样的角度。这意味着频率域的结构在旋转操作下保持不变。

实验目的对输入的原始图像分别做理想、巴特沃斯、高斯低通滤波及高通滤波处理，对比实验效果。对输入的原始图像叠加不同类型的随机噪声，对比不同的空间滤波方法的图像复原效果。实验内容理想滤波器理想低通滤波器在以原点为圆心，以D0为半径的圆内，无衰减地通过所有频率，而在该圆外“阻断”所有频率的二维低通滤波，称为理想低通滤波器。由下述函数确定：H(u,v)={1D(u,v)≤D00D(u,v)>D0H(u,v

实验目的对比均值滤波器和中值滤波器对图像的平滑效果；编程对比空间平滑滤波器的尺寸对滤波效果的影响；编程对比均值滤波器和中值滤波器对图像的平滑效果。实验方法比特平面分割比特平面分层，代替突出灰度级范围，突出特定比特来为整个图像外观作出贡献。像素是比特组成的数字，一幅8比特图像，能够认为是8个1比特的平面组成，其中平面1包含图像中全部像素的最低阶比特，而平面8包含图像中全部像素的最高阶比特，b表示比特

文章目录️什么是C++️C++的发展史️C++的重要性☁️语言的广泛度☁️C++的领域⭐操作系统以及大型系统软件开发⭐服务器端开发⭐游戏开发⭐嵌入式和物联网领域⭐数字图像处理⭐人工智能⭐分布式应用⭐其他

原理二维傅里叶变换是一种在图像处理中常用的数学工具，它将图像从空间域（我们通常看到的像素排列）转换到频率域。这种变换揭示了图像的频率成分，有助于进行各种图像分析和处理，如滤波、图像增强、边缘检测等。在数学上，二维傅里叶变换的原理可以描述如下：基本概念：空间域：图像以像素的形式展示，每个像素表示特定位置的亮度或颜色值。频率域：图像表示为不同频率的波形组合。在这个域中，图像的每个点表示一个特定频率的振

1.springboot实现热部署方式一jrebel只要点击resources右键最下位，选择Jrebel--rebel.xml就会创建配置文件然后每次更新只需要cmd+F9就会自动更新修改过的地方2.springboot实现热部署方式二spring-boot-devtools在springboot下，使用这种方式更快！！！添加此依赖org.springframework.bootspring-b

JEECGJEECGBOOT低代码开发平台（前后端分离版本）当前最新版本：3.1.0（发布日期：2022-03-01）AURGitHubstarsGitHubforks项目介绍：JavaLowCodePlatformforEnterprisewebapplicationsJeecgBoot是一款基于代码生成器的低代码平台！前后端分离架构SpringBoot2.x，SpringCloud，AntDe

同时对比显示目的：输出如下图所示的结果：提示：图像大小为250×250×3（pyplot无法直接显示单通道灰度图，所以需要将其转换为3通道），图中的三个灰度分别为200、150和100.可以用np.ones创建图像大小的数组（注意指定dtype=np.uint8）.之后用索引切片指定图像中心区域的灰度值。最后用pyplot同时显示两幅结果图。代码importnumpyasnpimportmatpl

原理：降低图像的空间分辨率意味着减少图像中可见的细节，使图像变得模糊或粗糙。这可以通过减少图像的像素数量或改变像素的排列来实现。以下是一些降低图像空间分辨率的常见原理和方法：下采样（Subsampling）：下采样是最简单的降低空间分辨率的方法之一。它涉及到降低图像的分辨率，通常通过在水平和垂直方向上删除一些像素来实现。例如，将每2x2像素块合并为一个像素，可以将图像的分辨率减小到原来的四分之一。

原理傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。定义：给定一个函数f(t)，傅立叶变换将这个函数从时域（时间域）转换到频域（频率域）上的函数。傅立叶变换的数学表示如下：在这个表示中，F(ω)表示频域上的

原理：降低图像的灰度分辨率是指减少图像中不同灰度级别的数量，从而使图像看起来更加粗糙或简化。这可以通过减少灰度级别的数量或重新映射灰度级别来实现。以下是一些常见的降低图像灰度分辨率的原理和方法：灰度量化（GrayLevelQuantization）：灰度量化是最常见的方法之一，它涉及将原始图像中的灰度级别映射到较少的离散值。例如，将256级灰度映射到16级灰度，每个新的灰度级别代表一定范围内的原始

全书大纲【计算机图像处理】前言版权推荐全书大纲第一章01数字图像处理概论一、图像与数字图像二、数字图像处理与图像工程三、数字图像处理系统四、数字图像处理技术小结作业第二章02视觉过程与成像基础一、视觉过程二