主要介绍函数resize();图像缩放的效果图如下：主程序代码及函数解释如下所示： 1. /************************************************************************/
2. /*
3. OpenCV图像缩放使用的函数是：resize
4. void resize(InputArray src, OutputArray
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2024-03-08 10:12:30
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导读做图像处理的同学应该经常都会用到图像的缩放，我们都知道图片存储的时候其实就是一个矩阵，所以在对图像进行缩放操作的时候，也就是在对矩阵进行操作，如果想要将图片放大，这里我们就需要用到过采样算法来扩大矩阵，利用欠采样来缩小图像。 如上图所示，左图是原图像矩阵，右图是扩大后的图像矩阵，右图中的橙色点表示的是矩阵扩大之后通过插值算法填充的像素值。所以，这篇文章我们主要探讨的就是如何来通过插值算法来填充
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2024-04-24 14:13:24
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绘制多边形的函数中需要用到一个二维数组，这个二维数组中每一行存储的是一个多边形的所有顶点，一个二维数组中可以存储多个多边形的顶点。在使用的时候需要创建一个指针数组，数组中每一个指针指向存储多边形顶点的二维数组中的一行还需要创建一个整型数组，数组中每个元素表示的是每一个多边形中的顶点个数，对应着二维数组中每一行的顶点数fillPoly函数：是一个绘制填充多边形的函数函数原型：void fillPol
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2024-03-16 09:25:30
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物理系统与碰撞3D游戏设计第六次作业前言改进飞碟游戏说明设计图代码分析适配器接口适配器实现物理的动作管理器物理动作的实现SSActionManagerFirstViewControllerGUI改变预制处理效果展示计时模式生存模式代码仓库打靶游戏说明代码分析工厂类ArrowFlyActionArrowFlyActionManagerArrowTremble打开辅助相机FirstViewContr
误差扩散法在数据处理中经常碰到, 尤其是用于图象处理中, 降低色彩的深度. 下面三张图, 图1 是 256 级灰度过度, 图 2 是简单的将图一按就近原则, 转换成了 16 级灰度. (直接把 8bit 灰度的后 4bit 砍掉) 图3 是将图 1 用误差扩散的方法转换成 16 级灰度. 图一图二图三 很明显, 同是 16 色, 但是图三的效果明显好于图二. 其原因是使用的误差扩散算法. 顾名思义
本篇集锦要介绍的是各向异性扩散滤波，也叫Anisotropic filter，它克服了高斯模糊的缺陷，具有保留图像边缘细节同时减少噪声的作用，因此，也是可以做人像美颜磨皮算法的；首先，我们来了解一下各向异性扩散。各向异性扩散也叫P-M扩散，各向异性扩散(Anisotropic diffusion)的算法可以详见论文：Scale-space and edge detection using anis
第 33 卷第 4 期 红外与激光工程 2004 年 8 月 Vol. 33No. 4 Infrared and Laser Engineering Aug. 2004 点扩散函数的一维数值计算及其 MATLAB实现3江月松1 , 邱志伟2 ,李 铮1 (1. 北京航空航天大学 电子信息工程学院
一、概念 扩散更新算法（Diffusing Update Algorithm，DUAL）是EIGRP确定最佳无环路由和无环备用路径的方法。 DUAL术语： 后继路由器 可行距离（FD） 可行后继路由器（FS） 报告距离（RD），或通
原创
2015-09-24 11:37:29
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1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
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2024-03-05 16:45:31
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不同于其它的机器学习模型，EM算法是一种非监督的学习算法，它的输入数据事先不需要进行标注。相反，该算法从给定的样本集中，能计算出高斯混和参数的最大似然估计。也能得到每个样本对应的标注值，类似于kmeans聚类（输入样本数据，输出样本数据的标注）。实际上，高斯混和模型GMM和kmeans都是EM算法的应用。在opencv3.0中,EM算法的函数是trainEM，函数原型为： bool trainE
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2024-06-27 18:49:44
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操作的核心内容，它保证了EIGRP之前，需要先介绍几个术语：
指路由器到达目的网络的最小度量。很重要的是最小两个字。如图：可见下图中A2））-----。上图中H B D3））-----并不满足此条件。
满足可行条件并具有到达目的网络最短距离的相邻路由器，即为下一跳路由器。上图中的后继路由器为B5））-----。上图中的H6）表明路由器当前有一个合法后继，并且EIGR
原创
2008-04-08 21:48:23
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这篇看一下中心扩散算法。输入: "babad"输出: "bab"注意: "aba" 也是一个有效答案。示例 2: 输入: "cbbd"输出: "bb" 代码：#include<iostream>#include<string>#include<vector>#include<map>#include<utility>using namespace std;//最长回文子串//中心扩...
原创
2021-06-01 13:50:08
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/*一维对流扩散问题TDMA算法，支持中心差分，迎风，混合，指数，乘方格式，还可以输出精确解用法直接编译运行，不带参数运行时会自动输出使用方法:upwind –left=(左端点处的值) –right=(右端点处的值) –pdelta=(网格Pe数)–scheme=(格式，可选center/upwind/mixed/exponent/power/precise) –output=
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2023-06-16 11:06:17
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KAZE算法资源：
1. 论文： http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/papers/Alcantarilla12eccv.pdf 2. 项目主页：http://www.robesafe.com/personal/pablo.alcantarilla/kaze.html 3. 作者代码：http:
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2013-03-24 20:26:00
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文章目录图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算1.2 图像的减法运算1.3 图像的乘法运算1.4 图像的除法运算1.5 图像的融合2 OpenCV的位运算2.1 非操作2.2 与操作2.3 或操作2.4 异或操作 图像的算术与位运算1 图像的算术运算1.1 图像的加法运算加法运算：cv2.add(src1, src2[, dst[, mask[, dtype]]])
s
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2024-02-28 10:00:55
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白平衡是电视摄像领域一个非常重要的概念，通过它可以解决色彩还原和色调处理的一系列问题。白平衡是随着电子影像再现色彩真实而产生的，在专业摄像领域白平衡应用的较早，现在家用电子产品（家用摄像机、数码照相机）中也广泛地使用，然而技术的发展使得白平衡调整变得越来越简单容易，但许多使用者还不甚了解白平衡的工作原理，理解上存在诸多误区。它是实现摄像机图像能精确反映被摄物的色彩状况，有手动白平衡和自动白平衡等方
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2024-06-02 08:08:44
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总感觉自己停留在码农的初级阶段，要想更上一层，就得静下心来，好好研究一下算法的东西。OpenCV作为一个计算机视觉的开源库，肯定不会只停留在数字图像处理的初级阶段，我也得加油，深入研究它的算法库。就从ml入手吧，最近做东西遇到随机森林，被搞的头大，深深感觉自己肚子里货太少，关键时刻调不出东西来。切勿浮躁，一点点研究吧。这次就先介绍一下机器学习中的一个常用算法SVM算法，即支持向量机Support
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2024-04-25 10:45:52
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题目大意 一个点每过一个单位时间就会向四个方向扩散一个距离，如图。 两个点 \(a,b\) 连通，记作 \(e(a,b)\)，当且仅当 \(a,b\) 的扩散区域有公共部分。 连通块的定义是块内的任意两个点 \(u,v\) 都必定存在路径 \(e(u,a0),e(a0,a1),…,e(ak,v)\) ...
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2021-10-16 23:46:00
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OpenCV的算术与位运算一、图像的加法运算import cv2
import numpy as np
bus = cv2.imread("./image/bus.jpg")
# 图的加法运算就是矩阵的加法运算
# 因此，加法运算的两张图必须是相等的
# print(bus.shape)
img = np.ones((1080, 810, 3), np.uint8) * 100
# 合并
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2024-03-18 11:40:06
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1. Maximally Stable Extremal Regions其中描述了一个新的图像元素类型－最大极值稳定区域 (the Maximally Stable Extremal Regions)。相关概念可以通俗的介绍如下。想象使用所有阈值对灰度图像 $I$ 进行二值化。假定低于阈值的为黑色，高于阈值的为白色。我们想象将这所有的二值图像组成一个电影 $I_t$ ，其中 $t$ 是阈值为 $t
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2024-08-29 17:06:36
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