本次是高光谱遥感的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，在消化理解、触类旁通之后，用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你。高光谱遥感的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱遥感进行深
[题目五]：为游戏做准备1、建议在C#下使用GDI+ 2、MFC或C++.Net下用起来比较麻烦，网上MFC的例子较多 3、主要的类Graphics参见MSDN： http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/system.drawing.graphics(v=vs.110).aspx?cs-save-lang=1&cs-lang=csharp#code-
转载
2024-07-24 09:26:01
30阅读
# 图片高光降低的实现教程
在图像处理领域，降低高光通常用于改善图片的质量，减少过曝区域。今天，我将为你介绍如何用Python实现这个过程。这篇文章将涵盖整个操作流程，展示使用的代码，并提供详细的解释。通过这个学习，你将能够理解图像处理的基本步骤和代码的实现细节。
## 处理流程
为了实现图片降低高光的功能，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述
现在越来越多的大型海报或是大型集体活动都会使用千人成像拼图的形式来达到活动推广的效果，这种比较新颖的形式让图画看起来很有立体感，看着很有意思，非常能沟吸引人的眼球，从而达到很好的宣传效果。今天小编教给大家一种制作千人成像照片拼图的方法。软件名称：Adobe Photoshop 8.0 中文完整绿色版软件大小：150.1MB更新时间：2015-11-04立即下载1、首先，在photoshop软件里打
转载
2023-06-29 16:03:13
200阅读
# 使用Python实现粒子滤波
粒子滤波是一种用于估计动态系统状态的有效算法，在许多领域都有应用，比如机器人导航、目标跟踪等。本文将带你一步一步了解如何使用Python实现粒子滤波。
## 粒子滤波的基本流程
在实现粒子滤波之前，我们先来看一下它的基本流程。以下是粒子滤波的一些主要步骤：
```markdown
| 步骤 | 描述
文章目录算法原理Python实现算法测试 算法原理粒子群算法，缩写为PSO(Particle Swarm Optimization)，是一种非线性寻优算法，其特点是实现简单、收敛速度快，对多元函数的局部最优有较好的克服能力。所谓粒子群，就是一群粒子，每个粒子都有自己的位置和速度，记第个粒子的位置为，速度为。如果没有任何外加条件，这群粒子的轨迹，将完全由某一时刻的位置和速度决定。而想要通PSO进行
转载
2023-10-19 06:49:03
130阅读
# Python 图片人像分类的科普
随着人工智能和机器学习的快速发展，尤其是在图像识别和处理领域，图片人像分类技术逐渐走入了人们的视野。通过对图像进行分析，计算机可以准确识别和分类人像的信息，这在安全监控、社交媒体处理和个性化推荐等方面都有广泛应用。
## 一、什么是图片人像分类？
图片人像分类是指通过计算机视觉技术，自动识别和分类包含人脸的图片。这一过程通常包括以下几个主要步骤：
1.
在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。这个过程分四步：检测脸部标记。旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。把第二张图像的特性混合在第一张图像中。1.使用 dlib 提取面部标记该脚本使用 dlib 的 Python 绑定来提取面
转载
2023-10-29 07:56:29
89阅读
使用python画树状图 文章目录使用python画树状图前言一、前期准备本地安装graphviz安装python库二、使用过程1. hello world2.给连接线加个文案给节点搞点花样复杂一点超高级一些注意的点总结 前言最近到一个需求，跟传销裂变差不多，有上级和下级的概念，根据下级的充值金额给上级返佣，这时候有个上下级的树状图肯定测试起来更加直观一点，也降低沟通成本。一、前期准备本地安装gr
转载
2024-07-12 15:25:52
52阅读
一、通过高光和暗部手法让人物更加通透：1.在通道面板点击选取按钮，载入高光选取，安快捷键Ctrl+J，对高光部分进行复制，将混合模式改为柔光；原图2.暗部手法和亮部一样，在通道中单击选取按钮，选中高光部分，然后Ctrl+Shift+I反向，选择暗光选取，用快捷键Ctrl+ J，复制暗光选取，混合模式改为柔光。通过这样的手法，增加亮暗对比度，从而增加图片的立体感。 二、通过曲线选取增加人物
转载
2024-02-27 13:15:44
70阅读
# 使用Python进行人像识别项目方案
## 项目背景
随着人工智能技术的快速发展，人像识别应用越来越广泛，涵盖了安防监控、金融支付、社交媒体等多个领域。利用Python进行人像识别，不仅可以高效处理图片，还可以实现实时分析。本文将介绍一个基于Python的人像识别项目的方案。
## 项目目标
本项目旨在实现一个人像识别系统，该系统能够从摄像头实时捕捉画面，并识别出其中的人脸。同时，系统
作者简介：Boblee，人工智能硕士毕业，擅长及爱好Python，基于Python研究人工智能、群体智能、区块链等技术，并使用Python开发前后端、爬虫等。
一、粒子群算法介绍
1、初始化
首先，我们设置最大迭代次数，目标函数的自变量个数，粒子的最大速度，位置信息为整个搜索空间，我们在速度区间和搜索空间上随机初始化速度和位置，设置粒子群规模为M，每个粒子随机初始化一个飞翔速度。
2、个体极
转载
2021-08-11 11:08:11
832阅读
一、引言 哈喽大家好，有一段时间没更新Blog了，最近身体不太舒服哈，今天开始继续更了。言归正传，这次要讲的是“粒子群算法”。这个算法是由两个科学家在1995年，根据对鸟类捕食行为的研究所得到启发而想出来的。好的，接下来让我们开始吧。二、鸟类捕食行为 鸟妈妈有7个鸟宝宝，有一天，鸟妈妈让鸟宝宝们自己去找虫子吃。于是鸟宝宝们开始了大范围的捕食行为。一开始鸟宝宝们不知道哪里可以找得到虫
双边滤波双边滤波(Bilateral filter)是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折中处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma－d，它是基于空间分布的高斯滤波函数，所以在边缘附近，离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值，这样就保证了边缘附近像素值的保存。但是由于保存了过多的高频信息，对于彩
转载
2024-04-07 19:25:17
147阅读
可以使用 Python 的 PIL 库来对比两张图片的相似度。首先，需要使用 PIL 库打开两张图片，然后将它们转换为相同的模式(例如 RGB 或 L)。接下来，可以使用 PIL 库的“difference”方法来计算两张图片的差异值，然后使用 Python 的内置函数“sum”来计算差异值的总和。最后，可以使用这个总和来计算两张图片的相似度。以下是一个示例代码：from PIL import I
转载
2023-07-07 22:07:40
137阅读
1. Material Theme UI拓展主题插件，设置入口：设置-外观与行为-Material Theme UI-设置2. Gitee可以管理码云上的代码，比直接使用git好用了那么一丢丢，没什么好说的 设置入口：设置-版本控制-Gitee，添加账号3. Chinese (Simplified) Language Pack中文语言包，汉化用，配图是配置语言检查4. Translation翻译插
转载
2023-11-24 23:18:14
403阅读
案例素材图：方法原理步骤：得到高光面的选区，然后吸取高光面附近的颜色填充上去，这样就达到了去高光的效果。 得到高光选区的方法有很多种，要提取这种选区，通过阿尔法通道是最合适不过的了，本案例就通过阿尔法通道来操作：1.首选选择背景图层， 然后选择要拿到阿尔法通道里面去进行操作的区域，这里可以通过Ctrl+A 全选整个画面， 然后Ctrl+C 拷贝画面 然后鼠标点击切换到通道面板，新建一个通道，然后C
转载
2023-09-18 09:47:16
294阅读
# Python矩阵用图片显示
## 简介
本文将教你如何使用Python实现矩阵用图片显示的功能。你将学到如何使用Python图像处理库PIL和NumPy库来处理矩阵数据，并将其以图片的形式展示出来。本文假设你已经对Python编程有一定的了解，并且已经安装了PIL和NumPy库。
## 整体流程
下面是实现矩阵用图片显示的整体流程。我们将使用PIL库和NumPy库来完成此任务。
```
原创
2023-10-10 07:33:15
101阅读
将需要拼接的图片路径写在对应的img_path，比如有6张，通过hstack和vstack函数将图片拼接在一起。resize尺寸可以根据具体图片大小更改，拼接后的图片效果如下：图片1图片2图片3图片4图片5图片6代码如下：import cv2
import numpy as np
img1_path = r"C:\Users\user\Desktop\picture\old\07724.jpg"
转载
2023-06-29 15:53:41
198阅读
对于一个多元函数，用最速下降法(又称梯度下降法)求其极小值的迭代格式为其中为负梯度方向，即最速下降方向，αkαk为搜索步长。一般情况下，最优步长αkαk的确定要用到线性搜索技术，比如精确线性搜索，但是更常用的是不精确线性搜索，主要是Goldstein不精确线性搜索和Wolfe法线性搜索。为了调用的方便，编写一个Python文件，里面存放线性搜索的子函数，命名为linesearch.py，这里先只编
