目录图像缩放变换图像翻转图像拼接纵向拼接横向拼接图像插值原理作用单线性插值双线性插值的公式双线性插值的例子双线性插值的直观展示意义仿射变换图像旋转实操一、实现图像旋转二、根据定义的三个点实现仿射变换，并且求取仿射变换矩阵图像缩放变换源码void cv::resize(Inputarry src,
Outputarry dst,
Siz
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2024-10-10 12:46:34
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图片的几何变换1. 图片剪切python中通过切片的方式就可以截取图片矩阵import cv2
# 读取图片 cv2读取出的图片都是一个二维矩阵
img = cv2.imread('./lena.jpg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
# 切片 两个点的坐标可以截取图片
# x1:x2,y1:y2
img1 = img[180:250, 180:310]
cv2.imsh
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2024-02-14 18:31:07
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## Python 图像等比缩小后裁切实现方法
### 导言
在图像处理中，有时我们需要将图像等比缩小后进行裁切。这是一种常见的需求，比如在缩略图生成、图片展示等场景中。本文将介绍如何使用Python实现这一功能。
### 整体流程
下面是实现图像等比缩小后裁切的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取原始图像 |
| 2 | 计算缩放比例 |
|
原创
2024-01-26 15:44:55
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一、引言在OpenCV中，轮廓检测是一种常用的图像处理技术，用于找到图像中的对象的边界。轮廓是图像中相连的边界像素的连续曲线。二、具体步骤检测轮廓的API： image, contours, hierarchy = cv2.findContours(img, mode, method)参数：img：需要实现轮廓检测的原图mode: 轮廓的检索模式，主要有四种方式： 
什么是APS-C画幅：
我们通常把135胶片的尺寸36×24mm称为全画幅，APS（即Advance Photo
System，先进照片系统）是一种已经淘汰的摄影系统。APS胶卷有三种尺寸，H、C、P。APS-H型是满画幅(30.3×16.6mm）APS-C型是在满画幅的左右两头各挡去一端，是长宽比为3:2，约（24.0
x 16.0mm）APS-P型是满幅的上下两边挡去个一条，使画面长宽比例为3
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2024-03-25 17:33:00
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nginx使用image_filter生成缩略图 -- fasdfs海量图片缩略图整合
1 http_image_filter_modulehttp_image_filter_module是nginx提供的集成图片处理模块，支持nginx-0.7.54以后的版本，在网站访问量不是很高磁盘有限不想生成多余的图片文件的前提下可，就可以用它实时缩放图片，旋转图片，验证图片有效性以及
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2024-08-22 10:43:21
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一.opencv 裁剪说明效果展示,要裁剪的图片 裁剪出的单词图像(如下)这里程序我是用在paddleOCR里面,通过识别模型将识别出的图根据程序提供的坐标(即四个顶点的值)进行抠图的程序(上面的our和and就是扣的图),并进行了封装,相同格式的在这个基础上改就是了[[[368.0, 380.0], [437.0, 380.0], [437.0, 395.0], [368.0, 395.0]],
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2023-09-20 13:57:44
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1，切片
切片，从字面上理解意思应该差不多能够到位。就是从一个大块儿中切出来一片或者一块儿。这个大块儿的东西，在程序中可以是列表，元组，集合，字典，字符串等。
举个例子，比如说从一个含有5个元素的列表中取出前三个元素，该怎么实现？
如果没学切片之前，可以用循环实现，就像这样：
但是如果使用python的切片操作，则很简单，就像是这样：
可以看到，python的切片操作符使用的是“[start:
一、数据裁切1、基本概念是从整个空间数据中裁切出部分区域，以便获取真正需要的数据作为研究区域，减少不必要的数据参与运算。2、数据的裁切2.1、矢量数据的裁切操作：分析工具——提取——裁切（记不住在那个模块的，可以利用旁边的搜功能） 首先设置原始图结果图2.2、栅格数据的裁切操作：空间分析工具——用矩形提取；（注意：栅格数据利用矢量数据进行提取时，选用掩膜提取）3、数据的拼接3.1、基本概念数据拼接
# 使用Java进行图片AI裁切
随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，图像处理已成为许多应用中的核心功能之一。其中，图片裁切是图像处理中的一项基本任务。在本文中，我们将探讨如何使用Java实现AI图片裁切，并提供代码示例，以便开发者能够更容易地理解这项技术。
## 1. 什么是图片裁切？
图片裁切是指按特定的规则从一张图片中截取出一个区域。在实际应用中，常见的场景包括头像裁切、物体检测中
原创
2024-10-20 04:00:44
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# 如何实现Java文件的大文件裁切
在处理大文件时，我们常常需要将其拆分成多个较小的部分，以便更容易地进行处理和传输。本文将指导你如何实现这一功能，包括必要的步骤和代码示例。
## 流程概述
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1 | 确定裁切
原创
2024-09-23 04:00:18
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# Java String数组裁切
## 引言
在Java编程中，我们经常需要对字符串数组进行裁切操作。裁切操作可以帮助我们提取数组中的一部分元素，以便满足特定的需求。本文将教你如何实现Java String数组的裁切操作，并提供详细的步骤和示例代码。
## 整体流程
下面是实现Java String数组裁切的整体流程，我们将通过以下五个步骤来完成该操作。
步骤 | 描述
---|---
1
原创
2023-09-26 05:01:37
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前言：Python可谓是现在很多人正在学或者想学的一个脚本语言了，提到学习自然就少不了拿项目练手，可是一般的项目根本提不起兴趣嘛，实验楼上有不少Python项目教程，这里找了10个比较有趣的项目，你可以看看，或许会有兴趣哦。【Python 图片转字符画】用 50 行 Python 代码完成图片转字符画小工具。通过实验将学习到 Linux 命令行操作，Python 基础，pillow 库的使用，ar
边缘检测1、边缘检测即图像差分2、常见边缘检测算子包括Robert算子， Sobel算子， LoG算子等， 其中Sobel算子最为常用， LoG 是先进行高斯滤波再进行Laplacian3、二维图像的边缘具有强度和方向两个性质4、Canny算子的基本优点在于检测准确、 对噪声稳健，在实际中广泛应用Sobel算子边缘检测//Sobel算子边缘检测
void photoSobel(const cv::
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2024-03-22 13:59:31
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# Java 图片不规则裁切实现
## 概述
在开发过程中，经常会遇到需要裁剪图片的需求。一般情况下，我们可以使用一些成熟的图像处理库来完成常规的矩形裁剪。但是，如果需要对图片进行不规则的裁剪，就需要使用一些特殊的算法来实现。本文将介绍如何使用Java实现不规则裁剪，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是整个不规则裁剪的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
原创
2023-08-10 10:57:11
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# 如何实现Java图片的居中裁切
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A[加载图片] --> B[获取图片宽高]
B --> C[计算裁切位置]
C --> D[裁切图片]
D --> E[保存图片]
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 加载图片
```java
// 读取图片文件
File file = ne
原创
2024-03-17 04:28:56
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# 如何实现Java裁切指定颜色范围
## 一、整个流程概述
为了实现Java裁切指定颜色范围，我们可以通过以下步骤完成：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图片 |
| 2 | 遍历图片像素点 |
| 3 | 判断像素点颜色是否在指定范围内 |
| 4 | 进行裁切操作 |
| 5 | 保存裁切后的图片 |
## 二、具体操作步骤
### 1. 读取图
原创
2024-03-22 05:23:08
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欢迎观看illustrator教程，小编带大家学习 illustrator 的基本工具和使用技巧，了解如何在 illustrator 中使用特定工具和简单命令来更改作品。裁剪路径和形状，可以通过多种方式裁剪作品，选择「视图」-「放大」根据需要放大作品。在半圆形上添加一些线条，让它变为有褶边的鱼鳍点击并按住「橡皮擦工具」，选择「美工刀」。按住 Option 键并拖动一些直线从半圆形边缘外侧开始，在半
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2023-11-01 20:38:00
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当看电影或视频的时候往往不愿错过最精彩的部分，即使过后都会恋恋不忘，但是视频中精彩的部分或许就是那么短暂的几秒，有时候为了多看几次精彩部分宁可不停的来回播放视频。其实这样大可不必，因为我们可以把视频中精彩的部分给剪切下来，这样就可以随时观看了。还可以自行选择是将视频中的某部分剪切下来，还是删除视频中的某个部分。先按照上面的下载地址进行该软件的下载和安装。安装之后运行该软件，然后点击界面上的“快速剪
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2023-10-31 18:57:52
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前天，我写了一篇“使用Adorner显示WPF控件的边界点”的文章。这次，使用从Adorner继承来写一个用于图像裁切的选择框。先看
原创
2023-02-28 10:16:14
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