在上一篇博客的基础上，我们将实现更多的图像处理技术。原图片1. 灰度滤镜效果：原理：灰度滤镜： 将颜色的RGB设置为相同的值即可使得图片为灰色，一般处理方法有： 1、取三种颜色的平均值 2、取三种颜色的最大值（最小值） 3、加权平均值：0.3R + 0.59G + 0.11*B代码：（此处我们采取第一种处理方法）private void drawHD(){
// 图像的二维数组
//
转载
2023-10-30 19:44:08
10阅读
点击打开链接描述给定n行m列的图像各像素点的灰度值，要求用如下方法对其进行模糊化处理：1. 四周最外侧的像素点灰度值不变；2. 中间各像素点新灰度值为该像素点及其上下左右相邻四个像素点原灰度值的平均（舍入到最接近的整数）。输入第一行包含两个整数n和m，表示图像包含像素点的行数和列数。1 #inc...
转载
2017-08-14 16:48:00
172阅读
2评论
四.空域邻域滤波1. 高斯模板生成请写出生成大小为 (2N+1)×(2N+1)、标准差为 sigma 的高斯模板 H 的方法。 二维高斯模板矩阵 , 模板的大小为 , 标准差为 , 则其中 为模板中心, 则 的值如下所示:代码:请写出生成大小为 (2N+1)×(2N+1)、标准差为 sigma 的高斯一阶导数模板 HX(水平方向的梯度)、HY（垂直方向的梯度）的方法。代码:2. 线性滤波请写出
转载
2023-08-29 20:56:10
251阅读
图像的表示在计算机中，图像的显示是通过像素点来实现的，每个像素点可以说是一个小小的矩形，该矩形里面填充了一定的颜色。而图像就是将这些填充了颜色的矩形排列组合从而在计算机中显示出来的。因此，在计算机中要表达一张图片，那么只需要知道每个像素点的位置及其填充的颜色即可。所以对于图像的储存，我们可以用一个二维数组表示，其下标表示像素点的位置，存储的内容为该像素点对应的颜色。图像的绘制首先我们要取得图片的数
转载
2023-07-15 12:47:46
76阅读
DIGIC影像处理器是佳能公司针专为佳能数码相机设计设计开发的，于2002年正式推出，它相当于佳能数码相机的“大脑”。DIGIC是佳能的第三代影像处理器技术，也是佳能第一次为影像处理器命名。它通过整合CCD控制、AE/AF/AWB、信号处理、JPEG压缩、存储卡控制和液晶屏显示这六项关键环节，可以拍出高质量的图片。在信号处理时，相同的复杂算法比其他品牌处理时间更短，并且在运算过程中针对
转载
2024-01-13 13:57:26
103阅读
# 深度学习图像处理选择题
## 引言
在当今数字化时代，图像处理技术已经成为各行业中不可或缺的一部分。深度学习技术的发展为图像处理带来了革命性的变化，使得图像处理更加智能化和高效化。本文将介绍深度学习在图像处理中的应用，并通过选择题的形式帮助读者更好地理解深度学习图像处理的基本概念。
## 深度学习在图像处理中的应用
深度学习在图像处理中有着广泛的应用，例如图像分类、目标检测、图像分割等
原创
2024-03-25 05:59:49
94阅读
模糊图像模糊的方法可以将每个像素的rgb值用周围像素的加权平均值来代替。比如用周围的9个像素来计算加权平均值，权值可以用一个3x3的矩阵来表示：| 1 2 1 |
| 2 4 2 | * (1/16)
| 1 2 1 |中间的像素是要处理的像素，越靠近中间权值越大；所有权值的和为1。用平均值代替原像素的rgb值之后，每个像素于周围像素的差异程度变小了；该矩阵相当于一个
转载
2023-07-10 21:29:33
44阅读
1. 方法1BufferedImage grayImage = new BufferedImage(width, height, colorImage.TYPE_BYTE_GRAY);
Graphics g = grayImage.getGraphics();
g.drawImage(colorImage, 0, 0, null);
g.dispose(); 2. 方法2（不
转载
2023-06-07 15:44:57
156阅读
绘制图像绘制图像主要用到的是Graphics类中drawImage方法，当然Graphics2D中也有相应的方法主要的用法： * public abstract boolean drawImage(Image img,x,y,ImageObserver observer):img是Image对象，x,y起始坐标,observer是观察对象 * drawImage(Image img,int x
转载
2023-09-06 14:45:06
67阅读
第3章基本Swing UI组件与图像显示上一章介绍了BufferedImageOp的一些重要知识，实现了几个常见的图像特效，本章介绍如何通过Swing UI组件显示与刷新图像。首先会介绍JAVA Swing的顶层组件JFrame，然后介绍Swing中最重要和使用频率最高的组件JPanel，教会读者重写JComponent中的paintComponent()方法来实现图像的显示，最后会介绍Swing
转载
2024-05-14 22:43:45
36阅读
2.2 Java BufferedImageOp API本节将介绍Java中最常用的操作图像像素的API接口BufferedImageOp，通过它，可以实现图像像素的调整，呈现出不同的图像显示效果，并且可编辑图像内容等。2.2.1 Java BufferedImageOp 接口介绍当前BufferedImageOp接口中最重要的方法是filter()方法，这是所有实现类必须完成的。目前Buffer
转载
2023-09-06 14:45:17
127阅读
转载
2008-03-20 11:49:00
193阅读
# Java图像处理教程
## 概述
在本教程中，我将教会你如何使用Java实现图像处理。图像处理是一项广泛应用于计算机视觉、图形处理以及数字图像处理等领域的技术。我们将按照以下步骤进行图像处理：
1. 加载图像：将图像文件加载到Java程序中。
2. 图像处理：对加载的图像进行处理。
3. 保存图像：将处理后的图像保存到磁盘。
下面是每个步骤具体要做的事情以及相应的代码示例。
## 步骤
原创
2023-08-05 09:12:17
89阅读
在《数字图像处理》一书中介绍了用于降低图像噪声的均值滤波器，分别有算数均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器、逆谐波均值滤波器。除了降噪，均值滤波器也可以模糊图像，滤波器大小为3、5、7...2n+1，滤波器越大计算量越大，产生的图像越模糊。这里采用纯java对几种算法进行实现，代码如下：实现类：import java.awt.image.BufferedImage
转载
2023-09-06 14:45:28
75阅读
《Java数字图像处理：编程技巧与应用实践》首先通过一个简单JAVA图像处理程序勾勒出用JAVA来实现图像处理的基本步骤，介绍JAVA在操作图像方面的几个重要的API类如ImageIO,BufferedImageOP等Java Graphics 及其 API 简介在开始本书内容之前，笔者假设你已经有了面向对象语言编程的基本概念，了解Java语言的基本语法与特征，原因在于本书的所有源代码都是基于Ja
转载
2023-08-14 16:17:36
0阅读
PythonWare 公司提供了免费的图像处理工具包 PIL (Python Image Library), 该软件包提供了基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转换，色场空间转换，图像增强，直方图处理，插值和滤波等等。虽然在这个软件包上要实现类似 MATLAB 中的复杂的图像处理算法并不太适合，但是 Python 的快速开发能力以及面向对象等等诸多特点使得它非常适合用来进行原型
转载
2023-10-26 20:43:25
230阅读
Standard Widget Toolkit ( SWT ，标准窗口小部件工具箱)，是在 Eclipse 平台上使用的窗口小部件工具箱，它能向开发者提供和本机平台一致的用户界面和比较稳定的性能，也提供了强大的图像处理功能。本文首先介绍 SWT 封装的 Image , ImageData 等类，接着根据作者实际工作经验给出了一些常见图像处理的解决方法。 SWT 图像处理入门Standar
图像处理基础版一、主程序介绍二、功能模块1 图像的灰度化与二值化1.1 算法原理1.2算法实现1.2结果分析2．图像的代数运算与逻辑运算2.1 算法原理2.2 算法实现2.3 实验结果及分析3.直方图均衡化3.1 算法原理3.2算法实现3.3结果分析4.基于空间域的图像平滑与边缘提取4.1 算法原理4.2算法实现4.3结果分析5.基于频域的图像平滑与边缘提取5.1算法原理5.2算法实现5.3结果
转载
2023-12-10 09:23:51
1503阅读
本文以Java代码为例介绍如何实现将彩色PDF文件转为灰度（黑白）的PDF文件，即：将PDF文档里面的彩色图片或者文字等通过调用PdfGrayConverter.toGrayPdf()方法转为文档页面为灰色调、无彩色效果的文档，可实现缩小文档大小的目的。下面是程序运行环境及代码示例。配置程序环境IntelliJ IDEASpire.PDF for Java 5.3.1PDF文档关于如何引入jar文
转载
2023-06-21 22:56:01
137阅读
1. 前言在Java并发编程方面，如何在多线程环境中设置合理的线程数，那我们需要了解两个概念：计算密集型 要进行大量的计算、逻辑判断等操作，消耗CPU资源，比如计算圆周率、对视频进行高清解码等等，全靠CPU的运算能力。 这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成，但是任务越多，花在任务切换的时间就越多，CPU执行任务的效率就越低，所以，要最高效地利用CPU，计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU
转载
2023-07-25 11:07:29
145阅读
