在早前的一篇文章中我曾经研究过带有 alpha 通道的图标，实际上 XP 系统已经开始支持这样的图标，也就是32 bpp（bits per pixel）的图标了。在本文最后给出的MSDN链接中可以介绍开发者如何创建 32 bpp 的图标，不过不幸的是，VS开发环境不支持编辑这样的图标，而且原生的Photoshop也不支持（尽管有ICO格式插件），只能借助其他专业的图标制作工具，同样不幸的是
一：内容介绍 本节主要介绍OpenCV的imgproc模块的图像轮廓与分割部分： 1. 查找并绘制轮廓 2. 寻找物体的凸包 3. 使用多边形将轮廓包围 4. 图像的矩 5. 分水岭算法 6. 图像修补 二：学习笔记 1. findContours()函数查找图像轮廓和canny检测边缘、hough检测直线，这些都非常使用(参见：OpenCV成长之路(8)：直线、轮廓的提取与描述
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2024-05-21 23:31:42
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抗锯齿算法和Z-Buffer算法1 锯齿 (走样，Aliasing)1.1 超采样反走样(Super Sampling AA)1.2 多采样反走样(Multi-Sampling AA)2 Z-Buffer算法Reference 、在通过上一节的讲解之后，我们已经能够成功的把带有几何意义的顶点信息从虚拟3维世界之中转换到用像素表示的2维屏幕之中，那这样真的已经足够了吗？本节我们看看还有哪些问题需要
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2024-03-27 08:45:45
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1. 查找并绘制轮廓#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
//-----------------------------------【宏定义部分】
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2024-03-16 10:27:20
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在学习渲染的旅途中，你可能会时不时遇到模型边缘有锯齿的情况。这些锯齿边缘(Jagged Edges)的产生和光栅器将顶点数据转化为片段的方式有关。在下面的例子中，你可以看到，我们只是绘制了一个简单的立方体，你就能注意到它存在锯齿边缘了：可能不是非常明显，但如果你离近仔细观察立方体的边缘，你就应该能够看到锯齿状的图案。如果放大的话，你会看到下面的图案：这很明显不是我们想要在最终程序中所实现的效果。你
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2024-05-07 19:01:47
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图像轮廓的逼近方法有两种：CHAIN_APPROX_SIMPLE 以freeman链码的方式输出轮廓，所有其他的方法输出多边形（顶点的序列）CHAIN_APPROX_NONE 压缩水平的、垂直的和斜的部分，也就是，函数只保留他们的终点部分常用的轮廓检索方式有四种，这里我们只介绍RETR_FREE一种形式:RETR_FREE:检索所有的轮廓，并重构嵌套轮廓的整个层次。下面向大家展示一下轮廓提取的相关
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2023-12-31 15:14:11
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注：到这一篇，opencv部分的流程过了一般，下一篇将开始PyTorch课程的流程六.轮廓检测方法<1>图像轮廓概念轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓是图像目标的外部特征，这种特征对于我们进行图像分析，目标识别和理解等更深层次的处理都有很重要的意义。边缘检测和轮廓检测的区：边缘检测主要是通过一些手段检测数字图像中明暗变化剧烈
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2024-05-24 22:04:12
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随着《战地5》的更新、《地铁：离去》的上市，NVIDIA RTX 20系列显卡的两大核心卖点RTX光线追踪、DLSS深度学习抗锯齿，终于同时得以实现，但如果你想同时享受两种技术，需要注意一些限制条件。《战地5》更新后，我们立刻进行了一番体验，很快就发现了一个奇怪的问题。官方更新中提醒，要想开启DLSS必须同时打开DXR光线追踪，但其实并没有这么简单，有些时候即便打开了DXR，也无法开启DLSS，不
1.图像的矩 参考链接：。，图像的几何矩定义如下： 其中与的取值范围为,图像的阶中心矩定义如下： 其中与的取值范围为,与代表图像的质心。对于离散的数字图像，积分变换转换为求和变换后，几何矩和中心矩公式如下： 其中与的取值范围为,与分别代表图像的宽度和高度。归一化的中心矩定位为：，其中，其中是的维度，其中是的维度，阶段表示参数的指数关系 利用二阶和三阶规格中心矩可以导出下面7个
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2024-05-06 19:19:22
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一、走样与反走样走样(Aliasing)就是锯齿化，反走样(Anti-aliasing)就是抗锯齿只要玩过游戏，那么都应该对抗锯齿不陌生，不少游戏也都有关于抗锯齿的设置如上图，放大的部分能很明显的看到“锯齿”边，如果了解光栅化的过程，那么也很容易理解锯齿是怎样产生的，这不是什么底层的BUG，正是完全正确的流程会出现这中“锯齿”现象，本质原因是场景的定义在三维空间中是连续的，而最终显示的
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2024-07-09 20:42:23
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程序采用OpenCV中国的例程，下面列举了各个详细函数的功能及简单说明。
/**************************************************
* 轮廓检测
* 主要函数：
* cvFindContours
* cvDrawContours
**************************************************/
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2024-05-18 14:20:31
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1. 使用多边形将轮廓包围常用的多边形轮廓函数：1.1 返回外部矩形边界Rect boundingRect( InputArray points );1.2 寻找最小包围矩形RotatedRect minAreaRect( InputArray points );1.3 寻找最小包围圆形void minEnclosingCircle( InputArray points,CV_OUT Point2
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2024-01-10 21:35:10
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梯度、边缘和角点Sobel使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); 输入图像.
dst
输出图像.
xorder
x 方
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2024-05-13 21:55:19
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图像梯度处理与边缘检测图像梯度处理Sobel算子Sobel算子处理图像梯度代码Scharr算子Sccharr算子处理图像梯度代码laplacian算子Laplician算子处理图像梯度总代码三种算子的总结与区分Canny边缘检测总代码 图像梯度处理图像的梯度处理主要是在黑底白字的图像中进行处理，这个处理分为水平Gx（将dy设为0,dx设为1），竖直Gy（将dx设为0,dy设为1)两个部分，再将G
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2024-06-11 05:21:44
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一、平滑处理平滑处理也被称为“模糊处理”，常用来减少图像上的噪声或者失真，最重要的是降低图像分辨率。平滑操作的各种类型包括线性领域滤波和非线性领域滤波，其中，线性的包括“方框滤波”，“均值滤波”，“高斯滤波”。非线性的包括“中值滤波”，“双边滤波”。线性滤波主要有：1.允许低频率通过的低通滤波；2.允许搞频率通过的高通滤波；3.允许一定范围频率通过的带通滤波；4.阻止一定频率通过的带阻滤波；5.仅
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2024-03-26 16:24:06
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问题描述：提取一幅图像中的最大矩形区域。注意：图像可能是倾斜的，要先进行旋转校正。代码实现主要分为两块：一是实现图像旋转校正；一是实现提取目标矩形区域。旋转校正代码实现Mat correctImg(Mat src)
{
Mat gray, gauss;
cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);
GaussianBlur(gray, gauss, Size(5,
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2024-03-11 14:07:28
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OpenCv学习笔记1-轮廓检测 文章目录OpenCv学习笔记1-轮廓检测一、轮廓检测的基本原理二、实验流程1.颜色空间转换2.二值化处理3.腐蚀膨胀4.轮廓绘制完整代码 一、轮廓检测的基本原理实现思路：通过找出在一张图片中满足特定像素值的像素点，实现轮廓绘制。实验流程： （1）颜色空间转换 （2）二值化处理 （3）腐蚀膨胀 （4）轮廓绘制二、实验流程1.颜色空间转换实验第一步需要将RGB颜色空间
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2023-10-08 21:27:43
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一、边缘检测边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。图像强度的显著变化可分为：阶跃变化函数，即图像强度在不连续处的两边的像素灰度值有着显著的差异；线条（屋顶）变化函数，即图像强度突然从一个值变化到另一个值，保持一较小行程后又回到原来的值。图像的边缘有方向和幅度两个属性,沿
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2024-04-26 15:58:07
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目标在本教程中，您将学习：什么是退化图像模型失焦图像的 PSF 是多少如何恢复模糊的图像什么是维纳滤波器理论注意解释基于[书籍106]和[322]。此外，您还可以参考 Matlab 的教程 Matlab 中的图像去模糊和文章 SmartDeblur。此页面上的失焦图像是真实世界的图像。失焦是通过相机光学器件手动实现的。什么是退化图像模型？以下是频域表示中图像退化的数学模型：[S = h\cdot
教材：《深入理解OpenCV 实用计算机视觉项目解析》https://pan.baidu.com/s/16YPsbWmcys31CBXPCR4b3Q 提取码：o8dk 案例源码：https://github.com/MasteringOpenCV/code关于opencv_contrib3.4.1，感谢用户鹏程朋诚 直接下了，可用，并体验了一下文章里的跟踪算法案例也可以自己编译，具体参考我的文章。
