前段时间做算法优化。该算法主要功能为16位数据到8位数据的转换。在日常生活中，电子设备展示的大多为256色影像，即8位影像。但部分无人机以及绝大部分卫星拍摄的都是16位数据，即65536色影像。然而，受限于显示器的色彩表达能力，在展示16位数据时，需要通过一些算法将其转为8位数据后再进行显示。在这个过程中，会造成影像信息的丢失，在遥感影像中尤为明显，常见表达形式为高亮区曝光。2020年上半年写了一
转载
2024-04-05 10:47:58
79阅读
介绍python有6种按位运算符，分别是：按位与（&）：如果两个对应的二进制位都为1，则返回1；否则返回0。按位或（|）：如果两个对应的二进制位至少有一个为1，则返回1；否则返回0。按位异或（^）：如果两个对应的二进制位只有一个为1，则返回1；否则返回0。按位取反（~）：对每一位进行取反操作，即0变成1，1变成0。 正数各位取反变为负数，显示时转化为其补码;负数本身需要先转换为补码，再对补
用C操作的24/32位bmp图像旋转引入—— 写作本帖以纪念初步解锁位图bmp格式！ 本文的目的是通过程序从原有24或32位bmp位图文件生成顺时针旋转90°的新文件。由于涉及课程作业，本文不贴代码，只记录处理要点。 主要参考资料为BMP24位位图格式总结 - 百度文库、相关论坛问题下7楼cht_1988的回答。0.背景 bmp是一种Windows系统下通用的图片格式，我们可以通
转载
2023-06-27 19:15:05
422阅读
# 使用Python OpenCV将8位图像转换为16位
在计算机视觉和图像处理领域，数据类型的选择至关重要。今天，我们将学习如何使用Python和OpenCV将8位图像转换为16位图像。这篇文章将提供具体的流程、代码示例以及关键步骤的详细解释。
## 流程概述
在进行图像处理时，将8位图像转换为16位图像的过程通常包括以下几个步骤。下面是这些步骤的一个简要概述。
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-13 04:45:31
423阅读
一、安装jdk我的jdk版本。 二、安装python3.6注意：python版本可根据实际情况去调整，如果是opencv2.4.10，那么就需要python2.7。 Linux下可能已经有python2，可以先确定下。 注意替换以下命令中的python版本号。./configure --prefix=/usr/local/python
make && make install
最近在做一个项目，项目中需要进行一些常用类型的转换，把自己收集到资料进行整理，以便后续使用过程中减少搜索的麻烦。 CvMat:矩阵头<span style="font-size:14px;">typedef struct CvMat{
int type;
int step:
int* refcount;
union{
uchar* ptr
转载
2024-07-13 06:50:36
79阅读
根据访问图片识别# coding:utf-8
import sys
import math
import cv2
# 待检测的图片路径
imagepath = r'l.png'
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml')
# 读取图片
image = cv2.imread(imagep
opencv基础入门必备知识(Point,size,rect,Matx,vec)要学好opencv，其必要的入门知识是对数据类型的认识，以及如何建立常用的类对象；一、数据类型符号 b = unsighed char (无符号字符类型) w = unsigned short (无符号短整型) s = short (有符号短整型) i = int f =float d =double 大家都知道，一个
转载
2024-06-08 18:23:10
82阅读
opencv按位（AND/OR/XOR/NOT ）运算一、OpenCV 按位 AND、OR、XOR 和 NOT二、项目结构和代码讲解1.项目结构2.代码讲解3.运行代码**三、代码下载 在本博文中，您将学习如何在 OpenCV 中应用按位 AND、OR、XOR 和 NOT一、OpenCV 按位 AND、OR、XOR 和 NOT在我们深入本教程之前，我将假设您了解四个基本的按位运算符：ANDORX
转载
2024-09-09 16:00:19
139阅读
准备：图像转数组，数组转图像 将RGB图像转换为一维数组的代码如下：# 图像二维像素转换为一维
img = cv2.imread(filename=img_path)
data = img.reshape((-1, 3))
data = np.float32(data)
print(img.shape, data.shape) 我们打印出来结果，看看如下：(67, 142, 3)
转载
2024-07-17 11:10:21
155阅读
在进行计算机视觉模型训练前，我们经常会用到图像增强的技巧来获取更多的样本，但是有些深度学习框架中的方法对图像的变化方式可能并不能满足我们的需求，所以掌握OpenCV中一些常用的图像处理技巧对我们还是有不少帮助的。主要内容如下：图片读取（单通道、三通道）图片修改（剪切、旋转、通道分离）常用的变换（伽马修正、仿射变换）总结开始之前先安装好 Opencv，并导入我们要用到的包： impo
转载
2024-03-23 10:31:00
642阅读
哈哈哈~ 咚咚咚~ 移植OpenCV其实并不是很难，官方释放的结合cmake工具的脚本能够实现基本功能的编译，对于交叉编译仅仅需要弄清安装路径和编译器，不和本地OpenCV弄混，理论上来讲就没问题了。由于本次项目需要利用OpenCV的视频读写模块，这给交叉编译增添了许多前期工作。 好，废话不多说，下面请看具体的过程。主机开发环境：Ubuntu 14.04 64 位 交叉编译工具链版本：arm-no
转载
2024-04-17 05:36:17
171阅读
title: OpenCV-图像上的运算OpenCV-图像上的运算学习记录相关代码解析：cv.addWeighted()bitwise_and() bitwise_or() bitwise_not() bitwise_xor()cv.threshold() 学习代码如下：import numpy as np
import cv2 as cv
'''
处理图像运算
OpenCV加法和Numpy加法
1 概述在第五章，我们学习了图像处理；其中的大多数操作都是对图像增强，修改等；使之成为和源图像类似的全新的图像；比如我们可以用平滑消除图像的噪声，用阈值化得到图像的二值图像，或者缩放图像。在本章中，我们要学习的是图像的变化；是将图像转变为另外一种表达方式；比如使用傅里叶变换，将图像从空域转变为频域；转变之后新图像的每个单独像素表示原始输入图像的频谱分量而不是我们通常所考虑的空间分量。 &
转载
2024-03-07 18:30:20
306阅读
#region 灰度处理
/// <summary>
/// 将源图像灰度化，并转化为
8位灰度图像。
/// </summary>
/// <param name="original"> 源图像。 </param>
/// <returns>
8位灰度图像。
转载
2024-04-11 09:37:24
101阅读
位图转换矢量图软件
[url]ftp://down3:down3@60.190.53.78/soft/100g/[/url]位图转换矢量图软件.rar
1,首先你转换矢量图做什么?
大家都知道矢量图只是记录的图形的路径节点,所以它和位图是有本质的区别的,所以这里所建议的是如果你需要转化的位图是一个颜色信息很丰富(如风景照片,人物照片等,建议还是不要浪费工夫了),您就不
转载
2024-04-11 13:13:59
83阅读
使用C++ opencv将16位图像转换为8位现在有一张16bit深度的图像，如果不使用PS或者其他工具的话，是很难直接获取到图像里储存的信息的。如下。直接在Window里打开一张16位tif格式的图片如果能将16位转换成8位的话，就能正常显示了。原理一张16位的图像，意思是一张图像的每个像素点的像素值都由16位的二进制数表示，每个像素点的颜色有 2^16 = 65536 种可能。也就是说，图像的
转载
2023-08-25 14:15:39
1048阅读
OpenCV学习分享1、OpenCV简介1.1、概念区分1.2、应用领域1.3、OpenCV结构2、图像2.1、图像模式2.1.1、位图模式2.1.2、灰度模式2.1.3、RGB模式2.2、图像操作2.2.1、读图像2.2.2、显示图片2.2.1、保存图片3、Mat类4、图片4.1、像素4.2、像素的操作5、OpenCV的使用-视频操作5.1、视频操作流程5.2、视频操作--捕获视频5.3、视频
转载
2024-10-09 10:44:37
141阅读
最近刚刚接触XILINX的ZYNQ板，刚接触没有十天。XILINX定位它为SOC，我也很认同，起码比TI定位MPU为SOC强很多。据说今年TI的最新产品也加入了ZYNQ板。之前的MIPS处理器设计与实现的项目就算做告一段落，搞了将近7个月，成果显著，收获颇多，最近打算搞搞ZYNQ。 之前MIPS也有一套交叉编译工具，不过是老师提供的，自己也尝试搞了搞，太辛苦了，而且也没什么成果，因为我们
## Python实现24位图转32位
在处理图像数据时，有时候我们需要将24位图像转换为32位图像，以便进行更多的处理和操作。本文将介绍如何使用Python实现这一过程。
### 24位图和32位图的区别
在计算机图像处理中，24位图像和32位图像都是常见的格式。24位图像由红色、绿色和蓝色三个通道组成，每个通道占据8位，共24位。而32位图像在24位图像的基础上增加了一个透明度通道，也就
原创
2024-03-11 05:11:41
745阅读
