分辨率缩放虚幻引擎 4 可在低分辨率下渲染场景，并将图片放大至所需的分辨率。2D 用户界面通常消耗性能较低，且分辨率不高，因此虚幻引擎 4 并不将此技术应用到 UI。上采样通道存在些许消耗，但这点付出通常来说是值得的。左：50% 无抗锯齿，中：50% 带抗锯齿，右：100%（无分辨率缩放）带抗锯齿使用柔和的输入图像有助于上采样步骤。这意味着此可延展性选项从另一个可延展性选项中受益：抗锯齿精度。&n
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2024-01-19 10:14:10
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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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Ø 碰撞的小鼠的例子：该例子展示了如何通过图形视图框架来实现图元动画和图元相互间的碰撞检测。图形视图提供了QGraphicsScene类来管理和与大量定制的2d图形项通过QGraphicsItem类派生的Item进行交互，并且通过QGraphicsView类来进行Item的可视化，支持缩放和旋转等。该例子包含一个Item类和一个主函数：这个小鼠类继承自QGraphicsItem类，主函数
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2024-09-20 10:45:34
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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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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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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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论文下载地址：http://research.microsoft.com/en-us/um/people/jiansun/papers/GuidedFilter_ECCV10.pdf本文主要介绍导向滤波，但是在网上看这算法还能去雾，不知道是具体是怎么利用导向滤波实现去雾的，希望过来人指点迷津，这块主要是重写了导向滤波应用于彩色图像的部分代码，希望与大家共同交流。 论文主要如下
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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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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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、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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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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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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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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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。
1.1 索引透明颜色与Alpha透明通道 要说索引颜色透明，首先要讲讲什么是索引颜色，百度百科上有对索引颜色的解释，我觉得很关键的一句是“挑选一副图片中最有代表性的若干种颜色（通常不超过256种），编制成颜色表。”我的理解就是，找一些跟你图片颜色最接近的一些颜色（不超过256种）组成你这张图片。 而且，很重要的是，这些颜色里面有个很特别的颜色，就是索
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2024-05-08 21:54:45
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文章目录目的去畸变过程十四讲代码实现 目的找到正确图像与畸变图像像素点之间的映射关系去畸变过程① 已知像素 (u,v)—>计算其对应的归一化坐标（x,y） ② 通过畸变公式计算该归一化坐标对应的畸变归一化坐标（x_distorted,y_distorted） ③ 通过坐标转换公式，计算畸变归一化坐标所对应的像素坐标（u_distorted,v_distorted）至此，找到了正确图像与畸变
