最近参加了中兴的算法大赛，然后选择的是人脸识别赛题。但是由于自己编程能力一般，理所当然的是掉坑了。一起组队的研二师兄分配了一些任务给我。由于我们采用的是深度学习进行人脸识别，通过和其他人换照片，采集了大量的照片集。我的任务就是将不同的照片划分到不同的文件夹。由于有一百多数据集，每个数据集有二十四张照片，所以人工分文件夹几乎不可能。偶然间在《Opencv图像处理编程实例》看到 了图片的批量读取的实例
Opencv 图像分割： 阈值化分割 区域分割 边缘分割卷积 就是两个函数之间的相互关系，然后得出一个新的值，在连续空间做积分计算，然后在离散空间内求和的过程。 在计算机视觉里面，可以把卷积当做一个抽象的过程，就是把小区域内的信息统计抽象出来图像阈值化分割 按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域， 各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一
# Python 图片分块
## 1. 引言
图片是我们日常生活中常见的媒体形式之一。在进行图片处理和分析时，有时候需要将图片分成多个小块进行处理。这在计算机视觉和机器学习等领域中经常被使用到。Python提供了许多库和工具，使得图片分块变得非常容易。
本文将介绍如何使用Python进行图片分块，并提供相应的代码示例。
## 2. 准备工作
在进行图片分块之前，我们首先需要安装Pytho
原创
2023-09-17 17:49:41
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文章目录1 OpenCV的色彩空间1.1 RGB和BGR1.2 HSV, HSL和YUV1.2.1 HSV(HSB)1.2.2 HSL1.2.3 YUV1.3 色彩空间的转换2 OpenCV的重要数据结构--Mat2.1 Mat介绍2.2 Mat拷贝2.3 访问图像(Mat)的属性2.4 通道的分离与合并 1 OpenCV的色彩空间1.1 RGB和BGR最常见的色彩空间就是RGB, 人眼也是基于
分块矩阵对于行数和列数较高的矩阵 A，运算时常采用分块法，使大矩阵的运算化成 小矩阵的运算.将矩阵 A 用若干条纵线和横线分成许多个小矩阵，每一个小矩 阵称为 A 的子块，以子块为元素的形式上的矩阵称为分块矩阵例如将 3×4 矩阵 分成子块的分法很多，下面举出一种分块形式 可记为 其中 即 A 11，A1 2，A 21，A 22为 A 的子块，而 A 形式上成为以这些子块为元的分块矩阵分块矩阵的运
原创
2022-01-25 11:50:35
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作者：罗轩（@luoyibu） 1. 网络图片显示大体步骤:下载图片图片处理（裁剪，边框等)写入磁盘从磁盘读取数据到内核缓冲区从内核缓冲区复制到用户空间(内存级别拷贝)解压缩为位图（耗cpu较高）如果位图数据不是字节对齐的，CoreAnimation会copy一份位图数据并进行字节对齐CoreAnimation渲染解压缩过的位图 以上4，5，6，7，8步是在UIIm
# Python 图片文字分块技术解析
在图像处理领域，图片文字分块是一项重要的技术，它可以帮助我们更好地理解图片内容，提取关键信息。本文将介绍如何使用Python进行图片文字分块，并提供代码示例。
## 图片文字分块概述
图片文字分块技术主要分为以下几个步骤：
1. **图像预处理**：包括灰度化、二值化等操作，以便于后续处理。
2. **文字区域检测**：通过特定的算法检测出图片中的文字
# Python分块读取图片的方法
在图像处理或文件操作中，分块读取图片是一种有效的技术，可以帮助我们减少内存消耗，特别是在处理大型图片时。本文将介绍如何使用Python来实现这一操作，并提供相关的代码示例。
## 什么是分块读取？
分块读取，即将大文件分成多个小块进行读取。这样可以避免一次性加载整个文件到内存中，从而降低了内存占用，提升了处理大型文件的效率。这在处理高清图像、大型数据集时尤
# Python图片分块函数实现指南
## 概述
在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现图片分块函数。图片分块是一种常见的图像处理技术，它将一张大图分割成多个小块，使得每个小块都可以独立处理。这种技术在图像压缩、特征提取和机器学习等领域有着广泛的应用。
为了帮助你更好地理解实现过程，我将按照以下步骤进行讲解，并给出相应的Python代码示例：
1. 加载图片
2. 分割图片
3.
原创
2023-09-25 18:12:20
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今天要记录的是树图第二次作业的第二题，Image Patch Extraction。这个概念真的不难懂，但是如果要我实际写的话，还真的不知道要怎么去遍历图像矩阵来提取块。在此要多谢邓大神的热心帮助，告诉了我一个遍历的思路_(:з」∠)_一开始我是从原图像矩阵来考虑循环的，也就是两层循环的边界分别是原图像的width和height。这样思考的话，我完全不知道应该如何移动这个patch。之后思考了从得
关于类cv::bgsegm::BackgroundSubtractorGMG的大概算法原理，我已在博文进行了介绍，这里就不多说了。下面介绍其成员函数。继承于基类cv::BackgroundSubtractor的成员函数apply()和getBackgroundImage()的详细介绍见博文：其特有的成员函数如下：virtual double cv::bgsegm::BackgroundSubtra
积分图&边缘检测一、积分图1.1 标准求和积分cv2.integral()1.2 平方和求积分cv2.integral2()1.3 倾斜求和积分cv2.integral3()二、Canny边缘检测cv2. Canny() 一、积分图积分图是一种允许子区域内像素快速求和的数据结构。 opencv支持积分图的三种变体分别为：求和、平方求和、倾斜求和。每种情况的结果在图像的每个方向上都加1之后
目录1.读取原始图像2.网格划分，将图像划分为m*n块2.1分块后图像的存储问题2.2图像的裁剪2.3图像长宽的整除问题方法一：四舍五入法方法二：图像缩放法方法三：非均分方法3.显示分块后的图像4.分块图像的还原5.参考文献 基本思路：根据图像尺寸创建一个 个均匀的网格顶点坐标，对于图像块来说每个图像块的左上角和右下角可以唯一确定一个图像块，这样就可以利用网格顶点坐标对原始图像进行裁剪。
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2023-09-01 22:38:50
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一、目标：将两幅图片拼接成为一个全景图：拼接前拼接后二、思路分别将两张图片对应的关键点求出，并将每个关键点对应的特征向量描述出来。对两幅图像的关键点进行特征匹配（这里使用BF-knn方法进行匹配）利用RANSAC方法对匹配好的关键点进行筛选，计算出单应性矩阵H对配对的结果可视化。利用H将图像A进行投影变换，将变换后的图像A的大小设定为A,B拼接好以后图像的大小将图像B拼接在图像A空缺的地方，完成拼
1、PIL介绍以及图片分割Python 3 安装: pip3 install Pillow1.1 image 模块Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块，主要是用于对这个图像的基本处理，它配合open、save、convert、show…等功能使用。?from PILimport Image
#打开文件代表打开pycharm中的文件
im= Image.open('1.jpg'
## Python如何高效对图片分块
在处理图片时，有时候我们需要对图片进行分块处理，以便更高效地进行图像处理、压缩或者传输。本文将介绍如何使用Python对图片进行分块，并提供代码示例。
### 1. 准备工作
在开始之前，我们需要安装Python的图像处理库Pillow。Pillow是Python Imaging Library（PIL）的一个分支，提供了丰富的图像处理功能。
可以使用
原创
2023-08-16 17:37:46
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目标学习图像的几种算术运算，例如加法，减法，按位运算等。cv.add，cv.addWeighted等。图像加法您可以通过OpenCV函数cv.add()或仅通过numpy操作res = img1 + img2添加两个图像。两个图像应具有相同的深度和类型，或者第二个图像可以只是一个标量值。注意OpenCV加法和Numpy加法之间有区别。OpenCV加法是饱和运算，而Numpy加法是模运算。例如，考虑
首先新建一个.cpp文件，比如test.cpp在该文件添加程序#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
IplImage* img = cvLoadImage("/home/
写在前头：感觉自己学习Opencv的时候总会忘了自己学了什么，希望能够通过写博客来记录一下自己的从小白到小小白的技术成长之路。 首先介绍一下寄几：漠然と申します 首先，那啥安装就不讲了，开始第一个入门事例，图像的读取输出以及处理。 &nbs
利用Qt作为IDE，Qt+OpenCV环境配置在之前的博客中Qt+OpenCV环境配置本系列的目的是详解demo代码，快速学习OpenCV相关操作显示图片#include <opencv2/opencv.hpp>
int main( int argc, char** argv ) {
//imread()函数根据文件名确定要加载的文件格式，自动分配图像数据结构所需的内存
