1. 定义大小为M×N
M
×
N
的数字图像f(x,y)
f
(
x
,
y
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2024-03-21 22:08:54
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这篇文章始于群中看到的一个题目：如果熟悉导数中常见的函数模型，那么很容易就知道C1,C2关于(1,0)点成中心对称，因为函数y=xe^x与y=x/e^x关于原点对称，C2是由y=x/e^x向右平移两个单位之后得来的，知道两函数的对称中心，则题目就很容易做了，可设出l与C1的切点A，利用导数求出切点A的横坐标，根据对称中心即可求出P点横坐标。注意，与C1，C2相切的公切线不止一条，若题目C1中x&l
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2024-07-16 15:07:04
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原理部分可见上一篇博客，这一部分主要是关于opencv实现： 这部分代码参考网上教程张氏标定法，但我觉得部分地方可能存在问题，后续会继续看一下官方代码完整代码和棋盘图片下载可从这里下载基本思路为:检测代标定图像的内角点findChessboardCorners利用find4QuadCornerSubpix寻找更精细的像素级坐标根据测量的标定板的格子尺寸得到真实世界坐标系中内角点坐标利用calibr
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2023-12-27 15:41:53
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反射其实就是关于平面xy的某条轴duich
原创
2023-08-28 16:39:31
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# 使用Python绘制对称图像
在本教程中，我们将学习如何使用Python绘制对称图像。对称图像通常是通过在某个轴上或某个中心点上反射相同的图形来创建的。为了实现这一目标，我们将使用Python的`matplotlib`库，该库提供了一些简单的绘图功能。
## 流程概述
首先，我们来看看实现这个任务的步骤，可以用下表展示：
| 步骤 | 描述 |
一.非对称加密算法：对称加密算法在加密和解密时使用的是同一个秘钥；而非对称加密算法需要两个密钥来进行加密和解密，这两个秘钥是公开密钥（public key，简称公钥）和私有密钥（private key，简称私钥）。二.优缺点:
非对称加密与对称加密相比，其安全性更好：对称加密的通信双方使用相同的秘钥，如果一方的秘钥遭泄露，那么整个通信就会被破解。而非对称加密使用一对秘钥，一个用来加密，一个用
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2024-05-10 17:29:56
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什么是对象跟踪？简而言之，在视频的连续帧中定位对象称为跟踪。该定义听起来很直接，但在计算机视觉和机器学习中，跟踪是一个非常广泛的术语，涵盖概念上相似但技术上不同的想法。例如，通常在对象跟踪下研究以下所有不同但相关的想法密集光流：这些算法有助于估计视频帧中每个像素的运动矢量。稀疏光流：这些算法，如Kanade-Lucas-Tomashi（KLT）特征跟踪器，跟踪图像中几个特征点的位置。卡尔曼滤波：一
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2024-03-20 11:25:38
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以HMMDemo为例1、将OpenCv安装目录下的cv、cvaux、otherlibs/highgui三个目录复制到你的工程目录下，再在工程目录下新建一个camera目录，将安装目录下的apps/Common目录中的两个文件复制至camera目录中。2、在集成开发环境的项目管理窗口中(FileView)新建六个文件夹，分别为highgui_src，highgui_include，cvaux_inc
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2024-05-07 21:41:02
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现实中图像经常出现划伤或者被噪声腐蚀或者有污渍点，对于这类图像可以通过修复(inpainting)相关的算法来说恢复损害的图像。一般情况下这些算法都是基于污染区域的周围已知的颜色和结构，通过繁殖和混合重新生成填充污染区域。OpenCV中实现的图像修复算法有两种。基于Navier-Stokes的修复方法基于图像梯度的快速匹配方法又称(Telea法)对应的两个枚举类型分别如下：CV_INPAINT_N
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2024-05-08 14:10:16
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卷积什么是二维卷积呢？看下面一张图就一目了然： 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×3的区域与3×3的核逐个元素相乘再相加：5=1×1+2×0+1×0+0×0+1×0+1×0+3×0+0×0+2×2 算完之后，整个框再往右移一步继续计算，横向计算完后，再往下移一步继续计算。简而言之，卷积是一个对应位置像素值相乘后再相加
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2024-06-29 08:04:28
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关于源代码源代码和用到的支持超过1G像素大小的opencv库(vc17+vs2022)已经上传到csdn，可以通过博文的标题下方提供连接进行下载。创作背景最近在做一个电路底板的缺陷检测项目，线扫相机保存下来的bmp图像大概为1.5G，像素大小为30000+ x 80000+，在进行缺陷分析之前，需要把bmp大图先切成1280x1280或者640x640的小图，然后在小图上使用yolov8进行缺陷分
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2024-06-06 10:24:19
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图像处理库综述1. OpenCV简介：OpenCV全称是:Open Source Computer Vision Library。是Intel®开源计算机视觉库。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列
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2024-02-29 14:42:34
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。下面让我们一起来探究这个过程：首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。我们的目标是找出LPG气瓶的批号，以便更新已检测的LPG气瓶数量。步骤1：导入必要的库import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt步骤2：加载图像并显示示例图像。im
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2024-03-01 19:13:58
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# 使用 Python 和 Numpy 进行图像的上下对称处理
在计算机图像处理领域，图像的对称性是一个常见且有趣的主题。本文将探讨如何使用 Python 中的 Numpy 库实现图像的上下对称处理。通过对图像实现这种变换，我们可以创造出富有艺术感的效果，或者简单地对图像进行修改以满足特定需求。
## 什么是上下对称？
上下对称指的是对图像的上下部分进行翻转，使得图像的上半部分成为下半部分的
图像轮廓是具有相同颜色或者强度的连续点的曲线。固定阈值、自适应阈值、大津阈值。
原创
2023-07-09 09:15:33
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数据的读取cv2.IMREAD_COLOR:彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像import cv2
img = cv2.imread('E:/opencv/open-cv/2-7/cat.jpg',1)
cv2.imshow("img", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()cv2.imread()读取图片，当括
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2024-02-27 17:52:02
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前面一篇教程中，我们实现了Zhang的快速并行细化算法，从算法原理上，我们可以知道，算法是基于像素8邻域的形状来决定是否删除当前像素。还有很多与此算法相似的细化算法，只是判断的条件不一样。在综述文章， Thinning Methodologies-A Comprehensive Survey中描述了各种细化算法的实现原理，有兴趣可以阅读
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2023-08-07 15:33:58
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一、图像腐蚀 膨胀 细化的基本原理 1．图像细化的基本原理 ⑴ 图像形态学处理的概念 数字图像处理中的形态学处理是指将数字形态学作为工具从图像中提取对于表达和描绘区域形状有用处的图像分量，比如边界、骨架以及凸壳，还包括用于预处理或后处理的形态学过滤、细化和修剪等。图像形态学处理中我们感兴趣的主要是二值图像。 在二值图像中，所有黑色像素的集合是图像完整的形态学描述，二值图像的各个分量是Z2的元素。假
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2024-04-07 13:02:25
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简 介： 本文中我们讨论了利用 C++， Python对图像进行剪切的基本方法， 这些方法都是应用了对于矩阵的切片操作完成的。指定剪切图片在图像数据矩阵中对应的高、宽的范围，对应范围的数据代表了切割出来的图像。通过 imwirte, imshow 可以将切割下的图片进行存储和显示。 后面也进一步讨论了如何对大的图片进行分割，形成许多小的图片的方法。关键词： 图片剪切，crop
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2023-11-15 16:04:54
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