视频画面本质上是由一帧一帧的连续图像组成的，播放视频其实就是在播放窗口把一系列连续图像按一定的时间间隔一幅幅贴上去实现的。人眼在连续图像的刷新最少达到每秒24帧的时候，就分辨不出来图像间的闪动了，使人感觉呈现出来的是连续的画面，视频的播放就是利用了这一点。我们知道，电影被称为“24帧的艺术”，意思就是电影画面每秒刷新24帧，即每秒显示24副图像，它的帧率(Frames per Second，简称：
MATLAB论文绘图模板与尺寸设置MATLAB图形绘制尺寸设置figure和axes中属性Position的定义与使用figure及axes属性修改的三种方式图形导出理想尺寸的最方便的方法MATLAB绘图模板，以3子图12cm宽的函数输出为例参考文献 MATLAB图形绘制尺寸设置首先我们需要清楚MATLAB对图形尺寸的几个定义： screen：默认为电脑显示屏幕； figure：matlab软件
1 模板匹配1.1 原理所谓的模板匹配，就是在给定的图片中查找和模板最相似的区域，该算法的输入包括模板和图片，整个任务的思路就是按照滑窗的思路不断的移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果。实现流程：准备两幅图像：1.原图像(I)：在这幅图中，找到与模板相匹配的区域2.模板(T)：与原图像进行比对的图像块滑动模板图像和原图像进行比对：将模板块每次移动一个
# Android设备正常长宽比的科普
在移动设备领域，Android设备有着广泛的应用。为了确保用户在不同设备上获得一致的体验，了解Android设备的正常长宽比是非常重要的。本文将通过代码示例、状态图和流程图，详细解释Android设备正常长宽比的概念和应用。
## 一、Android设备长宽比的概念
长宽比（Aspect Ratio）是指屏幕的宽度与高度的比例。在Android设备中，
# 如何使用Python绘制长宽比为PDF的图形
## 引言
在数据分析和可视化中，生成高质量的图形是非常重要的。Python作为一种强大的编程语言，其数据分析和可视化库也非常丰富。其中，matplotlib是Python中最常用的可视化库之一。本文将教会你如何使用matplotlib绘制长宽比为PDF的图形。
## 步骤概览
下面是整个过程的步骤概览。我们将使用matplotlib.pypl
1.模板匹配（Template Match）（1）模板匹配介绍模板匹配就是在整个图像区域发现与给定子图像匹配的小块区域，所以模板匹配首先需要一个模板图像T（给定的子图像）另外需要一个待检测的图像-源图像S工作方法，在带检测图像上，从左到右，从上到下计算模板图像与重叠子图像的匹配度，匹配程度越大，俩者相同的可能性越大模板匹配介绍——匹配算法介绍计算（归一化）平方不同计算（归一化）相关性计算（归一化）
实验十三 轮廓形状分析实验一、实验目的和要求二、实验内容三、实验仪器、设备四、实验原理五、实验步骤六、实验注意事项七、实验结果八、实验总结 一、实验目的和要求 理解轮廓形状分析的基本原理；掌握实现轮廓形状分析的代码编写方法。二、实验内容 （一）新建工程; （二）在Vs2015中配置OpenCV; （三）得到原图的灰度图像并进行平滑； （四）使用Threshold检测边缘； （
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
使用特定形状的轮廓包围基本概念在实际应用中, 经常会有将检测到的轮廓用多边形表示出来的需求, 提取包围轮廓的多边形也方便我们做进一步分析, 轮廓包围主要有一下几种: - 轮廓外接矩形 - 轮廓最小外接矩形(旋转) - 轮廓最小包围圆形 - 轮廓拟合椭圆 - 轮廓逼近多边形曲线轮廓外接矩形不能进行旋转，为下图中所示的绿色框。 函数原型轮廓外接矩形—boundingRect()Rect bo
目录 图像模板匹配 图像霍夫线检测 图像霍夫圆检测 图像模板匹配# 模板匹配
# 在给定的图片中查找和木板最相似的区域
# 输入包括模板和图片
# 思路：按照滑窗的思路不断移动模板图片，计算其与图像中对应区域的匹配度，最终将匹配度最高的区域选择为最终的结果
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
矩形识别.利用opencv来识别图片中的矩形 其中遇到的问题主要是识别轮廓时矩形内部的形状导致轮廓不闭合。 1. 对输入灰度图片进行高斯滤波 2. 做灰度直方图，提取阈值，做二值化处理 3. 提取图片轮廓 4. 识别图片中的矩形 5. 提取图片中的矩形常用函数 （1）approxPolyDP 多边形逼近
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2023-08-01 11:55:50
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文章目录检测前预处理----边缘检测二值图findContours函数----检测轮廓contourArea、arcLength函数----面积、周长contourArea函数----轮廓面积arcLength函数----轮廓长度approxPolyDP函数----曲线折线化drawContours函数----绘制轮廓示例 检测前预处理----边缘检测二值图所谓形状/轮廓的检测就是把待检测图像中
OpenCV支持大量的轮廓、边缘、边界的相关函数，相应的函数有moments、HuMoments、findContours、dr
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2023-01-05 11:46:34
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# 利用Java判断图片长宽比
在处理图片时，有时候我们需要判断图片的长宽比，以便进行进一步的处理。本文将介绍如何利用Java代码来判断图片的长宽比。
## 获取图片长宽信息
在Java中，我们可以利用`BufferedImage`类来获取图片的长宽信息。下面是一个简单的代码示例，用于获取图片的长宽信息：
```java
import java.awt.image.BufferedImag
# Python 设置图片像素长宽比
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何使用 Python 设置图片的像素长宽比。这对于图片处理和图像识别等应用非常重要。我将分步骤向你介绍整个流程，并提供每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
下面是完成设置图片像素长宽比的整体流程：
```mermaid
journey
title 设置图片像素长宽比流程
section 准备工作
形态学滤波-角点检测就是利用形态学处理中的腐蚀和膨胀操作进行的角点检测、边缘检测。基本步骤第一步：十字型核-------->【对原图：膨胀操作】效果：原图在水平和垂直方向会扩展，而45度.135度方向没有得到扩展目的：目的是使得在下一步的腐蚀操作中，保证腐蚀后的边缘与原图一致，而只有角点被腐蚀掉第二步：菱形核-------->【对第一步的结果：腐蚀操作】效果：使得第一步的结果在水平和垂
十六、背景建模怎样捕捉一个物体是前景（运动）还是背景（静止）？有两个方法 方法一：帧差法 由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但会引入噪音和空洞问题。 方法二：混合高斯模型 在进行前景检测前，先对背景进行
图片拉伸，改变长宽比
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2018-04-09 16:39:00
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在这篇文章里，我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念，如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 一、引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像，如果放大或者缩小图片的尺寸，笼统的来说，可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式：（1）resize函数，这是最直接的方式 （2）pyrUp(),pyrDo
基本属性cv2.imread(文件名，属性) 读入图像属性：指定图像用哪种方式读取文件cv2.IMREAD_COLOR：读入彩色图像，默认参数，Opencv 读取彩色图像为BGR模式 ！！！注意cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图像。cv2.imshow(窗口名，图像文件) 显示图像可以创建多个窗口cv2.waitKey() 键盘绑定函数函数等待特定的几毫秒，看是否由键盘输入。cv
