# 实现 Android 灰色渐变条纹背景
在 Android 开发中，创建一个灰色渐变色有条纹的背景可以提升用户界面的美观程度，特别是在某些应用场景中。本篇文章的目的是教会刚入行的小白如何实现这个效果。整个流程将分为几个步骤，接下来我们将详细地分解每一步。
## 整体流程
下面是实现灰色渐变色条纹背景的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-14 05:19:24
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CNN工作原理笔记卷积神经网络定义卷积运算池化激活函数全连接反向传播算法其他应用延伸知识 首先放个学习视频链接: 大白话讲解卷积神经网络工作原理.卷积神经网络定义CNN其实就相当于黑箱，有输入有输出 输入：二维像素阵列 输出：判决结果（图片语义）鲁棒性和抗干扰性强 为了与原图进行对比，因此我们需要提取出原图的特征，叫做卷积核或特征提取器 卷积操作：把原图中包含此特征的部分提取出来。卷积运算绿色表
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2023-12-15 22:34:16
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我最近在做程序的时候 发现了这个问题 一个完好的图片 在电脑上布局的时候显示很好 但是一旦部署到手机上的适合 就会出现图片出现很乱的条纹 这是一个让人很烦躁的问题 明明很好很漂亮的一张图片 而且也很适合我们当前用的程序
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2023-10-27 07:25:18
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显卡类：常见故障一：开机无显示 此类故障一般是因为显卡与主板接触不良或主板插槽有问题造成。对于一些集成显卡的主板，如果显存共用主内存，则需注意内存条的位置，一般在第一个内存条插槽上应插有内存条。由于显卡原因造成的开机无显示故障，开机后一般会发出一长两短的蜂鸣声（对于AWARD BIOS显卡而言）。常见故障二：显示花屏，看不清字迹 此类故障一般是由于显示器或显卡不支持高分辨率而造成的。花屏时
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2023-10-24 21:49:38
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图像平滑是一种区域增强算法，在图像产生、传输和复制的过程中，会因为多方面原因而产生噪声(某一像素与周围像素点相比有明显不同)或丢失数据，因而图像的质量会降低。此时就需要对图像进行一定的增强处理，以降低图像质量带来的影响图像噪声图像噪声使得图像模糊，甚至淹没图像特征，造成分析困难。常见的噪声分类:产生原因: 外部噪声、内部噪声统计特征: 平稳噪声 非平稳噪声幅度分布: 高斯噪声 椒盐噪声噪声频谱:
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2024-03-24 09:08:54
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将相机标定测量内参矩阵、畸变系数与去畸变返回无畸变图融合使用时修改dir为存放图片的文件夹名称修改board_size为行列的角点数建议目录下存放多几张图片进行去畸变下一步与去透视变换融合，生成一个矩阵，同时完成去畸变与透视变换。#include<opencv2/opencv.hpp>
#include <fstream>
#include<iostrea
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2024-04-11 13:47:42
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OpenCV入门学习day04出入每天学习点OpenCV，做做计算机视觉项目 文章目录OpenCV入门学习day04前言一、滤波处理1.方框滤波2.均值滤波（模糊）3.高斯滤波（高斯模糊）4.双边滤波5.中值滤波二、形态学操作1膨胀腐蚀2、开操作、闭操作、形态学梯度、顶帽、黑帽morphologyEx（）函数自适应阈值算法adaptiveThreshold3、图像金字塔 前言一、滤波处理所谓滤波处
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2024-02-25 23:07:53
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离散傅里叶变换就是将图像从空间域转换到频域，这一转换基本原理为：任一函数都可以表示成无数个正弦和余弦函数的和的形式，二维图像的傅里叶变换可用公式表示为：其中，f是空间域，F是频域，转换之后的频域值是复数，因此显示傅里叶变换之后的结果需要使用实物图像加虚数图像或者幅度图像加相位图像的形式。示例;#include"stdafx.h"
#include <opencv2/core/utility.
1.图像噪声#图像噪声 ‘’’ 由于图像采集,处理,传输,过程中不可避免的会受到噪声的污染,妨碍人们对图像理解及分析处理. 常见的图像噪声有高斯噪声,椒盐噪声等 ‘’’#椒盐噪声 ‘’’ 椒盐噪声也称为脉冲噪声,是图像中经常见到的一种噪声,它是一种随机出现的白点或者黑点, 可能是亮的区域有黑色像素,或在白色区域有黑色像素(或者两者皆有).椒盐噪声的成因可能 是影像讯号受到突如其来的强烈干扰而产生,
前言正好讲组会的时候介绍了这篇文章，搬过来，选自30th USENIX Security Symposium. August 11–13, 2021。 由于专业的局限和有限的水平，这篇介绍会尽量避开原文中物理原理方面的知识，并难免有误解和错漏，感兴趣的可自行去阅读原文。原文链接:https://www.usenix.org/conference/usenixsecurity21/presentat
# 去除图像条纹的技术探讨
图像处理是计算机视觉和图像分析中的一个重要领域。许多图像在采集过程中会受到各种干扰，出现条纹噪声，这种噪声严重影响了图像的质量。在本文中，我们将探讨如何使用Python去除图像中的条纹，并给出相应的代码示例。
## 图像条纹的成因
条纹噪声通常是由于摄像头传感器在录像或拍摄过程中不稳定，或者由于光源变化引起的。这些条纹看起来像是一系列平行的线条，可能影响图像的整体
图像条纹噪声消除条纹噪声sensor中由于传感器的差异产生固定模式噪声（FPN），FPN与
原创
2023-04-12 09:15:10
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【blog算法原理】Opencv中直线的表示方法
一、问题的提出：
在实际项目编写过程
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2024-05-09 08:14:48
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有时技术会增强艺术,有时它会破坏艺术。为黑白电影着色是一个可以追溯到 1902 年的非常古老的想法。几十年来，许多电影创作者反对为黑白电影着色的想法，并认为这是对他们艺术的破坏。今天，它被认为是对艺术形式的一种改进。如果算法不使用任何用户输入，那不是很酷吗？1.定义着色问题让我们首先根据 CIE Lab 色彩空间来定义着色问题。与 RGB 颜色空间一样，它是一个 3 通道颜色空间，但与 RGB
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2024-02-29 18:33:05
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opencv中有多种滤波方法实现图像平滑，线性滤波包括方框、均值、高斯。非线性滤波有：中值、双边滤波。线性滤波：像素的输出值取决于输入像素的加权求和线性滤波其原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波（高斯加权平均值）等。由于线性滤波是算术运算，有固定的模板。非线性滤波：其算子中包含了非线性算子
非线性滤波的原始数据与滤波结果是一种逻
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2024-08-24 13:26:59
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如果在空中挥挥笔，就可以在屏幕上画出来，这不是很酷吗?如果我们不使用任何特殊的硬件来实现这一点，那将会更加有趣，仅仅是简单的计算机视觉就可以做到，事实上，我们甚至不需要使用机器学习或深度学习来实现这一点。所以在这篇文章中，你将学习如何创建自己的虚拟笔和虚拟橡皮擦。整个应用将从根本上建立在轮廓检测的基础上。你可以把轮廓看作是有相同颜色或强度的闭合曲线，它就像一个blob，你可以在这里读到更多关于轮廓
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2024-04-28 19:27:25
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平滑有时也称为模糊，是一种简单且经常使用的图像处理操作。平滑有很多原因，但通常是为了减少噪点。但是这样通常会降低图像的分辨率。OpenCV提供了五种不同的平滑操作，每种平滑操作都可以完成不同的平滑操作。所有这些函数中的src和dst参数都是通常的源图像和目标图像。每个平滑操作都具有特定于相关操作的参数。其中，唯一的通用参数是最后一个borderType。该参数告诉平滑操作如何处理图像边缘的像素。1
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2024-04-08 11:27:27
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目录2. 图像处理2.1 图像阙值2.2 图像平滑2.3 形态学操作2.3.1 腐蚀操作2.3.2 开运算与闭运算2.3.3 梯度运算2.3.4 礼帽与黑帽2.4 图像梯度2.4.1 Sobel算子2.4.2 Scharr算子与Lapkacian算子2.5 边缘检测2.6 图像金字塔2.7 轮廓检测2.7.1 图像轮廓2.7.2 绘制轮廓2.7.3 轮廓近似2.7.4 边界矩形2.7.5 外接圆
图像去雾：对浓雾天气下拍摄，导致细节无法辨认的图像进行去雾处理，还原更清晰真实的图像调用攻略（Python3）首先认证授权：在开始调用任何API之前需要先进行认证授权，具体的说明请参考：http://ai.baidu.com/docs#/Auth/top获取Access Token向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求（推荐使用POS
引子因研究兴趣不在图像处理，所以对图像中的『卷积』操作未做深入思考，直到某天，灵光一闪，我突然意识到
图像『卷积』应该可以和『信号处理』联系起来
更进一步
图像卷积的本质，是提取图像不同『频段』的特征
然而放眼望去，市面上大谈特谈『卷积』的文章，各种雷同，互相『借鉴』，都是在讲解卷积的不同方式、卷积的参数共享、卷积的具体操作、卷积在图像上的效果，竟鲜有一篇像样的文章，真正触及『卷积』的
