下一个教程： 等高线的层次结构目标在本章中，我们将学习凸性缺陷以及如何找到它们。寻找从一个点到一个多边形的最短距离匹配不同的形状理论和代码1. 凸性缺陷我们在第二章关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个船体的物体都可以被认为是凸性缺陷。OpenCV提供了一个现成的函数来查找这个缺陷，即cv.convexityDefects()。一个基本的函数调用看起来如下：hull = cv.conve
文章目录一、概论二、多通道分离函数split()三、多通道合并函数merge()四、图像多通道分离与合并例程 一、概论在图像颜色模型中不同的分量存放在不同的通道中，如果我们只需要颜色模型的某一个分量，例如只需要处理RGB图像中的红色通道，可以将红色通道从三通道的数据中分离出来再进行处理，这种方式可以减少数据所占据的内存，加快程序的运行速度。同时，当我们分别处理完多个通道后，需要将所有通道合并在一
OpenCV3的数据类型比较多，主要分为：基本数据类型(basic data types): 包括c++对应的基础类，如int、float等；简单的容器、数组和矩阵类；简单的例如点、矩形、尺寸等的几何概念类。 帮助类(helper objects)： 这一类表示一些抽象的概念。例如碎片处理的点类、切片使用的范围类、终止条件类等。 大型数组类(large array types)： 这一类通常包含很
很多情况下，使用一个全局单应变换并不能准确对齐图像，需要一些后处理来削弱拼接的痕迹，比如寻找最佳拼接缝。使用全局单应变换的对齐结果，实现代码参考图像拼接（六）：OpenCV单应变换模型拼接两幅图像：仔细观察，在拼缝的下方出现了没对齐的问题。寻找最佳拼接缝算法中，Graph Cut很经典。它将计算机视觉问题和网络流联系在一起。寻找最佳拼接缝等价于求网络流的最小割。 在网络流问题中，最小割和最大流相等
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2024-04-29 20:55:38
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学更好的别人，做更好的自己。本文长度为2498字，预计阅读7分钟前言上一篇《C++ OpenCV生成九宫格图像》介绍了如何将图片分割城九宫格，然后重新打乱了顺序显示出来，本篇就来说一下怎么制作一个九宫格的拼图游戏。项目的重新创建了，和数字华容道在一个源码中，最后会放出链接。实现效果Q1九宫格拼图和数字华容道差别在哪？其实这个问题最主要的就是两个方面：1.原来的数据华容道是4X4的布局，九宫格拼图是
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2024-07-22 15:15:29
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因为现在在做的项目里牵涉到图像分割，这两天一直在找各种资料。终于可以更新了！先补充点基础知识：数字图像的质量取决于层次（Hierarchy）、对比度、清晰度。层次越多视觉效果就越好。对比度=最大亮度/最小亮度。在对图像的研究和应用中，人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣，这些部分一般称为目标或前景。这就是图像分割的意义啦！概念：图像分割就是指根据图像的灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不
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2024-09-05 13:16:19
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初衷最近比较闲，跟同学聊天讲到他的课题：医学图像分割，提取左心室区域。我就好奇要了原始图片，发现超声图像果然比红外图像分辨率低，他指给我左心室所在区域。思路拿到这张图第一眼，脑海里蹦出无数个小想法：感兴趣区域为一个扇形，所以首先制作掩模；这种灰度分级模糊的图像，若想分类，可以试试Kmeans，或者直接用阈值分割；后续可以分析特征，通过边界跟踪一类得到。具体流程1、原图通过k_means二分类，并得
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2024-04-26 15:01:32
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对于canny算法，这个应用非常广泛算法，我着实想不到什么很好的开场词来介绍它。那么就套用《Learning openCV》中文版中的一段好了： “在图像边缘检测中，抑制噪声和边缘精确定位是无法同时满足的，一些边缘检测算法通过平滑滤波去除噪声的同事，也增加了边缘定位的不确定性；
本发明涉及图像处理领域，特别涉及到一种自动校直的图像拼接方法。背景技术：：图像涉及到人们生活工作的各个领域。随着计算机相关领域的飞速发展，数字图像处理的应用价值被许多专家学者发现，其应用领域也在不断的壮大。数字图像处理作为一门富有前景的交叉性学科，吸引了很多来自其他科学领域的研究者参与其中，并在基础研究和工程实践中应用广泛。图像拼接技术是数字图像处理中不可或缺的一个关键分支，近年来，伴随着计算机视
0 先堵为快1 思路1）在ArcMap中，对于重点突出区域生成多环缓冲区，2）使用Union工具，给多环缓冲区加一个边界，该边界范围与地图出图范围一致3）对缓冲区的多边形使用由小到大的透明度，使用白色填充符号2 步骤第一步：创建多环缓冲区。根据研究区域边界，可以使用ArcToolbox中分析工具箱里的Multiple Ring Buffer tool工具创建多环缓冲区，也可以使用Buffer向导。
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2024-08-20 18:31:05
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前言概述之前写了两篇文章分别是图像单应性矩阵变换与图像拼接，图像拼接中使用单应性矩阵实现图像特征对齐，从而为图像拼接特别是无缝拼接打下基础，看一下上一篇我的图像拼接效果如下：经过分析发现：效果不好的原因是像素叠加的时候没有考虑左右两侧图像的位置信息，直接通过手动指定了融合区域跟阈值，而不是根据图像实际位置由图像生成mask层，根据mask层动态生成融合图像重叠区域的阈值，如此可以解决融合不够自然
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2024-07-31 17:05:29
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总述问题：现在手上有两幅图像，我们希望把这两副图像进行在图像的公共区域内进行拼接，该如何实现？图像拼接算法大概步骤：使用特征点检测算法计算出特征点和特征描述符； - 特征点检测算法有：sift surf orb fast lbp等 - 这些算法都同属于一个父类，并且父类的方法里有：creat()、detectAndCompute（）直接调用进行图像匹配 - 图像匹配算法里有BFMatcher（暴力
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2024-03-20 15:31:28
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0.项目概述项目实现了将两张图片基于OpenCvSharp进行基本的的图像简单拼接，并在picturebox上显示结果，最后将图片保存到本地磁盘。 源代码及测试图片：1基础步骤和界面设计参考之前博客： 1.1引用using OpenCvSharp;using OpenCvSharp.Extensions; 1.2将Picturebox、Label、Button、ComBobox等控件进行布局、改名
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2023-12-29 16:13:24
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如下图所示美术给我两张255X255的图片让我来拼接。第二张图的X坐标明明是X偏移255的为什么中间有一像素呢？ 此时如果你不加思索的就把X偏移改成254。仔细看看下面这个位置明显图片没有被拼接上？如果两张图片都是纯色的话可能这样可以被拼上，但是这是不解决核心问题的。。 如果你看NGUI的源码你会发现NGUI会自动把奇数宽高的图片补起成偶数的宽高图片。如下图所示，当你制作完一个
当谈到游戏角色的3D模型风格时，有几种不同的风格：写实风格：这种风格追求高度真实感和细节，力求让角色看起来与现实世界中的人物相似。卡通风格：卡通风格通常更夸张和简化，特征更为突出，颜色更加鲜艳，给人一种轻松愉快的感觉。像素风格：像素风格是将角色呈现为像素化的图像，类似于早期8位或16位游戏中使用的风格，有一种怀旧感。手绘风格：手绘风格的角色模型看起来就像是手工绘制的一样，线条更加柔和，给人一种
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2024-06-21 22:55:23
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目录一、canvas简介1.1 什么是canvas？（了解）1.2 canvas主要应用的领域（了解）二、canvas绘图基础2.0 sublime配置canvas插件（推荐）2.1 Canvas标签2.1.1 canvas标签语法和属性 （重点）2.1.2 浏览器不兼容处理（重点）2.2 canvas绘图上下文context 62.2.1 Context：Canvas的上下文、绘制环境
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2024-09-11 20:56:08
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1-5 见缝插针任务1：资源下载任务2：案例演示任务3：创建工程和场景Project Name：StickPinimport素材，为两张png图创建各个分类文件夹Scenes/ Prefabs/ Scripts修改Main Camera的Clear Flags为Solid Color Background颜色到小清新的卡其色任务4：创建小球和分数显示2D游戏 -- 勾选Scene上的2D标识创建
我有兴趣确定 NDVI 损失最大的年份。我创建了一个函数来收集所有陆地卫星图像并应用预处理。当我导出结果以识别 NDVI 损失最大年份时，生成的数据产品与陆地卫星场景足迹有可怕的接缝线。造成这种情况的原因是什么以及如何调整代码？
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2024-03-19 14:17:00
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如题，出现这个问题是我们公司项目在优化阶段将部分打包的资源，如：Prefab 中的一些对象的材质，都使用了最简单的 shader，这些 shader 可能只是一个 unlit这个 unlit 简单到什么程度呢？可能只是使用到 uv 坐标对 texture 采样，所以顶点数据仅仅使用到：SV_Position （这个是每个 VertexShader 必定需要的数据，所以这个是剔除不了的）Texcoo
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2024-10-08 12:21:34
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模型是数字孪生的核心组成部分，为数字孪生提供了在数字环境中理解、模拟和管理实际世界的能力。在山海鲸数字孪生软件中，支持导入第三方工具模型，并在软件中进行一定的编辑。本文为大家解答山海鲸可视化软件中关于三维模型的一些基本问题。一、山海鲸可视化支持导入模型类型？目前，山海鲸可视化软件主要支持GLTF/GLB两种 3D 模型文件格式，如果您有其他格式的 3D 模型
