目录一、背景介绍1.1 什么是纹理特征？1.2 纹理描述方法二、基于python的LBP算法说明及实现2.1 LBP特征提取的一般步骤2.2 原始LBP2.3 圆形LBP算子2.5 旋转不变性2.4 等价模式和混合模式三、基于python-skimage的LBP实现四、基于python-opencv的LBP实现参考 一、背景介绍LBP特征曾广泛应用在人脸检测中，但随着深度学习的发展，其竞争力有所
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2024-05-14 22:30:28
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opencv学习笔记D01 文章目录opencv学习笔记D01一、图片读取二、图片保存三、图片展示四、图片缩放五、四种常用插值方式的比较1、最近邻插值2、双线性插值3、区域插值4、三次样条插值我是尾巴： opencv，Open Source Computer Vision Library.OpenCV于1999年由Intel建立。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可
如今，增强现实是计算机视觉和机器人领域的热门研究课题之一。增强现实中最基本的问题是估计相机姿态对物体的尊重，在计算机视觉区域的情况下，稍后进行一些 3D 渲染，或者在机器人的情况下，获得物体姿势以抓住它并进行一些操作。然而，这不是一个需要解决的微不足道的问题，因为图像处理中最常见的问题是应用大量算法或数学运算来解决人类基本且直接的问题的计算成本。目标在本教程中，将介绍如何构建一个实时应用程序来估计
## Java实现视频超清算法
### 一、整体流程
下面是实现视频超清算法的整体流程，可以使用表格展示步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取原始视频文件 |
| 2 | 对视频进行解码 |
| 3 | 对每一帧图像进行超清处理 |
| 4 | 将处理后的帧图像进行编码 |
| 5 | 生成超清视频文件 |
### 二、具体实现步骤
1. 读取原
原创
2023-10-13 12:15:32
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本篇主要是讲使用Opencv导入一副图片，然后讲该副图片当成纹理显示在opengl当中。首先说如何配置Opencv我的硬件环境是： Windows10+Visual Studio 2015+opencv3.0先在此网站下载opencv,下载之后，它是长这样的,点击它，会自动解压缩成名字为“opencv”的文件夹接下来进行环境配置：从控制面板开始，按着这个路径 Control Panel
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2023-12-13 17:30:09
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图像特征提取与描述图像特征纹理特征引入Harris 角点检测OpenCV 中的 Harris 角点检测亚像素级精确度的角点Shi-Tomasi 角点检测 & 适合于跟踪的图像特征 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。 颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质；纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质；形状
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2023-11-03 09:43:48
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目录新版本的QKEngine特性介绍系统架构图测试结果新的数据文件.dtexture纹理的绘制机制新的数据结构绑定EBO数据指定数据属性绘制数据纹理的绑定绑定到ID使用Shader的设置在顶点着色器获取CPU压进去的纹理坐标将纹理坐标从顶点着色器传给片元着色器在片元着色器接收这个纹理坐标在片元着色器捕捉当前opengl状态机上的纹理状态完成纹理状态->纹理坐标的映射 新版本的QKEngin
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2024-04-18 15:07:42
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如果你还不知道什么是纹理，可以先看一下LearnOpenGL-CN中的纹理章节。简单的思路就是用OpenGL画一个矩形，然后将一张图片作为纹理贴到这个正方形上。为了能够将纹理映射(Map)到三角形上，我们需要指定三角形的每个顶点各自对应纹理的哪个部分，这样的话每个顶点都会关联一个纹理坐标。首先，需要定义好矩形(两个三角形)的顶点和纹理坐标的对应关系:在OpenGL中，所有的坐标都是3D坐标(x,
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2024-04-09 11:39:44
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读取图像可以使用opencv，也可以使用skimage，记住他们的区别：读图：opencv读图进来是BGR，而skimage是RGB。显示：opencv的接口使用BGR，而matplotlib.pyplot 则是RGB模式。提取图像纹理1.local_binary_patternfrom skimage.feature import local_binary_pattern
import cv2
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2024-04-01 19:20:18
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、纹理特征描述与分类算法二、 OpenCV 红枣纹理特征检测实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力
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2024-04-02 12:02:18
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一：Gabor滤波器介绍Gabor滤波器是OpenCV中非常强大一种滤波器，广泛应用在纹理分割、对象检测、图像分维、文档分析、边缘检测、生物特征识别、图像编码与内容描述等方面。Gabor在空间域可以看做是一个特定频率与方向的正弦平面加上一个应用在正弦平面波上的高斯核 在实际计算中，一般情况下会根据输入的theta与lambd的不同，得到一系列的Gabor的滤波器组合，然后把它们的结果相加输出，得到
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2024-08-12 17:20:16
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从《Python 图像风格迁移(模仿名画)》一文中看到 OpenCV 可以运行Torch 模型。也来试试，先用vs2008编译一个cv3.3,再下一个"fast-neural-style-master"包，按包中地址下载几个模型，下面是其中一个："http://cs.stanford.edu/people/jcjohns/fast-neural-style/models/instance_norm
文章目录说在前面实验结果说明代码头文件初始化OpenGL正射投影的准备工作准备立方体准备立方体的纹理读取相机参数构造Projection Matrix检测每一帧中的标记并计算View Matrix准备矩形的纹理并渲染渲染立方体其他遇到的一些问题源码 说在前面opencv版本：4.0.1opencv aruco版本：4.0.1opengl：使用glad、glfwar实现：基于标记(marker)v
# Android OpenCV 纹理处理教程
## 1. 引言
在移动应用开发中，图像处理是一个越来越重要的领域，特别是在 Android 平台上，使用 OpenCV 可以轻松实现纹理等效果。对于刚入行的小白来说，理解整个流程和每一步的具体实现非常关键。本文将通过步骤表和流程图详细指导你如何在 Android 中使用 OpenCV 进行纹理处理。
## 2. 流程概述
在开始之前，首先了
一、算法需求基于基于纹理特征提取车辆照片中的车牌区域 二、问题分析在车辆照片中提取车牌区域，需要对图像进行系列变化，移除图像的非车牌区域，使车牌区域在图像中变得显著。目前分析发现，在车辆照片中，车牌区域的特点如下： 1、具有固定的颜色（一般车牌为蓝色、白色、黄色、和绿色） 2、具备特定的字符（车牌号包含汉字、字母、数字） 3、字符具备特定排列规则（车牌号都是水平排列的） 目前不考虑考虑颜色实
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2023-12-27 11:35:45
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软件环境本系列文章中所提到的接口及代码在以下环境中得到过验证：Python == 3.8.5
opencv-contrib-python == 4.5.5.64前言OpenCV的imread()、imwrite()、imshow()函数分别用于读写和显示图像。VideoCapture类和VideoWriter类提供了视频处理能力，支持各种格式的视频文件。 截取官方文档对该部分的描述如下：查看原文计
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2024-04-11 09:17:52
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目录0.学习目标1.图像分割2.固定阈值法3.自动阈值法3.1自适应阈值法 3.2迭代法阈值分割 3.3Otsu大津法 4.图像边缘提取4.1图像梯度4.2模板卷积 4.3梯度图 4.4梯度算子 4.4.1Roberts交叉算子 4.4.2Prewitt算子4.4.3Sobel算子 4.5Canny边缘检测算法5.连通
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2024-02-23 17:49:40
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1.1 总结使用RefS方法，当参考图像很相似时，超分的结果还不错。但是参考图像对超分结果影响很大，特别是当参考图像相似性比较低时，效果不佳。作者通过纹理细节，根据纹理相似性做超分的方法，让RefSR方法受参考图像的相似性影响比较少。相比以往在输入做match,作者在多个level做match,利用多尺度神经迁移，模型能够从具有语义相关性的Ref patches获益更多，在输入的ref image
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2024-05-28 15:59:25
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【OpenCV】使用OpenCV计算图像的水平、垂直梯度1.绘制目标2.核心代码3.运行结果1.绘制目标基本纹理映射，gra.empty()) {
原创
2022-10-17 19:06:17
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【OpenCV】基本纹理映射，纹理平铺效果1.绘制目标2.核心代码3.运行结果1.绘制目标基本纹理映射，请实现如下纹理平铺效果。2.核心代码// 处
原创
2022-10-17 19:06:32
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