本文是针对opencv3.4.1和VS2015在用MFC做了一个小界面，并做图像显示时出现的问题做出解释先上效果图一、创建MFC 1 首先创建一个MFC应用程序; 2 点击OK – Next进入下一步，在这里我们创建一个基于对话框的，大部分选项按默认设置就行，MFC的使用我倾向于选择在静态库中使用MFC。二、编写代码1 打开工程文件，进入资源视图：Led2（工程名称）->Led2.rc-&g
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2024-04-26 15:01:27
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LBP描述LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征计算过程原始的LBP算子定义为在3\*3的窗口内，以窗口中心像素为阈值，将相邻的8个像素
原创
2023-04-22 23:14:08
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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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最近想要学习一下Opencv，打算以此来记录一下自己的学习生活。话不多说，我们直接开冲！！！（对了，我由于也在学习C++，说以全部都是用的C++编程的，有不对的，还请前辈们至正。） 1、首先是引入头文件（输入和输出流的头文件，以及opencv的头文件）和添加命名空间。//头文件
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<iostream>
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2023-09-24 20:14:44
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1.算法概述我们使用11或13维特征向量表示图像中的每个像素。两个特征用于表示像素之间的空间关系；由图像尺寸规格化的x和y像素坐标。对于灰度图像，一个特征是低通表示，它捕获平均图像强度。（低通r、g和b平面用于彩色图像）。我们使用8个特征来表示纹理信息，使用对一组定向过滤器的响应。最后，利用主成分分析法对特征空间进行降维。详细说明如下。 二、a、 平均灰度（和颜色信息） 我们使
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2023-11-10 12:42:10
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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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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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文章目录一、Gabor滤波简介二、代码演示Gabor是一个用于边缘提取的线性滤波器，其频率和方向表达与人类视觉系统类似
原创
2022-08-26 10:40:09
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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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文章目录一、介绍二、特征提取的方法1 HOG2 LBP3 SIFT三、特征转换 一、介绍图像特征工程是图像处理中的一个重要环节，是将图像转换为计算机可以理解的数值特征的过程，通过对图像特征检测后，还可以使用其他算法，如SVM、KNN等进行图像分类，或者进行关键点匹配。通常图像特征工程分为两个主要的部分:特征提取和特征转换特征提取: 这一部分主要是提取图像中有用的信息，如SIFT,SURF,HOG
1. 引言 纹理是对图象的象素灰度级在空间上的分布模式的描述，反映物品的质地，如粗糙度、光滑性、颗粒度、随机性和规范性等。当图象中大量出现同样的或差不多的基本图象元素（模式）时，纹理分析是研究这类图象的最重要的手段之一，此外分形方法也十分重要[2]。 &nbs
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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Opencv基础之①图像读取和显示（Python实
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2024-04-16 11:25:39
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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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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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“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。 ▌图像特征 首先我们需要明白图像特征是什么以及它的使用方法。图像特征是一种简单的图像模式，基于这种模式我们可以描述我们在图
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2024-05-09 12:16:51
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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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基于上篇已安装好opencv库，现在开始创建第一个opencv工程，并编写显示图片的代码。一、创建工程目录，并进入目录 $ mkdir example $ cd example从宏观来说，我们只要写两个文件，一项目源码文件，二编译文件。源码文件：顾名思义，就是我们写 代码的cpp文件；编译文件：用来编译整个工程，生成可执行文件。二、创建cpp文件
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2024-04-11 08:39:22
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在计算机视觉领域，图像纹理被定义为图像中像素强度变化的一种重复模式，它能够传递图像表面特征的信息。通过对纹理的分析，我们可以有效地实现图像分类、物体检测、语义分割等技术。此外，图像纹理在许多实际应用中，如自动驾驶、医学图像分析和农业监测等，起到了至关重要的作用。以下是对“图像纹理 python”的分析与实现。
### 背景描述
在进行图像处理时，纹理的提取和分析能够显著提高模型的性能。以下是图像
