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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            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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            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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            # Java OpenCV 纹理检测的科普
在计算机视觉领域,纹理检测是一个非常重要的任务,尤其是在图像处理和机器视觉等应用中。OpenCV是一个开源计算机视觉库,广泛用于图像和视频处理。本文将介绍如何使用Java和OpenCV进行纹理检测,并给出示例代码。
## 纹理检测的基本概念
纹理是图像的一个重要特征,它包含了关于表面结构和性质的信息。在许多应用中,如医学影像、自动驾驶汽车和智能监控            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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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            实现目标:通过opencv读取视频文件,并通过OpenGL渲染播放视频OpenGL版本:3.3(貌似3.3以上的版本都可以,没测)OpenGL库:glfw,glad,glm说明:glfw库是glut的升级版本,依赖于OpenGL,用于显示窗口,捕捉窗口事件的API,下载地址:          https://www.glfw.org/d            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录前言两种完整实现方案源码Matlab版本源码_传统图像处理方法:[]()python版本源码_深度学习方法(神经网络):[]()一、代码实现步骤1.引入库2.均值滤波(高斯滤波、高斯双边滤波)3.边缘检测4.像素二值化5.旋转矫正6.ROI获取7.建立特征8.二值纹理特征提取9.图片分成m*n块10.LBP特征提取11.SIFT特征提取与匹配12.绘制第几组样本的类内类间距离直方图总结            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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 本文旨在帮助大家理解指纹识别的机制和一些算法原理,有一个好的理解之后,读者朋友们需要自己做出一些修改,提出自己的想法。  
 特别说明,本文依据Raffaele教授的workshop整理而成,读者朋友们不要草率复制粘贴作为自己的论文或者报告。  
 特别鸣谢读者朋友weixin_48302485的资助!祝学业顺利,事事如意。 
 文章目录指纹的分割估计局部脊线的方向计算局部脊线的频            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            认识数码相机的摩尔纹 产生的原理和条件 
 作者:totoba 
 用数码相机拍摄景物中,如果有密纹的纹理,常常会出现莫名其妙的水波样条纹。这就是摩尔纹。最近关于摩尔纹讨论比较多,本文就摩尔纹的原理及其产生条件作一些分析。简单的说,摩尔纹是差拍原理的一种表现。从数学上讲,两个频率接近的等幅正弦波叠加,合成信号的幅度将按照两个频率之差变化。差拍原理广泛应用到广播电视和通信中,用来变频、调制等。同样,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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            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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            上一篇文章里的立方体由于没有开启深度测试而出现奇怪的样子,本文将开启深度测试并使用纹理来进行绘制。1.开启深度测试在 WebGL 中,我们可以通过gl.enable(gl.DEPTH_TEST)命令来简单地启用深度测试。但是,由于 WebGPU 是低级 API,因此还需要更多设置。首先,需要对 RenderPipeline 进行一个depthStencil设置。// create a render            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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            
                
         
            
            
            
            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            
                
         
            
            
            
            地形纹理贴图处理辅助之:  
 osg结合OpenCv实现对图像的轮廓提取、剪裁、投影及综合处理 
       OpenCv 
作为 
C/C++ 
的混合体。虽然目前还不成熟,在内存及对像处理上还不是很完善,但其提供一个较好的图像算法开源库。 
   
结合 
OSG 
的窗口和渲染和绘图功能,可以实现对许多图像处理工具的开发。 如:  &nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            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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