一、艾略特波段理论简介波浪理论是美国证券分析家拉尔夫·纳尔逊·艾略特（R.N.Elliott）利用道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average，DJIA）作为研究工具而创建的一种理论。基本要点：①一个完整的循环包括八个波浪，五上三落。 ②波浪可合并为高一级的浪，亦可以再分割为低一级的小浪。 ③.跟随主流行走的波浪可以分割为低一级的五个小浪。 ④1、3、5三个波浪中，
阿基米德原理：流体静力学的一个重要原理，它指出，浸入静止流体中的物体受到一个浮力，其大小等于该物体所排开的流体重量，方向竖直向上并通过所排开流体的形心。这结论是阿基米德首先提出的，故称阿基米德原理。结论对部分浸入液体中的物体同样是正确的。同一结论还可以推广到气体。  
图像的膨胀与图像腐蚀是一对相反的过程，与图像腐蚀相似，图像膨胀同样需要结构元素用于控制图像膨胀的效果。结构元素可以任意指定结构的中心点，并且结构元素的尺寸和具体内容都可以根据需求自己定义。定义结构元素之后，将结构元素的中心点依次放到图像中每一个非0元素处，如果原图像中某个元素被结构元素覆盖，但是该像素的像素值不与结构元素中心点对应的像素点的像素值相同，那么将原图像中的该像素的像素值修改为结构元素中
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2023-08-21 11:11:18
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[1] python实现膨胀与腐蚀[2] 图像腐蚀与图像膨胀（Python篇）[3] OpenCV 图像处理之膨胀与腐蚀【推荐】膨胀cv2.dilate(img, kernel, 1)腐蚀cv2.erode(img, kernel, iterations=1)开运算开运算：先腐蚀，再膨胀cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel,
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2023-08-04 12:21:23
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# Python旋转扭曲实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能为刚入行的小白提供一些关于如何在Python中实现旋转扭曲的帮助。旋转扭曲是一种图像处理技术，它可以改变图像的局部区域，使其看起来像是被旋转或扭曲了。在本文中，我们将通过一个简单的例子来展示如何实现这一效果。
## 步骤流程
首先，让我们通过一个表格来展示实现旋转扭曲的步骤流程：
| 序号 | 步骤 | 描述 |
| -
原创
2024-07-21 10:26:50
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滤镜版本名称 :Flaming Pear Flexify 2.68、2.88【中英文最新版】主要功能描述 :【扭曲变形滤镜】又名【极坐标】 兼容的PS版本:PS 6\7\CS\CS2\CS3\CS4\CS5\CS6\CC\2014CC\2015CC\2015.5CC\2017CC(32或64位) 兼容系统版本 :win7(32\64) win8(32\64) win10(32\64)【支持MAC】
1、【for instance】例如，比如，拿...来说 2、【inflate】美[ɪnˈflet]vt.& vi.使充气（于轮胎、气球等）; 膨胀（使）; 通货膨胀（使）; 物价上涨;【inflation】n.通货膨胀; 膨胀; 夸张; 自命不凡; 3、【adjust】美[əˈdʒʌst]t.& vi. 适应，调整，校正（改变…以）; 调准（望远镜等），对准，
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2023-10-30 19:34:30
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一、需求分析必做任务要求用最近邻、双线性、双三次插值方法来实现旋转扭曲和畸变扭曲两种图像扭曲结果。 用户可以任意选择三种插值方式中的任意一种，也可以任意选择对图像进行哪种扭曲，且能很方便地设置扭曲参数。助教提供了 9 张图片，每张图片都有 68 个特征点，这些特征点的坐标保存在 txt 文件里。任务要求对于任意两张图片，使用 TPS 薄板样条插值方法，求出一个从目标图像坐标点到原图像坐标点的映射，
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2024-08-22 11:20:56
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大家好，我还是那只爱踢汪。当你看到扭曲字的效果，是不是总感觉这个做起来会有点困难，今天爱踢汪给您分享新技能，一个封套工具就可以搞定扭曲字。希望您能在平时的工作和学习中使用这些技能，让您成为高手一直是我爱踢汪的心愿。这种效果其实用Ai封套扭曲来制作并不是很难，主要是考究锚点以及手柄的调整：来吧，今天我们就用Ai和Ps制作这幅简约的扭曲效果海报吧！教程步骤打开Ai，新建画板，尺寸随意： 图1
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2023-10-23 11:47:56
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（作者：张华，撰写时间：20119年4月26日）一． 分析过程 今天我在Ps里面在看工具作用的时候想起以前老师教的旋转扭曲，现在想一下还很好玩，不同的摆放就有不同的图形产生，有的好看，有的难看，不过呢用看你细不细心。所以今天我用旋转扭曲做了一个图形出来，希望大家能发现各种工具的作用。 现在也该说说怎么做出来，首先我们选择矩形工具，弄一个矩形出来，当然RGB色值你可以自己选择，我这里调的RGB色值#
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2023-10-13 15:36:26
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# Python中的膨胀算法
在计算机科学与图像处理领域，膨胀（Dilation）是一种基本的图像处理操作。它通常用于二值图像的形态学处理，通过扩大对象的边界来增强图像的某些特征。在本篇文章中，我们将探索膨胀的概念，展现怎样用Python实现这一过程，并通过代码示例来帮助大家理解。
## 1. 什么是膨胀？
膨胀是形态学操作的一部分，主要用于处理二值图像。它的基本思想是用结构元素“扩展”图像
膨胀(dilation)可以看做是腐蚀的对偶运算，其定义是：把结构元素B平移a后得到Ba，若Ba击中X，我们记下这个a点。所有满足上述条件的a点组成的集合称做X被B膨胀的结果。用公式表示为：D(X)={a | Ba↑X}=X B，如图1所示。图1中X是被处理的对象，B是结构元素，不难知道，对于任意一个在阴影部分的点a，Ba击中X，所以X被B膨胀的结
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2023-11-09 04:30:01
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形态学操作预备知识（卷积）膨胀和腐蚀的应用范围膨胀 dilate ()腐蚀 erode ()开运算 (Opening)闭运算(Closing)形态梯度(Morphological Gradient)顶帽(Top Hat)黑帽(Black Hat)示例（提取表格） 预备知识（卷积） 卷积就是循环对图像跟一个核逐个元素相乘再求和得到另外一副图像的操作，比如结果图中第一个元素5是怎么算的呢？原图中3×
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2023-11-30 17:04:03
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图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似与 '领域扩张' ,将图像的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大.腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小.1. 图像膨胀膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 注释：0：黑色，1： 白
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2023-11-24 02:37:53
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腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作，比如下面的一副16*16的灰度图。它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为： 我们定义一个5*5的结构元素，该结构元素用5*5的矩阵表示，其中为1的单元，表示该单元在结构元素中有效，另外还定义一个锚点，坐标为(2,2)，在单元格中用蓝色表示。腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素
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2023-11-14 10:21:28
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形态学-梯度运算：图形学中的梯度概念实际上表示的是像素值变化迅速的地方，而图像中的边界恰恰是像素值变化迅速的地方。因此梯度运算就是求出图像中的边界。因为对图像进行膨胀操作会使得边界处的白色区域增多，对图像进行腐蚀操作会使得边界处的白色区域减少，因此使用膨胀后的图片减去腐蚀后的图片，就会得到图像的白色边界。 cv::Mat image = cv::imread("/home/cenm
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2023-11-30 15:47:48
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图象扭曲是平面图形变化的一种，它可用于许多场合，如在以前介绍的火焰特效中加入扭曲效果，会使火焰更逼真(当然代码要有更高的的效率才行)，如果在字幕当中加入扭曲效果，会给人一种怪异的感觉。 图象扭曲的算法并不复杂，但要解释清楚却不是一件容易的事，为了说明问题只好借用图片了，网路慢的朋友多多包涵了。算法例程源码编译需VC++、DXSDK、DXGuide。 图一图二图三
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2024-04-26 16:49:52
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1.相关API通过下面的API就可以进行一般的平移，旋转，缩放，仿射等操作；图像变形扭曲:2.平移变换2.1原理下面是二维图像一般情况下的变换矩阵（旋转+平移），当我们只需要平移的时候，取Theta的值为0，a和b的值就代表了图像沿x轴和y轴移动的距离；进一步简化：将上式展开：2.2实验代码Mat src = imread("E:/image/girl2.jpg");
Mat mov_ma
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2023-10-04 20:32:51
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【1】仿射变换原理拉伸、收缩、扭曲、旋转是图像的几何变换，在三维视觉技术中大量应用到这些变换，又分为仿射变换和透视变换。仿射变换通常用单应性（homography）建模，利用cvWarpAffine解决稠密仿射变换，用cvTransform解决稀疏仿射变换。仿射变换可以将矩形转换成平行四边形，它可以将矩形的边压扁但必须保持边是平行的，也可以将矩形旋转或者按比例变化。透视变换提供了更大的灵活性，一个
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2023-12-06 14:50:15
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# 项目方案：使用Python扭曲图片
## 简介
在这个项目中，我们将使用Python来扭曲图片。扭曲图片是一种图像处理技术，可以改变图片的形状和风格，使其看起来更加有趣和独特。通过对图片进行扭曲，我们可以创建出各种有趣的效果，例如波浪形变、扭曲变形等。
## 实现步骤
### 1. 安装必要的库
首先，我们需要安装Python图像处理库`Pillow`，它可以帮助我们加载和处理图片。
原创
2024-02-24 05:49:38
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