想查看其他题的真题及题解的同学可以前往查看：CCF-CSP真题附题解大全试题编号：202104-1试题名称：灰度直方图时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题描述：问题描述一幅长宽分别为 n 个像素和 m 个像素的灰度图像可以表示为一个 n×m 大小的矩阵 A。 其中每个元素 Aij（0≤i<n
这是文档中的函数原型 cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) 参数说明src：要resize的原图，应该是一个矩阵 dsize：希望得到图像的shape，是一个tuple类型的数据，注意，这里是宽*高，而我们平常img.s
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2019-11-29 14:20:00
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# Python图像resize
在图像处理中，经常会遇到需要调整图像大小的情况。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们实现图像的resize操作。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的PIL库来实现图像的resize，并提供代码示例。
## PIL库介绍
PIL（Python Imaging Library）是Python中一个强大的图像处理库，提供了丰富的图像处理功能，包括图
原创
2024-02-24 06:02:54
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1. 本节课程将为您演示，如何使用[调整图层]命令，来调整图像的色彩。首先依次点击[图层 > 新建调整图层 > 色相/饱和度]命令。 2. [调整图层]命令，可以将颜色和色调的调整，应用于图像，而不会永久更改图像的像素值。 3. 您可能已经发现，这里的功能列表，与[图像 > 调整]的功能列表是一样的。当您需要使用各种色彩调整命令时，推荐您尽量使用调
随着经济的发展，很多人都在培养各类兴趣，摄影就是其中之一，受到很多人群的喜爱，而相机的价格也相对能被大众所接受，所以很多喜欢摄影的朋友都会选择购买一个属于自己的相机。 那么，我们刚拿到相机时，该如何设置相机的参数来进行拍摄呢？哪些参数是我们较常用到的呢？主要有光圈、快门速度、感光度、曝光补偿、模式转盘、白平衡和对焦模式等。1、光圈光圈，是相机镜头中控制进光孔径大小的参数，常用F/x(或
最近一段时间一直在研究基于FPGA的图像处理，乘着EEPW这个机会和大家交流一下，自己也顺便总结一下。主要是为了大家对用FPGA做图像处理有个感性的认识，如果真要研究的话就得更加深入学习了。本人水平有限，如有错误，欢迎大家批评指正。 基于软件的图像处理方法存在着一些局限性，尤其是计算速度和算法效率方面。所以大家很自然的就想到了FPGA作为嵌入式图像应用的平台。许多图像处理本身就是并行计算的，并且
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2024-07-17 10:36:44
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图像算法的工程优化技术当一个很酷的图像算法实现之后，我们希望集成到软件中去，这时将会遇到最大的拦路虎：性能。 可以想像一下，如果美图秀秀做一个美颜效果要转圈圈转个30秒，还会有多少人用呢。 学术界喜欢推出复杂度更低的算法，去解决性能问题，而在实际工程应用中，对代码的优化和硬件的良好运用效果来得更快更显著，这里就对不改动算法，纯工程方面做性能优化的技术作一个简介。 流程优化——节能减排对初始的算
Normalization可理解为归一化、标准化或者规范化，广泛应用于诸多领域。整体来讲，Normalization扮演着对数据分布重新调整的角色。在图像处理领域，不同形式的归一化可以改变图像的灰度、对比度信息；在机器学习和神经网络中，Normalization可用于对数据去相关，加速模型训练，提高模型的泛化能力。Normalization(min-max) 通常意义上的归一化，
# 如何使用Python实现图像的resize
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Python来resize图像。首先，我们需要了解整个流程，然后逐步分解每个步骤并给出相应的代码示例。
## 整个流程
下面是整个实现"python resize图像"的流程，我们将通过6个步骤完成整个过程。
```mermaid
gantt
title 实现"python resize图像
原创
2024-06-09 04:05:53
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图像分块加速处理写在前面加速的原理加速的实现MATLAB如何加速如何查看电脑的核的数目关于内核MATLAB测试各博客的案例图像分块特征值进行合并参考 写在前面本文整理自网上的博客加上，对程序进行了些简单的调试，和自己的一些思考，写的不太完善，也可能有些地方表达的不太准确，如果后续发现有问题再进行完善修改加速的原理图像在进行处理的时候可以进行分块加速，那么分块为什么可以加速，原来计算机里面是多核的
数字图像处理——图像分割方法图像分割的概念灰度图像的分割图像分割方法一、基于边缘检测的分割方法==1.1、Hough变换==二、基于阈值的分割方法==2.1、基于单一阈值的灰度直方图（阈值化分割方法）====2.2基于双峰直方图的阈值选取====2.3迭代式阈值选取==三、 基于跟踪的图像分割方法==3.1轮廓跟踪法==四、基于区域的分割方法==4.1局域生长法== 前言 人们在对图像进行研究
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2024-10-15 19:18:49
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在机器视觉领域中，相机是获取高质量图像的核心设备。选择最佳的相机参数对于实现高质量图像非常关键。但是，对于新手来说，面对众多的参数选择，很容易让人头疼不已。本文将带您了解如何选择最佳的相机参数以实现最佳图像质量。第一步：选择传感器大小相机的传感器大小是影响图像质量的关键因素之一。通常来说，传感器越大，所拍摄的图像越清晰，拍摄时的噪点也越少。但是，传感器越大相机的价格也越高。因此，在选择传感器大小时
在 CUDA Texture 文章的第一篇大概講了一下 texture 在 CUDA 裡的基本概念，而第二篇則是講了 linear memory 的 texture，接下來，自然就是 CUDA Array 的 texture 了∼CUDA ArrayCUDA array 在 cuda 中是一個特殊的資料型別，叫做 cudaArray，在 CUDA 中，他應該是專門給 texture 用的一種型別；
1.1 图像预处理算法简介1.1.1 数字图像表示我们可以通过这样理解数字图像，首先图像是由许多像素组成的，所以说图像处理是在二维平面上对图片的每一个像素进行处理，而如何知道我们处理的是这一个像素，而不是另外一个像素，如何定义一个图像的最基本的元素。要知道，在二维图像上，每一个像素的空间坐标是固定的，所以说我们就能把图像处理转化到一个坐标系上，转化为对像素进行处理，这一个量
本文共总结了OpenCV提供的4种resize图片的方法： 一、最近邻插值法 INTER_NEAREST 二、双线性插值（默认设置） INTER_LINEAR一、最近邻插值法 INTER_NEAREST1.简介这是一种简单的插值算法：不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐
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2023-11-01 20:16:13
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# 使用Python进行图像缩放（Resize）
图像处理是现代软件开发中一个非常重要的部分，特别是涉及到图像内容的应用。Python作为一种高效的编程语言，其图像处理库使得图像缩放（resize）变得相对容易。今天，我们将详细讲解如何使用Python对图像进行缩放。
## 1. 流程概述
在我们开始之前，让我们看看整体的步骤。以下是实现图像缩放的流程：
| 步骤 | 描述
06光栅化（深度测试与抗锯齿）1.采样产生的问题2.解决方案1.Blurring (Pre-Filtering) Before Sampling 采样前做模糊操作2.Frequency Domain 频域3.Fourier傅里叶基数展开4.滤波Filtering=消除某些频率内容 Getting rid of certain frequency contents5.Filtering = Con
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2024-10-17 08:17:33
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在上一篇文章中，我们讲了高斯滤波以及分离高斯滤波的原理与C++实现。本文将在此基础上，分别详细讲解使用SSE指令和CUDA来对分离高斯滤波算法的优化加速。一、SSE指令优化我们知道，SSE指令优化的核心思路是在一条CPU指令内同时对4个浮点数进行相同的运算。所以可以使用SSE指令优化来加速计算加权和，每次循环计算窗口内同一行的8个像素点的加权和。显而易见，这就要求窗口的列数不能小于8，如果列数小于
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2024-02-15 15:14:33
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一、什么是resize 函数： resize函数opencv中专门用来调整图像大小的函数； opencv 提供五种方法供选择分别是： a.最近邻插值——INTER_NEAREST； b.线性插值 ——INTER_LINEAR；（默认值） c.区域插值 ——I
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2024-02-27 19:58:28
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原创
2021-09-07 11:43:13
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