图像（层）正常混合模式详解（上）》一文中开始时说过，图像的合成操作包括图像显示、图像拷贝、图像拼接以及的图层拼合叠加等，本文在《图像（层）正常混合模式详解（上）》基础上谈谈图像拼接和图像显示。 图像拼接比较简单，只要在图像正常混合函数ImageMixer基础上定位图像混合坐标就可以了。下面是一个有图像混合坐标的ImageMixer函数：1 // 获取子图数据
本章主要学习addWeighted（src1,alpha,src2,beta,gamma,dst,dtype=-1）这个函数，参数1：输入图像Mat-src1；参数2:输入图像Mat-src1的alpha值；参数3：输入图像Mat-src2；参数4：输入图像Mat-src2的alpha值（1-alpha）；参数5：gamma值，默认为0；参数6：输出混合图像函数功能将两幅图像相加，注意两幅图像类型
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2018-08-01 20:52:06
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1、numpy生成常见概率分布二项分布试验由一系列相同的n个试验组成，每次试验有两种可能的结果，成功或者失败；每次试验成功的概率是相同的，用p来表示；试验是相互独立的。 设x为n次试验中的成功的次数，由于随机变量的个数是有限的，所以x是一个离散型随机变量import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
n=100
p=0.7
a = np.ran
理论-线性混合操作图像线性混合的数学原理：G(x)=(1-a)F(x)+aQ(x)相关API (addWeighted)代码演示
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2021-11-07 22:15:11
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#include <opencv2\opencv.hpp>#include <iostream>using namespace std;using namespace cv;int main(){ Mat a = imread("./a.jpg"); Mat b = imread("./b.jpg"); //要求a与b的大小应该相等 Mat out; addWeighted(a, 0.5, b, 0.5, 0.0, out); imshow("out",out)
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2021-07-13 18:22:28
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其实是加法，但是不同的是两幅图像的权重不同，这就会给人一种混 合或者透明的感觉。图像混合的计算公式如下： g (x) = (1 − α) f0 (x) + αf1 (x) 通过修改 α 的值（0 → 1），可以实现非常酷的混合。 现在我们把两幅图混合在一起。第一幅图的权重是 0.7，第二幅图的权重 是 0.3。函数 cv2.addWeighted() 可以按下面的公式对图片进行混合
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2024-04-11 14:35:45
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GMM与聚类一样属于无监督学习统计模型，用以拟合数据的分布特征。本文是根据下面的博客进行改编，输入图片路径便可以直接进行分割（包括普通光学图像、微波图像、SAR图像、遥感图像等）。本例属于二分分割，后面有空再呈上多分分割例子。运行该代码需要修改两个地方：修改1：src_image = Image.open('face.bmp') #需修改这里图片的路径 修改2：图像类型选择
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2024-05-13 12:38:23
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目录图像混合算法原理API代码演示现象总结 图像混合图像混合就是将两个尺寸一样的图像按照一定的比例混合到一起，比如我们配置颜料，我们也是按照一定的比例去配置，所有的比例之和为1。混合的方法有很多种，这里讲加权，相加，相乘算法原理我们用函数来表示一个图像，前提是所有的图像尺寸是一样的，即图像矩阵的行列一样，通道数一样我们用 f0(x) 和 f1(x) 来表示输入的图像，用 g(x) 来表示输出图像
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2023-11-26 20:22:18
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Android中的图像混合模式是一种在绘制图像时将两个图像按照一定规则进行混合的技术。这个技术可以用来实现一些有趣的效果，比如图像蒙版、图像颜色滤镜等。在本文中，我们将对Android中的图像混合模式进行介绍，并给出一些代码示例。
## 什么是图像混合模式？
图像混合模式是指在绘制图像时，将两个图像的像素按照一定的规则进行混合，从而生成新的图像。Android中的图像混合模式是通过`Porte
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2024-01-24 09:30:30
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1.主要内容理论——线性混合操作相关API（addweighted）代码演示addmultiply2.线性混合原理 数学公式其中α的取值范围在0-1之间其中APIaddWeighted ()实现图像的线性混合，就跟PPT的
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2021-11-24 10:23:19
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图像混合的计算公式如下：g(x) = (1－α)f0(x) ＋αf1(x)通过修改α的值（0 → 1），可以实现混合函数cv2.addWeighte
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2022-06-01 16:41:13
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在图像处理过程中，图像的合成操作是使用频率最高的，如图像显示、图像拷贝、图像拼接以及的图层拼合叠加等。 图像合成，其实也就是图像像素颜色的混合，在Photoshop中，颜色混合是个很复杂的东西，不同的混合模式，将产生不同的合成效果，如果将之全部研究透彻，估计就得写一本书。因此，本文只谈谈最基本的图像合成，也就是Photoshop中的正常混合模式。 &n
混合高斯模型1. 单一的高斯模型(Gaussian single model, GSM)2. 混合高斯模型(GMM模型)2.1 混合高斯模型直观上的理解和描述2.2 极大似然估计(Maximum Likehood Estimate, MLE)2.3 EM算法求解混合高斯模型3. 应用(使用python和MATLAB实现混合高斯模型)小结参考文献 1. 单一的高斯模型(Gaussian singl
关于模板匹配的一个小补充：
做了一个很小型的模板匹配用于缺陷检测的应用，测试结果发现模板使用锐化后叠加原图的图片效果会比较好。
测试过程同样存在图片数量不足的问题。
模板匹配针对缺陷可能存在多种不同形态的检测不合适。
发现一个现象，我用作检测模板的那一个50*50的矩形缺陷是符合正态分布的。高斯混合模型GMMhalcon中其他常用的分类器：
多层感知器（MLP）（BP神经网络）
支持向量机（SVM
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2023-10-24 22:28:31
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前些日子一直在忙答辩的事情，毕业后去了华为，图像处理什么的都派不上用场了。打算分3-4篇文章，把我研究生阶段学过的常用算法为大家和4107的师弟师妹们分享下。本次介绍混合高斯背景建模算法，还是老样子，首先介绍理论部分，然后给出代码，最后实验贴图。一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式
前些日子一直在忙答辩的事情，毕业后去了华为，图像处理什么的都派不上用场了。打算分3-4篇文章，把我研究生阶段学过的常用算法为大家和4107的师弟师妹们分享下。本次介绍混合高斯背景建模算法，还是老样子，首先介绍理论部分，然后给出代码，最后实验贴图。一、理论混合高斯背景建模是基于像素样本统计信息的背景表示方法，利用像素在较长时间内大量样本值的概率密度等统计信息(如模式数量、每个模式的均值和标准差)表示
OpenCV功能越发强大，不学一下怎么行？
今天要分享这篇文章带我们一起了解图像混合，希望大家能掌握图像混篇文章，一起来了解一下吧！
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2022-11-15 10:19:23
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1 图像混合1 引入我们有时候会将两幅图像混合到一起，得到一幅新的图像，不同部分透明度不同，就会产生不一样的美感！OpenCV中提供了图像混合的API，可以按权重加和，计算原理如下：如果应用到图像中，我们令输出图像为dst，两个输入图像分别为img1，img2，权重分别为α，β，我们另外需要一个参数γ调整一下图像的亮度，γ大于0，图像变亮，图像小于0，图像变暗，后面我们还会说明。2 图像混合API
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2021-04-18 11:28:46
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#include <cstdio> #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { Mat image1, image2, dst; // 加载图片 image1 = imread
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2022-05-24 11:27:00
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// 【头文件包含部分】 // 描述：包含程序所依赖的头文件 // #include <opencv2/core/core.hpp> #include
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2022-09-08 11:27:40
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