● 樊一鹏 前两天为大家介绍了处理透明光影效果的 Alpha-Blending 技术，今次我将再为大家介绍其它几种常用的像素混合方法，这些方法一般在游戏中被用来处理光影效果。『Alpha-Blending』 前次已经说了，所谓 Alpha-Blending，其实就是按照“Alpha”混合向量的值来混合源像素和目标像素，一般用来处理半透明效果。『Additive-Blending』 至于
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2024-08-27 16:00:59
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1 简介2 部分代码function varargout = gui(varargin)% GUI M-file for gui.fig% GUI, by itself, creates a new GUI or raises the existing% singleton*.%% H
原创
2022-01-09 21:59:16
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1.opencv 图像拼接和图像融合技术 2.特征检测和特征匹配方法汇总（基于Opencv） 这两篇博文是我认为含金量非常高的博文，尤其是第一篇。接下来我说我的理解。 刚开始接触的话是很模糊的其实无外乎几点1.特征值匹配 每一张图片都有对应的特征因子，如果想对有重复部分照片进行拼接，（如图1-1），（图1-1）就要提取两张图片相同的特征，值提取之后要将相同的特征点进行匹配（因为之后要将有相同特征点
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2024-02-19 15:20:50
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今天咱们要讲的不是一款BIM软件，而是一款有趣的3D体素建模软件。体素英文名叫Voxel，是把像素风格中的小方块引申到三维空间里，让图像呈现一小块一小块的鲜明风格。比如《我的世界》和最近非常火的《纪念碑谷2》就是这样的风格。这款软件叫做MagicaVoxel，你可以用它来还原纪念碑谷的场景，也可以做一些其他有意思的事儿，比如做一个朋友的体素肖像：做一个你自己房间的模型：它的光影效果也非常棒，你很难
```mermaid
erDiagram
DEVELOPER }--|> NEWBIE : teach
```
# 实现Python图像像素级对比
## 流程及步骤
下面是实现Python图像像素级对比的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 加载两张图片 |
| 2 | 获取图片的像素数据 |
| 3 | 对比两张图片的像素数据 |
| 4 | 输出对
原创
2024-04-11 06:04:07
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特此声明，鄙人收集资料大都来源于百度百科，但是提取其中关键部分，加上一些其他的网上资源来帮助一些概念的理解，希望和大家一起学习。如有解释不到位的地方，还请多多理解。先简单介绍一下OpenCV，以后再进行深入学习：OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。
1999年， Kingsbury提出了双树复小波变换。随后， 2005年， Seles nick等设计出了双树复小波变换
原创
2022-08-13 01:10:03
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前言一、像素级分层语义处理框架，实现图片对象自然修改1.1 结构生成器
原创
2018-09-15 16:26:30
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平时用Python做web开发，上传图片是难免的，但直接拿PIL的函数来处理，总感觉有点繁琐，能不能封装些功能函数，让web上传处理图片更简便些。看了壑塥峈的《使用PIL调整图片分辨率》，得到了启发，他写的模块，主要是方便本地图片的批量处理，所以在他原来的基础上修改了一下，让它在开发web中使用。在 Django中，很容易得到file控件的值，比如file = request.FILES.get(
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2023-08-22 20:06:25
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作者：Andrés Camilo Rodríguez编译：ronghuaiyang导读通过低分辨率卫星图像，对亚像素物体进行计数，误差＜5%。 椰子树预测
我们可以使用深度学习模型在亚像素尺度上对物体进行计数吗？深度学习已经成功地在好几个任务上实现了自动化，我们想要停掉使用人工操作的任务，但是哪些任务对于人类来说是困难的呢？ 这是一颗来自欧洲航天局的免费卫星Sentinel-2，拍摄的是加
一、基本概念1.像素深度 像素深度是指存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种颜色中的一种。在这个意义上，往往把像素深度说
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2023-07-14 10:31:43
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像素级和图片级都是计算机视觉中常用的概念。像素级是指对每个像素进行处理和分析，以便了解图像中的细节信息。在处理过程中，每个像素的颜色和强度都会被考虑进去，因此像素级处理非常精细和准确。这种处理方式通常用于图像增强、噪声去除、边缘检测等任务。图像级别则更多考虑整个图片的特征和规律，而不是每个像素的细节。这种处理方式更为宏观，常用于图像分类、目标检测、图像分割等任务中。在这种处理方式中，更
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2024-03-08 18:01:24
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图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分离
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2024-01-19 17:15:33
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这段时间对VLFeat的C接口非常的感兴趣，以前用的都是其Matlab接口，虽然很方便，而且提供的Matlab接口要比C接口功能更强大，但Matlab终归只能用来做一下快速的方法验证，所以想比较完整的去学习它的C接口。谷歌其C接口方面的资料能够查到的也非常的有限，所以后面只能慢慢的啃官网提供的文档了。这篇VLFeat SLIC超像素分割的主要参考的是Running VLFeat’s SLIC
一、简介根据对图像信息处理运用方式不同，可将图像融合分为三个层次上的研究，即像素级，特征级和决策级。其中像素级融合位于最低层，可以看作是对信息仅作特征提取并直接使用。也正是得益于其对信息最大程度上的保留，使其在准确性和鲁棒性上优于其他两级。相比之下，像素级融合获取的细节信息更丰富，是最常用的融合方式。因此，它同样是图像融合领域研究的热点。与此同时，由于其需要的配准精度高，必须达到像素级别。所以像素级图像融合技术对设备要求较高，而且融合过程耗时，不易于实时处理。像素级融合一般分为四步完成：预处理、变换、合成
原创
2021-11-08 10:46:40
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一、简介根据对图像信息处理运用方式不同，可将图像融合分为三个层次上的研究，即像素级，特征级和决策级。其中像素级融合位于最低层，可以看作是对信息仅作特征提取并直接使用。也正是得益于其对信息最大程度上的保留，使其在准确性和鲁棒性上优于其他两级。相比之下，像素级融合获取的细节信息更丰富，是最常用的融合方式。因此，它同样是图像融合领域研究的热点。与此同时，由于其需要的配准精度高，必须达到像素级别。所以像素级图像融合技术对设备要求较高，而且融合过程耗时，不易于实时处理。像素级融合一般分为四步完成：预处理、变换、合成
原创
2021-11-08 10:50:29
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一、简介根据对图像信息处理运用方式不同，可将图像融合分为三个层次上的研究，即像素级，特征级和决策级。其中像素级融合位于最低层，可以看作是对信息仅作特征提取并直接使用。也正是得益于其对信息最大程度上的保留，使其在准确性和鲁棒性上优于其他两级。相比之下，像素级融合获取的细节信息更丰富，是最常用的融合方式。因此，它同样是图像融合领域研究的热点。与此同时，由于其需要的配准精度高，必须达到像素级别。所以像素级图像融合技术对设备要求较高，而且融合过程耗时，不易于实时处理。像素级融合一般分为四步完成：预处理、变换、合成
原创
2022-04-09 10:17:28
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像素、决策、特征级融合区别http://www.360doc.com/content/22/0707/16/13381220_1038973948.shtml像素级的图像融合级图像融合决策级图像融合图像融合分类 根据图像表征层次的不同，图像融合可分为三个层次的融合：像素级融合、特征级融合和决策级融合。图像融合的：1.图像增强，提高图像分辨率和清晰度；2.增强图像的相关特征；3.相互补充相关信息，去
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2024-02-23 18:48:09
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一、图像——（又名点阵图像、取样图像、位图图像）（一）概念 通过数字化设备从现实世界中获取数字图像（取样图像、点阵图像、位图图像）。它是通过描述画面中每一个像素的亮度或颜色来表示其内容的。
（二）图像的获取过程：①扫描->②分色->③取样->④量化 扫描：将画面划
一、图像——（又名点阵图像、取样图像、位图图像）（一）概念 通过数字化设备从现实世界中获取数字图像（取样图像、点阵图像、位图图像）。它是通过描述画面中每一个像素的亮度或颜色来表示其内容的。
（二）图像的获取过程：①扫描->②分色->③取样->④量化 扫描：将画面划
