● 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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```
# 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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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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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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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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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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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
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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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、全景图像拼接原理介绍1.1 背景介绍 图片的全景拼接如今已不再稀奇，现在的智能摄像机和手机摄像头基本都带有图片自动全景拼接的功能，但是一般都会要求拍摄者保持设备的平稳以及单方向的移动取景以实现较好的拼接结果。这是因为拼接的图片之间必须要有相似的区域以保证拼接结果的准确性和完整性。本文主要简单描述如何用 Python 和 OpenCV 库实现多张图片的自动拼合。1.2 基本原理
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2024-06-08 22:17:55
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1.算法功能简介 色彩标准化融合对彩色图像和高分辨率图像进行数学合成，从而使图像得到锐化。色彩归一化变换也被称为能量分离变换（ Energy Subdivision Transform），它使用来自融合图像的高空间分辨率波段对输入图像的低空间分辨率波段进行增强。该方法仅对包含在融合图像波段的波谱范围内对应的输入波段进行融合，其他输入波段被直接输出而不进行融合处
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2024-06-05 21:13:16
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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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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
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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
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2022-04-09 10:17:28
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# 图像融合 Python 实现指南
## 1. 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在 Python 中实现图像融合。图像融合是将两幅图像融合成一幅图像的过程，通常用于增强图像质量或获取更多信息。在本文中，我将向你展示实现图像融合的完整流程，并提供相关的代码示例和解释。
## 2. 流程
以下是实现图像融合的基本步骤：
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2024-05-29 04:00:22
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