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Fdmemtable 内存表保存图片的例子
1 var 2 aStream: TMemoryStream; 3 LDataSet: TFDDataSet; // 申请一个FD数据集 4 MyStream: Tmemorystream; 5 MyJPEG: TJpegImage; 6 MyPng: TPngImage; 7 begin 8 inherited; 9 if img2.Picture.Graphic = nil then 10 begin 11 Application.Meopencv--算术操作
opencv--算术操作 1. 图像的加法2. 图像的混合 1. 图像的加法 API接口cv.add(img1, img2)可以将两幅图相加，或者可以简单地通过numpy操作将两个图像相加，即img=img1 + img2。规定：两个图像应该有相同的大小和数据类型，或者第二个图像为标量值。 注：opencv加法和numpy加法之间ORB特征点提取与直方图相似度结合算法过滤视频关键帧
import cv2 import os from PIL import Image similary = 0.4 # 相似度值，可根据初步结果进行调整 # 读取并比较文件夹下的图片，同时删除相似图片 def read_dir(dir_name): if os.path.exists(dir_name): dir = os.listdir(dir_name) for file_name1 in rangone-shot learning
one-shot learning 引言 今天来给大家介绍一种深度学习网络。在介绍之前，先来给大家聊一聊题外话。 相信大家都学过cnn卷积神经网络吧，知道卷积神经网络包含卷积层、池化层和全连接层。其工作原理大致为： 图片（输入）->卷积层（提取特征）->池化层（减少参数量）->全连接层（计算每一类的得分值）->spython 替换图片中的某部分
import cv2 img1=cv2.imread('./data/img/mer.jpg') img2=cv2.imread('./data/img/20220207_144920.jpg') # 取出图片中所有值大于 233的 reddish = img2[:, :, 0] > 223 # 将 小于 223 的保留，大于 223的 全部置为 0 img2[reddish] = [0, 0, 0] # 另一张图中True False 跟(十) 特征匹配
(1) Brute-Force（蛮力匹配器） 首先在第一幅图像中选取一个关键点然后依次与第二幅图像的每个关键点进行（描述符）距离测试，最后返回距离最近的关键点。 cv2.BFMatcher() ：normType参数。它是用来指定要使用的距离测试类型。默认值为 cv2.Norm_L2。这很适合 SIFT 和 SURF 等（c2.NORM_L1python+OpenCV笔记（三十四）：特征匹配——蛮力匹配、蛮力KNN和比率检验过滤匹配
计算机视觉中，描述符是一种描述关键点的方法，它完全依赖于用来提取描述符的特定算法，并且与关键点（在KeyPoint类中定义）不同，除了每一个描述符表示一个关键点这一点之外，描述符没有共同的结构。 我们可以使用detect函数来检测图像中的一组关键点。类似案例-使用python实现基于opencv的图像拼接(合并)
这是使用python实现的第二个综合性的案例了，希望自己能够坚持下去，也希望能够帮到有需要的朋友们。 图像拼接的的主要原理呢就是使用特征点匹配。简单点说呢，就是两幅图像中会有相同的部分，我们就是根据图像中相同的特征，进行图像的拼接，有些也被称为合并。 具体来说分为四个步骤：PDF转图片，拼接图片
一、导入PDF处理的包 阿里云仓库搜索icepdf-core依赖，找到合适的版本，导入pom.xml文件。 <dependency> <groupId>org.icepdf.os</groupId> <artifactId>icepdf-core</artifactId> <version>6.1.2</version> </dependency> 二、POpenCV-Python提取图像中的ROI
参考文章： OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取_xiaoheizi_du的博客-CSDN博客_roi区域提取OpenCV数字图像处理之ROI区域的提取利用mask(掩模)技术提取纯色背景图像ROI区域中的人和物，并将提取出来的人或物添加在其他图像上。1、实现原理先通过cv.cvtColor()函数，将原RGB彩色图像转换画布 多张图片合成二维码推广图
本最开始使用的是引用的 "html2canvas" ，但tm调来跳去各种问题。 最后直接换成画布操作 ，我这里是采用的VUE 注意事项：图片链接和网站 http 协议一致，如果网站是http就图片链接开头就用http，若是s就用s ，否则将失败。我其实猜测 html2canvas 没有成功的原因可能也可能是这个原因，具体OpenCV 函数学习05-图像的属性
5. 数字图像的属性 OpenCV 中图像对象的数据结构是 ndarray 多维数组，因此 ndarray 数组的属性和操作方法也都适用于 OpenCV 的图像对象。 img.ndim：查看图像的维数，彩色图像的维数为 3，灰度图像的维数为 2。img.shape：查看图像的形状，即图像栅格的行数（高度）、列数（宽度）、通道数。impytorch transform 和 OpenCV及PIL转换
img_path = "./data/img_37.jpg" # transforms.ToTensor() transform1 = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # range [0, 255] -> [0.0,1.0] ] ) ## openCV img = cv2.imread(img_path)# 读取图像 img1 = transform1(img) # 归一化到 [0.0,1.0] priMATLAB(1)——图像处理常用函数
由于数字图像可以被看作为一个矩阵，因此可以用MATLAB来进行图像处理。本章简单介绍了几个常用到的图像处理函数。 1.读取影像 imread() clear all; clc; img1=imread('xyy.png'); 以读取一张名为“xxy.png”的喜羊羊图片为例，可以看到MATLAB在将图像读取后以矩阵的形式进行了存将两大小完全相同的照片进行加权混合对比
将两张大小完全相同的照片进行加权混合对比 import cv2 img1=cv2.imread('E:\Python-workspace\OpenCV\OpenCV/water1.png',1)#第一个参数为选择照片的路径，注意照片路径最后一个为正斜杠其他都为反斜杠；第二个参数，其中1表示所选照片为彩色照片，0表示灰度照片 img2=cv2.imread('学习笔记-使用Python对含有椒盐噪声的图像进行均值滤波，高斯滤波和中值滤波
import cv2 as cv from pylab import * from scipy import ndimage import matplotlib.pyplot as plt import random # ....................................................................................... # ..................................我是分界线............plt和opencv显示区别
读入格式区别 plt读入格式为RGB CV 读入格式为BGR import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena.jpg') #img bgr b, g, r = cv2.split(img) img2 = cv2.merge([r, g, b])# img2 rgb plt.subplot(121); plt.imshow(img) plt.subplot(122); plt.imshopencv形态学操作
morphologyEx void Demo_1(int, void*) { cvtColor(img1, img_gray1, COLOR_BGR2GRAY); //二值化 threshold(img_gray1, img2, 0, 255, THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); imshow(win2,img2); //形态学操作 Mat kernel1 = getStructuringElement(MorphShap【图像去噪】基于matlab GUI中值+小波+维纳+滤波器图像去噪【含Matlab源码 616期】
一、简介 基于matlab GUI中值、小波、维纳、滤波器图像滤波 二、源代码 function varargout = dsp1(varargin) % DSP1 MATLAB code for dsp1.fig % DSP1, by itself, creates a new DSP1 or raises the existing % singleton*. % % H = DSP1 returns the handle toPython-图像上的算术运算
图像加法 你可以使用函数cv2.add() 将两幅图像进行加法运算，当然也可以直接使 用numpy，res=img1+img。两幅图像的大小，类型必须一致，或者第二个 图像可以使一个简单的标量值。 import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg基于python的空域变换
基于python的空域变换 空域变换 加法运算 减法运算 乘法运算 逻辑运算 缩放 平移 旋转 后续 空域变换 空域：是指图像所在的平面，即像素位置所在的空间。 空域变换：对像素点的位置和灰度值根据图像变化目的需要，对图像矩阵进行运算操作，形成另一幅图像。 空域变换分类：算术逻辑变换画线缩放、瞳距缩放、Line延长到指定长度，内附效果，源码供应，解压就跑
前言 公司项目需要做个画线缩放，我司称之为瞳距缩放，简而言之就是：2张图，从第一张图画一条线，再从第二个图画一条线，第二条线以第一条为基准，延长到一致的长度，并同比缩放图片；文字太枯燥，请先实例图 例子1：以皮卡丘为例，我要把路飞的拳头缩放到皮卡丘头那么大 例子2：以皮卡丘的基准，缩小路飞，与【图像去噪】基于matlab GUI中值+均值+维纳+小波滤波图像去噪【含Matlab源码 753期】
一、简介 基于matlab GUI中值+均值+维纳+小波滤波图像去噪 二、源代码 function varargout = dsp1(varargin) % DSP1 MATLAB code for dsp1.fig % DSP1, by itself, creates a new DSP1 or raises the existing % singleton*. % % H = DSP1 returns the handle to【图像去噪】基于中值+小波+维纳+滤波器图像去噪matlab源码含 GUI
一、简介 1 中值滤波 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术。它也是一种邻域运算，类似于卷积，但是计算的不是加权求和，而是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的opencv-python图像处理之让你的照片变旧
让你的照片变旧只需对图片的颜色空间进行处理既可； 只需要对RGB这三个通道进行如下变换既可以R= 0.394*r+ 0.768*g+ 0.188*b G= 0.347*r + 0.685*g+ 0.167* b B= 0.273*r+ 0.536*g+ 0.132 * b 其中，r、g、b分别代表输人的原图某一点图像像素的RGB值; R、G、B代表了该点