[转] AForge.NET 图像处理类

<?php/** file: image.class.php 类名为Image 图像处理类,可以完成对各种类型的图像进行缩放.加图片水印和剪裁的操作. http://www.lai18.com */class Image { /* 图片保存的路径 */ private $path; /** * 实例图像对象时传递图像的一个路径,默认值是当前目录 * @param string $path 可以指定处理图片的路径 */ function __construct($path="./"

截止目前已经改造了4个类: ubuntu:通过封装验证码类库一步步安装php的gd扩展 自定义MVC框架之工具类-分页类的封装 自定义MVC框架之工具类-文件上传类 图像处理类: 1,图片加水印处理( 支持任意位置与九宫格位置 ) 2,图片缩放处理( 等比缩放,不变形裁剪 ) 1 <?php 2 3 class Image{ 4 //文件路径 5 protected $path; 6 //是否允许随机文件名称 7 protected $enableRandName; 8 //文件类型 9 pro

引入CImage类的原因 原有的CBitmap 类只能处理BMP格式的图片,非常受限.而CImage可以处理JPGE.GIF.BMP.PNG等多种格式图片,扩展了图片处理功能且能与CBitmap 进行转换( 因为所载入的位图句柄都是HBITMAP,所以可相互转换),因此引入CImage类进行图像处理. CImage类简介 CImage是MFC和ATL共享的新类,它能从外部磁盘中调入一个JPEG.GIF.BMP和PNG格式的图像文件加以显示,而且这些文件格式可以相互转换. CImage提供增强型的

原文:模糊集合和隶属度函数--AForge.NET框架的使用(一) 什么是AForge.NET? AForge.NET是一个为开发人员和研究人员开发的框架,它可以用于计算机视觉,遗传算法,图像处理,神经网络,机器人学习与控制,机器学习和模糊系统. AForge.NET的官方文档比较丰富,网上也有一些相关文章,但是多是关于视觉和神经网络的,而我个人对模糊系统比较感兴趣,故写下自己的一些感受. 模糊系统和模糊理论简述 模糊系统主要是区别于经典系统(或称为常规系统).在研究人机系统,管理系统,特别是经

转载自:Android应用框架 http://www.tuicool.com/articles/feqmQj 常用工具类总结    http://blog.csdn.net/krislight/article/details/11354119 一. UML类图复习: UML类图中有些标记很容易混淆,这里先复习下,请大家看下面这幅图: 注:这幅图来自<大话设计模式>这本书中的插图. 二.应用框架: A.基本概念 抽象(抽出共同之现象)——在同领域的程序中,常含有许多类别,这些类别有其共同点,我们

CImage 是VC.NET中定义的一种MFC/ATL共享类,也是ATL的一种工具类,它提供增强型的(DDB和DIB)位图支持,可以装入.显示.转换和保存多种格式的图像文件,包括BMP.GIF.JPG.PNG.TIF等.CImage是一个独立的类,没有基类.(CImage类是基于GDI+的,从VC.NET起引进,VC 6.0中没有.)ATL (Active Template Library,活动模板库)是一套基于模板的 C++ 类,用以简化小而快的 COM 对象的编写.为了在MFC程序中使用CI

截止目前已经改造了5个类: ubuntu:通过封装验证码类库一步步安装php的gd扩展 自定义MVC框架之工具类-分页类的封装 自定义MVC框架之工具类-文件上传类 自定义MVC框架之工具类-图像处理类 这个模型类支持以下功能: >连贯操作,js叫链式操作,连贯操作的函数可以打乱顺序,最后一个函数必须是执行语句的那个函数,如select, delete, update, add等 如 $db->table( 'user' )->where( 'id=1' )->select() 等

图像处理类: using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Text;using System.Drawing;using System.Drawing.Imaging; namespace CartonImage{ public static class Help { public static Bitmap SobelEdgeDetect(Bitmap src, int edgeInt

毕业设计做了一个简单的研究下验证码识别的问题,并没有深入的研究,设计图形图像的东西,水很深,神经网络,机器学习,都很难.这次只是在传统的方式下分析了一次. 今年工作之后再也没有整理过,前几天一个家伙要这个demo看下,我把一堆东西收集,打包给他了,他闲太乱了,我就整理记录下.这也是大学最后的一次作业,里面有很多记忆和怀念. 这个demo的初衷不是去识别验证码,是把验证的图像处理方式用到其他方面,车票,票据等. 这里最后做了一个发票编号识别的的案例: 地址:http://v.youku.com/v