20140503 图像减

工作: 1 找到了dalsa相机左右调换的问题 smm命名设置 2 了解了图像矫正原理,也就是图像有一个角度,在Y方向补齐即可 修改了相应代码 存在问题:浮躁到不知道看什么书好 课题不知道怎么弄好 待解决问题 1 sift图像匹配原理是什么 是不是掌握了 能不能自己编写一个测试的程序 2 SVM支持向量机的问题 能不能把一个模式识别的iris数据库 用这个SVM实现 3 图像数据 CMAT 矩阵运算的问题 将TXT变成矩阵(图像数据) 用VC来写,把自己那个能不能用VC改写 4 图像匹配有没有方

本周的主要工作是win10+TensorFlow环境下的FCN全卷积神经网络的实现 FCN对图像进行像素级的分类,从而解决了语义级别的图像分割问题.与经典的CNN在卷积层使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同,FCN可以接受任意尺寸的输入图像,采用反卷积层对最后一个卷基层的特征图(feature map)进行上采样,使它恢复到输入图像相同的尺寸,从而可以对每一个像素都产生一个预测,同时保留了原始输入图像中的空间信息,最后奇偶在上采样的特征图进行像素的分类.它与卷积神经网络(CNN)的本质

腐蚀和膨胀是形态学运算的基础,将腐蚀和膨胀进行组合运算,通过不同的组合可以实现不同的效果,需要自行开发则可以实现开运算,闭运算,形态学梯度运算,礼帽运算 黑帽运算,击中击不中运算等不同形式的运算 函数形式 dst = cv2.morphologyEx( src , op , kernel [ , anchor [ , interations [, borderType [ , borderValue]]]]) dst 形态学操作之后的图像,与原图像类型大小相同 src需要操作的图像,与之腐蚀和膨

http://blog.csdn.net/merlin_q/article/details/7024798 大家来找茬 两幅图像相减 其它好的实现? 标签: imageinclude 2011-11-29 20:29 4701人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类: Opencv学习(16)  C++(18)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. #include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/highgui/high

一.函数简介 1.add—图像矩阵相加 函数原型:cv2.add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) src1:图像矩阵1 src1:图像矩阵2 dst:默认选项 mask:默认选项 dtype:默认选项 2.subtract—图像矩阵相减 函数原型:cv2.subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None) src1:图像矩阵1 src1:图像矩阵2 dst:默认选项 mask:默认选

一.图像加法 1 #include<opencv2/opencv.hpp> 2 #include<iostream> 3 using namespace cv; 4 using namespace std; 5 6 void main(){ 7 Mat img1=imread("E://1.jpg"); 8 Mat img2=imread("E://2.jpg"); 9 Mat dst;//存储结果 10 imshow("img1&

ThinkPHP 3.2.3 自带的验证码类位于 /ThinkPHP/Library/Think/Verify.class.php,字体文件位于 /ThinkPHP/Library/Think/Verify/ 可以在 Verify.class.php 文件内进行修改,也可以单独写一个类继承自带的验证码类.如果单独写一个继承的类,可以重用父类的属性和方法,但是要注意的是父类中有一些属性和方法是私有(private)的,可以修改这些私有的属性和方法为保护(protected)的,如果不希望修改框架自

http://www.myexception.cn/image/1630385.html 关于图像快速缩放算法,目前看到的最好的最清晰的一篇文章 昨天开始写一个录制屏幕和声音存储为视频文件的程序,差不多完成了. 屏幕录制使用方法:抓屏(方法很多,BitBlt.DirectX.MirrorDriver等),缩放,X264压缩(开源的,自己封装) 声音录制使用方法:声卡采集PCM数据,AAC压缩(开源的,自己封装) 最后打包复用为MP4文件,可以使用ffmpeg或者mp4v2等. 经过断断续续一天的

1.目标 在本文中我们要回答下面这4个问题: (1)怎样遍历图像中的每一个像素: (2)OpenCV中矩阵值怎样存储: (3)怎样测试我们的算法的效率: (4)什么是查找表,我们为什么要是用它? 2 关于测试demo 这里,我们考虑一种非常简单的色彩降低方法.我们已经知道,使用了unsigned char类型的矩阵项最高可以拥有256种不同的值.那么对于3通道图像来说,那就有16,000,000种值.处理这么多的像素差,对于我们的算法性能是个很大的考验.但是,有时候,只处理其中的一部分就能得到相