一.简述 ImageSharp是一个新的跨平台2D图形API,旨在处理图像而不使用System.Drawing. 二.安装 目前ImageSharp还是处于alpha版本,所以我们需要在nuget中添加它的地址:https://www.myget.org/F/imagesharp   三.画验证码(点我查看源码) 在使用ImageSharp之前,已经有基于Zkweb.system.drawing的.netcore跨平台验证码方案,为了很好的做对比,这里参考http://www.cnblogs.c

这篇文章会为初学者介绍一下 Core Image,一个 OS X 和 iOS 的图像处理框架. 如果你想跟着本文中的代码学习,你可以在 GitHub 上下载示例工程.示例工程是一个 iOS 应用程序,列出了系统提供的大量图像滤镜以供选择,并提供了一个用户界面用来调整参数并观察效果. 虽然示例代码是用 Swift 写的 iOS 程序,不过实现概念很容易转换到 Objective-C 和 OS X. 基本概念 说到 Core Image,我们首先需要介绍几个基本的概念. 一个滤镜是一个对象,有很多输

转自:http://www.csdn.net/article/2015-02-13/2823961-core-image 摘要:本 文结合实例详解了OS X和iOS图像处理框架Core Image的使用,如何通过Core Image来创建和使用iOS的内置滤镜,非常适合初学者学习.虽然示例代码是用Swift写的iOS程序,不过实现概念很容易转换到 Objective-C和OS X. 这篇文章会为初学者介绍一下Core Image,一个OS X和iOS的图像处理框架. 如果你想跟着本文中的代码学习

在进行图像处理算法中,往往需要生成图像像素矩阵,这对于C语言来说可以直接用数据表示,但是对于verilog来说便不是那么容易了,硬件描述语言不比软件,它的核心不再算法,而是在于设计思想,加速硬件.在进行图像的滤波算法时,需要生成3x3矩阵,而altera的IP shift_ram 简直就是为矩阵运算而生的.下面便进行shift_ram的学习. 手册还是尽量看英文原版的比较好,刚开始是会比较痛苦,看习惯了就会发现,就是那么一些熟悉的单词,句子也很好理解,比较手册又不是文章. 这段话的意思是,这个I

http://www.jianshu.com/p/f66a7ca326dd iOS支持两套图形API族:Core Graphics/QuartZ 2D 和OpenGL ES.OpenGL ES是跨平台的图形API,属于OpenGL的一个简化版本.QuartZ 2D是苹果公司开发的一套API,它是Core Graphics Framework的一部分,是一套基于C的API框架,使用了Quartz作为绘图引擎.它提供了低级别.轻量级.高保真度的2D渲染.该框架可以用于基于路径的绘图.变换.颜色管理.

Atitit 图像处理 调用opencv 通过java  api   attilax总结 1.1. Opencv java api的支持 opencv2.4.2 就有了对java api的支持1 1.2. 安装2016-05-19  opencv v2.4.13   267M  ,一个压缩包解压即可1 1.3. Opencv d java 接口api  ,把opencv-2413.jar加入java项目1 1.4. /AtiPlatf_ee/src/com/attilax/img/SfitTes

前言 众所周知,Dotnet Core目前没有图形API,以前的System.Drawing程序集并没有包含在Dotnet Core 1.0环境中.不过在dotnet core labs项目里可以见到MS已经在移植这个项目,不过目前的版本只能在Windows上和NET541+或DNX环境中才可以使用. 不过在dotnetConf的第两天有一个叫做SkiaSharp的开源项目被提及:它是Google开源的跨平台2D图形API,Skia的.NET封装:目前只能在Full Framework上运行,不

Instagram,Snapchat,Photoshop. 所有这些应用都是用来做图像处理的.图像处理可以简单到把一张照片转换为灰度图,也可以复杂到是分析一个视频,并在人群中找到某个特定的人.尽管这些应用非常的不同,但这些例子遵从同样的流程,都是从创造到渲染. 在电脑或者手机上做图像处理有很多方式,但是目前为止最高效的方法是有效地使用图形处理单元,或者叫 GPU.你的手机包含两个不同的处理单元,CPU 和 GPU.CPU 是个多面手,并且不得不处理所有的事情,而 GPU 则可以集中来处理好一件事

[源码下载] 重新想象 Windows 8.1 Store Apps (84) - 图像处理的新特性, Share Contract 的新特性 作者:webabcd 介绍重新想象 Windows 8.1 Store Apps 之图像处理的新特性, Share Contract 的新特性 图像处理的新特性 - 通过 RenderTargetBitmap 对 xaml 截图,以及保存图片 Share Contract 的新特性 - 增加 WebLink, ApplicationLink, 去掉了 U

本篇文章中,我们一起探究了图像处理中,最基本的形态学运算--膨胀与腐蚀.浅墨在文章开头友情提醒,用人物照片做腐蚀和膨胀的素材图片得到的效果会比较惊悚,毁三观的,不建议尝试.......... 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 形态学概述 形态学(morphology)一词通常表示生物学的一个分支,该分支主要研究动植物的形态和结构,而我们图像处理中指的形态学,往往表示的是数学形态学,下面一起来了解数学形态学的概念. 数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在

首先介绍一下Core Image,他是一个很强大的图像处理框架,他可以让你简单的应用各种滤镜来处理图像,比如说色相,饱和度,亮度等等...他是运用GPU(CPU)实时地处理图像数据和视频的帧.而且Core Image滤镜可以叠加在一起,产生多滤镜的效果.因为没有滤镜都有属于自己唯一的参数,可以通过修改这些参数来达到预期效果. 在应用Core Image时,要注意着三个比较总要的类:CIContext ,CIImage ,CIFilter. 1.CIContext:所有的图像处理都在一个CICon

上篇文章中,我们重点了解了腐蚀和膨胀这两种最基本的形态学操作,而运用这两个基本操作,我们可以实现更高级的形态学变换. 所以,本文的主角是OpenCV中的morphologyEx函数,它利用基本的膨胀和腐蚀技术,来执行更加高级的形态学变换,如开闭运算.形态学梯度."顶帽"."黑帽"等等. 第二件事,是浅墨想跟大家做一个关于OpenCV系列文章的书写内容和风格的思想汇报. 是这样的,浅墨发现最近几期写出来的文章有些偏离自己开始开这个专栏的最初的愿望--原理和概念部分占的

这是个老生常谈的话题,需求实在太多,而且也较简单,写此文也是因为几个月没写技术文章了,权当为下一步开个头.我之前也做过很多此类项目,但是就我自己来说每次处理方式还都不一样,有用OpenCV的,有用Magick的,牵涉到影像还用了GDAL,当然有些还是自己纯手工写的,以上这些方式各有各的优点,需要针对不同项目合理选择或组合,本文不在此对比,两年前没有写博客的习惯,所以没能记录下来,如果以后用到会专门写博客讲述. 本次又有个项目需要做图像处理,本着找点新东西的想法,没有用原来的这些代码,试着Goog

在WWDC 2017开发者大会上,苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API.自然语言处理 API,这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架.Core ML 的核心是加速在 iPhone.iPad.Apple Watch 上的人工智能任务,支持深度神经网络.循环神经网络.卷积神经网络.支持向量机.树集成.线性模型等. 概览 借助 Core ML,您可以将已训练好的机器学习模型,集成到自己的应用当中. 支持操作系统:iOS .macOS .tvOS .

javaCV图像处理系列: 一.javaCV图像处理之1:实时视频添加文字水印并截取视频图像保存成图片,实现文字水印的字体.位置.大小.粗度.翻转.平滑等操作 二.javaCV图像处理之2:实时视频添加图片水印,实现不同大小图片叠加,图像透明度控制 三.opencv图像处理3:使用opencv原生方法遍历摄像头设备及调用(方便多摄像头遍历及调用,相比javacv更快的摄像头读取速度和效率,方便读取后的图像处理) 四.opencv图像处理系列:国内车辆牌照检测识别系统(万份测试准确率99.7%以上

前言 本文并没有实现一个完成的验证码样例,只是提供了在当前.NET Core 2.0下使用Drawing API的另一种思路,并以简单Demo的形式展示出来. Skia Skia是一个开源的二维图形库,提供各种常用的API,并可在多种软硬件平台上运行.谷歌Chrome浏览器.Chrome OS.安卓.火狐浏览器.火狐操作系统以及其它许多产品都使用它作为图形引擎. Skia由谷歌出资管理,任何人都可基于BSD免费软件许可证使用Skia.Skia开发团队致力于开发其核心部分, 并广泛采纳各方对于Sk

从零开始的嵌入式图像图像处理(PI+QT+OpenCV)实战演练 1综述http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7907241.html2环境架设http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7908226.html3两个例子http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/8000804.html4程序框架http://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7953805.html5编译使用最新opencvht

一.问题背景 目前.NET Core下面针对于图像处理的库微软并没有集成,在.NET FrameWork下我们已经习惯使用System.Drawing类库做简单的图像处理,到了.NET Core下一脸懵逼的我,只能百度+谷歌看看有没啥解决方案,好在网上资料也多,.NET Core下的图像处理还是有些开源库的,我目前使用的其中一个:SkiaSharp,介绍反正大家自己网上找找都有,下面就用该库实现一个文字头像的小功能 二.简单的设计要求 对于输入的名字得解析(中文.英文) 图片背景色随机会换 文字

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/OWD5UEiVu5JpYArcd2H9ig 作者:liujizhou 导语:在刚刚过去的WWDC上,苹果发布了Core ML这个机器学习框架.现在,开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里,让应用变得更加智能,给用户更牛逼的体验. 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言.iOS 8

SkiaSharp图像处理 .NET Core使用skiasharp文字头像生成方案(基于docker发布)   一.问题背景 目前.NET Core下面针对于图像处理的库微软并没有集成,在.NET FrameWork下我们已经习惯使用System.Drawing类库做简单的图像处理,到了.NET Core下一脸懵逼的我,只能百度+谷歌看看有没啥解决方案,好在网上资料也多,.NET Core下的图像处理还是有些开源库的,我目前使用的其中一个:SkiaSharp,介绍反正大家自己网上找找都有,下面

Core ML工具是一个Python包(coremltools),托管在Python包索引(PyPI)上. 从表格中可看出,支持caffe工具. 使用与模型的第三方工具相对应的Core ML转换器转换模型. 调用转换器的convert方法并将生成的模型保存到Core ML模型格式(.mlmodel). 例如如果模型是使用Caffe创建的,请将Caffe模型(.caffemodel)传递给coremltools.converters.caffe.convert方法. coremltools官网文档