1.在使用uiautomator进行自动化测试过程当中,执行某些动作之后,要进行判断是否已执行的动作成功时,需要添加检查点来判断,因此添加判断点除了使用id.text.view等方式进行之外,存在一种问题是界面无任何的可判定元素来判断当前的测试动作是否成功时,就需要用到截图对比: 2.以下是简单的截图对比与自动化执行相结合使用的小例子,在真正的测试执行过程中,可将截图方法进行封装,在使用时调用即可: # -*- coding: utf- -*- from uiautomator import D

[DSP开发]利用CCS5.4开发基于DSP6455的JPEG2000图像解压缩过程 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 说明:前端是时间基于VS2010工程,在windows上实现了对openjpeg2000的改写,实现了从内存中读取数据进行解压缩的工作.由于某些技术储备需要,将其移植到DSP6455中进行解压缩.本文记录的就是整个移植过程. 0. 异想天开:试图在CCS上直接使用VS2010生成好的编译库 这个想法是一直就有的,在调试VS

基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现(一)      一直有计划研究实时图像拼接,但是直到最近拜读西电2013年张亚娟的<基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现>,条理清晰.内容完整.实现的技术具有市场价值.因此定下决心以这篇论文为基础脉络,结合实际情况,进行“基于SURF特征的图像与视频拼接技术的研究和实现”.       一.基于opencv的surf实现       3.0以后,surf被分到了"opencv_contrib-master"中去,

基于RC4加密算法的图像加密 某课程的一个大作业内容,对图像加密.项目地址:https://gitee.com/jerry323/RC4_picture 这里使用的是RC4(流.对称)加密算法,算法流程网上可以找到很多例子,这里就不做介绍了.主要想法是提取图像每个通道的数据,直接作为一个字节流输入加密算法.每个通道可以是分离的,也可以是合并在一起的. 效果图见下: 原图 加密图(密码:123) 解密图 解密之后的图像是有失真的,目前还没有找到问题所在.

分享一款基于jQuery点击图像居中放大插件Zoom是一款放大的时候会从原图像的位置以动画方式放大到画面中间,支持点击图像或者按ESC键来关闭效果.效果图如下: 在线预览   源码下载 实现的代码. html代码: <div class="page-body"> <div style="width: 80px; height: 80px; margin-right: 10px; padding: 10px; float: left; background:

深度学习与计算机视觉(12)_tensorflow实现基于深度学习的图像补全 原文地址:Image Completion with Deep Learning in TensorFlow by Brandon Amos 原文翻译与校对:@MOLLY && 寒小阳 (hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2017年4月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565 声明:版权所有,转载请联系作

基于AXI VDMA的图像采集系统 转载 2017年04月18日 17:26:43 标签: framebuffer / AXIS / AXI VDMA 2494 本课程将对Xilinx提供的一款IP核——AXI VDMA(Video Direct Memory Access) 进行详细讲解,为后续的学习和开发做好准备.内容安排如下:首先分析为什么要使用VDMA.VDMA的作用:然后详细介绍VDMA的特点.寄存器作空间: 最后阐述如何使用VDMA,包括IP核的配置方法.代码编写流程等. 本章主要是

由于最近正在做图像超分辨重建方面的研究,有幸看到了杨建超老师和马毅老师等大牛于2010年发表的一篇关于图像超分辨率的经典论文<ImageSuper-Resolution Via Sparse Representation>,于是对该论文进行大概的翻译,如有不当之处,还请大家帮忙多多指正!!! 英文原文:Jianchao Yang, John Wright, Thomas Huang, and Yi Ma. Image super-resolution via sparse representa

基于注意力的街景图像提取结构化信息 一种用于真实图像文本提取问题的TensorFlow模型. 该文件夹包含在FSNS数据集数据集上训练新的注意OCR模型所需的代码,以在法国转录街道名称. 您还可以使用它来根据自己的数据进行培训. 更多细节可以在我们的论文中找到: "从街景图像注意为基础提取结构化信息" 项目地址:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/attention_ocr Attention-based Extractio

一.前言 最近学习牟新刚编著<基于FPGA的数字图像处理原理及应用>的第六章直方图操作,由于需要将捕获的图像转换为灰度图像,因此在之前代码的基础上加入了RGB图像转灰度图像的算法实现. 2020-02-29 10:38:40 二.RGB图像转灰度图像算法原理 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等.输出后便可以得到灰度图像,另一种是转换为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图 像的亮度和浓度,所以只输出Y分量,得到图像就是灰度图像.

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操

目录 1. 读入图片并显示 import cv2 img = cv2.imread("longmao.jpg") cv2.imshow("longmao", img) cv2.waitKey(0) #等待按键,0表示永久等待 cv2.destroyAllWindows() #完成之后销毁窗体 2. RGB通道分离 基于numpy数组的方法 r = img[:, :, 2] g = img[:, :, 1] b = img[:, :, 0] 注意:OpenCV读取的顺

在图像处理实践中,将灰度图转化为二值图是非经常见的一种预处理手段. 在Matlab中,能够使用函数BW = im2bw(I, level)来将一幅灰度图 I.转化为二值图. 当中.參数level是一个介于0~1之间的值,也就是用于切割图像的阈值.默认情况下,它可取值是0.5. 如今问题来了,有没有一种依据图像自身特点来自适应地选择阈值的方法呢?答案是肯定的!我们今天就来介绍当中最为经典的Otsu算法(或称大津算法).该算法由日本科学家大津展之(Nobuyuki Otsu)于1979年提出.这个算

intro 先前基于GDI已经能够显示BITMAP图像:windows下控制台程序实现窗口显示 ,其中BMP图像是使用LoadImage()这一Win32 API函数来做的.考虑到LoadImage()函数并不能读取png图像,因此需要libpng或stb等png编解码库的帮助. 网上找到相关代码不多,稍加修改可以运行,具备特点: 纯C,单个文件(依赖的libpng和zlib可以忽略) 直接读取png图像而不是通过读取.rc文件(资源文件)再读取png图像 png图像的读取:基于libpng(以

Blog:https://blog.csdn.net/linchuhai/article/details/84677249 GitHub:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 自然场景文本检测 自然场景文字是图像高层语义的一种重要载体,自然场景文本检测是图像处理的核心模块,近年来ICDAR的历界比赛成绩不断提升: Result:http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=evaluation&task=1&gtv=1

简介 Picsearch是一种基于卷积神经网络特征的图像搜索引擎. Github:https://github.com/willard-yuan/CNN-for-Image-Retrieval Web Demo:http://yongyuan.name/pic/ 数据集 Caltech256图像数据集:包含29780张图像与256个类. 源码结构 The code is written by Python, and the web server is cherrypy. ├── 256feat2

前言 今天我们一起来看一下如何使用LabVIEW实现语义分割. 一.什么是语义分割 图像语义分割(semantic segmentation),从字面意思上理解就是让计算机根据图像的语义来进行分割,例如让计算机在输入下面左图的情况下,能够输出右图.语义在语音识别中指的是语音的意思,在图像领域,语义指的是图像的内容,对图片意思的理解,比如下图的语义就是一个人牵着四只羊:分割的意思是从像素的角度分割出图片中的不同对象,对原图中的每个像素都进行标注,比如下图中浅黄色代表人,蓝绿色代表羊.语义分割任务就

本文是在前面设计好的简易SDRAM控制器的基础上完善,逐步实现使用SDRAM存储视频流数据,实现视频图像采集系统,CMOS使用的是OV7725. SDRAM控制器的完善 1. 修改SDRAM的时钟到100Mhz 系统时钟提了上来下面对应的时间参数就需要注意,再50Mhz下的这些时间参数的计数器的都需要做相应的修改. 2. 写入一幅图像(640 * 480)到SDRAM 640 * 480 = 307200个数据 307200 / 256 = 1200行,所以我们只需要写入1200行数据写满即可.

很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的,就像下面的这张图 虽然不是很明显,但还是有一点畸变的,而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好,主要是四个顶点找的不准确,会有一些偏差,而且矫正后产生的目标图是倒着的,哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像,也不能保证方法适用于每个图像,这里仅提供我的思路供大家参考. 思路: 我们最重要的就是找到图像的四个顶点,有利用hough直线,求直线交点确定四个顶点,有采用寻找轮廓确定四个顶点等等:今天我提供的思路,也是采用寻找轮廓

一.概述 对于实现Bean信息定义的目标,它提供了基于XML.基于注解及基于java类这三种选项.下面总结一下三种配置方式的差异. 二.Bean不同配置方式比较. 三.Bean不同配置方式的适用场合. 四.总结. 一般我们适用XML配置DataSource.SessionFactory等资源的Bean,在XML中利用aop.context命名空间进行主题的配置.其他所有项目中开发的Bean用注解的形式来配置.这就是采用了"XML+基于配置"的配置方式,很少采用基于Java类的配置方式.

前言:想到用户资料中一般有个图像自我截取的部分,为什么要截取呢,因为好看了.so,经过我各种百度,各种参考,终于打工搞成了,写下纪念纪念,让以后拿来就用也好. 一:想前端ui这东西,我就懒得说话了,哎,没艺术啊!毫不犹豫的选择上网找资料了,发现一般有两种方法1:Jcrop:2:imgAreaSelect:呵呵,我选了imgAreaSelect;使用很简单么? 二:获取这个插件包:点我就来了开心吧! 三:使用方法简介: $('#img').imgAreaSelect({ 各种参数配置,回调函数 }