1.双击CAD快捷键图标,打开CAD绘图界面: 2.以正五边形为例,点击左边的正多边形按钮: 3.绘制好后得到五边形图形: 4.给图形做好尺寸标注方便直观比较: 5.选择图像在命令行输入sc命令,按键盘回车按钮: 6.然后命令行会提示指定基点,鼠标左键点击五边形指定的那一点: 7.然后命令行提示输入比例因子或参数就可以放大缩小.    

/// <summary> /// 将图像缩小N倍 /// </summary> /// <param name="source">原图数据</param> /// <param name="height">原图高度</param> /// <param name="width">原图宽度</param> /// <param name=&quo

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

java中如何将嵌套循环性能提高500倍 转载请注明出处https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/15975882.html 前面 似乎上一次更新在遥远的九月份,按照既定的时间线应该要补5篇博文才对得起这懒惰的半年, 近期工作强度虽不大,但也时有烦心的事儿,比如这忽冷忽热的天气.反反复复的疫情.不大不小的房贷.还有我那半死不活的手机,当然咯,手机这月必须得换了,准备xperia 5 Ⅲ或者iPhone SE ,资金若是充裕的话也给老爸换一部(耳机也安排上),各位觉得如

比较各种不同取样方式的图像缩放效果. [NEAREST, BILINEAR, BICUBIC, LANCZOS, BOX, HAMMING]NEAREST取样方式是效果最差的,PIL.Image.resize默认的resample方式就是使用NEAREST import os from PIL import Image from PIL.Image import NEAREST, BILINEAR, BICUBIC, LANCZOS, BOX, HAMMING resmaple_list = [

移动互联网是短视频的时代,5G的到来更是让短视频蓬勃发展,视频的发展让人们看到了动态的机会,图片也需要动起来,图片动起来应该是比较早的,gif图片很早就有,我们常见的动态表情,现在用的比较多的是视频的封面,也可以做成动态的gfi图来展示,因为gif是最适合的动态展示方式,占用空间小,动态效果好,今天我们就来分享一下,如何制作gif图片,及如何压缩gif图片的大小. 我制作gif图片用的工具是showmore,这是一款在线录屏软件,界面简洁,录制画质清晰,重点是免费,更无文件大小和时长限制,可以说

原题链接http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/121397#problem/A Description In mathematics, the nth harmonic number is the sum of the reciprocals of the first n natural numbers: In this problem, you are given n, you have to find Hn. Input Input starts wit

学习opencv有一年多了,这本来是我的毕业设计的一部分,但是因为不能突出专业重点,所以换了个课题. opencv在vc.android.ios下都能用,其中vc和android下的教程和主题贴最多,ios最少了. 今天就来谈谈如何在ios下使用opencv,并做个人脸识别的Demo. 要使用opencv,可以自行编译库,也可以直接去官网下载编译好的库:http://opencv.org/downloads.html 把解压出来的文件夹直接拖进工程里就能用了,也可以在Build Phases 里

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app,总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域,于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理,为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.

clear all clc im = {}; %%创建字典im以保存读取的图片 dis = dir('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\*.bmp'); :length(dis) path = strcat('C:\Users\KCl\Documents\MATLAB\SRCNN\Set5\',dis(i).name); im{i} =imread(path); %%将读取到的图像存储在字典im中 up_scale = ; %%将降采样系数设为3,

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app.总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域.于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理.为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.

论文原文 https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Zhang_Single-Image_Crowd_Counting_CVPR_2016_paper.pdf 人群计数领域目前的研究进展 复现过程: 首先当然是准备数据集,我没有用论文作者的shanghaitech数据集,准备了malldataset数据集,反正都是大同小异啦.这篇文章的label有一点区别的就是它不是像很多分类的问题一样是0 1 啥的,而是

几个关于SIFT算法的blog,写的很好,链接学习一下 小北的家谈谈SIFT.PCA-SIFT.SURF及我的一点思考http://blog.csdn.net/ijuliet/article/details/4640624 SIFT/SURF算法的深入剖析——谈SIFT的精妙与不足http://blog.csdn.net/cy513/article/details/4414352 cy513的"SIFT/SURF算法的深入剖析——谈SIFT的精妙与不足"http://blog.csdn

前言 接着上篇<IOS7下的人脸检測>,我们顺藤摸瓜的学习怎样在IOS7下用openCV的进行人脸识别,实际上非常easy,因为人脸检測部分已经完毕,剩下的无非调用openCV的方法对採集到的人脸样本进行训练,终于得到一个能够预測人脸的模型.可是当中的原理可谓是博大精深,因为快临最近末考试了,没时间去琢磨当中详细的细节,这次就先写个大概的demo,下次更新文章就得到6月20号之后了. 原理: 从OpenCV2.4之后,openCV增加了新的类FaceRecognizer,我们能够使用它便捷地进

       自然场景文本检测是图像处理的核心模块,也是一直想要接触的一个方面. 刚好看到国内的旷视今年在CVPR2017的一篇文章:EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector.而且有开放的代码,学习和测试了下. 题目说的是比较高效,它的高效主要体现在对一些过程的消除,其架构就是下图中对应的E部分,跟上面的比起来的确少了比较多的过程.这与去年经典的CTPN架构类似.不过CTPN只支持水平方向,而EAST在论文中指出是可以支持多方向文本的

作为一个好奇心非常重的人,面对未知的世界都想去一探到底. 于是做了个人脸识别的demo. 眼下国内的关于opencv技术文章非常少.都是互相抄袭.关键是抄个一小部分还不全.时间又是非常久之前的了,和如今的一些东西对不上. 没事,我是个实在人,啥也不多说,直接上開始.期间參考了国内很多opencv的文章,代码部分參考http://m.blog.csdn.net/blog/u013810454/27868973.大家能够查看.只是他那个项目下载下来有问题. 我这个融合了全部的长处,更加全面.从配置到

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><

Html CSS transform matrix3d 3D转场特效 透视矩阵 2n/(r-l) 0 (r+l)/(r-l) 0 0 2n/(t-b) (t+b)/(t-b) 0 0 0 (n+f)/(n-f) 2fn/(n-f) 0 0 -1 0 t.b.l.r 分别代表camera投影面的上下左右,camera指向-z方向(指向屏幕内),n为近景距离,f为远景距离. Y轴旋转矩阵 cos(θ) 0 sin(θ) 0 0 1 0 0 -sin(θ) 0 cos(θ) 0 0 0 0 1 转场效

学习自:PIL官方文档--Image (2条消息) Python图像处理PIL各模块详细介绍_章子雎的博客-CSDN博客 一.Image模块 1.open 用法 open(fp,mode='r',formats=None) 说明 打开图像:不过据官网文档所说,调用该方法后,实际的图像文件并没有读入进来,只是当后续数据处理时才真正读入. 参数 fp mode:只能是r: format:一个图像格式的List或Tuple,为什么是一个集合呢?因为当我们要打开某个文件夹中的指定格式图像时,只需要将这些

轮廓检测 图像金字塔 上采样,图像变大一倍,矩阵用0填充 img = cv2.imread('1,jpg') cv_show('img',img) up = cv2.pyrUp(img) cv_show('up',up) 下采样,图像缩小一倍 删除矩阵偶数行偶数列 img = cv2.imread('1.jpg') cv_show('img',img) down = cv2.pyrDown(img) cv_show('down',down) 拉普拉斯金字塔 对图像G先down得到G_d,再G_d

今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示: IplImage *T = cvLoadImage("F:\\1.JPG"); IplImage *SrcImg = cvCreateImage(cvSiz