最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

本篇文章首先介绍了bmp图片格式,主要参考wiki上的内容,包括bmp文件的存储方式,对于一些常见的bmp文件格式都给了例子,并且对8位 16位RGB555 16位RGB565格式的bmp文件进行了简单分析,最后的代码可以将8位,16位,24位,32位色彩深度的bmp文件转化位8位灰度图片,用作后续文章中算法的测试图片. Bmp file structure Bitmap file header DIB header (bitmap information header) compression

Atitit 图像处理 灰度图片 灰度化的原理与实现 24位彩色图与8位灰度图 首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1].     在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255[2].这样就得到一幅图片

C#根据byte前两位获取图片扩展名 /// <summary> /// 根据byte前两位获取图片扩展名 /// </summary> /// <param name="bytes01"></param> /// <returns></returns> public static string GetImageExtensionName(string bytes01) { string temp = "

本文章向码农们介绍 php 给图片加水印的两种方法,感兴趣的码农可以参考一下本文章的源代码. 方法一:PHP最简单的加水印方法 <?php // http://www.manongjc.com $img = imagecreatefromjpeg($filename); $logo = imagecreatefromjpeg($filename); /*imagecraetefromjpeg-由文件或URL创建一个新图像 imagecreatefromjpeg(string $filename)

我们在使用APP的时候,有时会发现有些图片可以通过两指进行放大.缩小,今天就实现这样的一种效果,比较简单,不喜勿喷.... var imageVi:UIImageView! = nil    var myScrollV:UIScrollView! = nil        override func viewDidLoad() {        super.viewDidLoad()        // Do any additional setup after loading the view

1.在unity3D的Project视图下选中需要更改的图片,将图片的Texture Type更改为Sprite (2D and UI),点击Apply即可.操作如图所示: 2.完成步骤一,点击Apply之后UI图片效果如图所示: 3.更改UI图片Inspector视图中Sprite Mode为Multiple,点击Apply即可.如图所示: 4.点击Apply之后UI图片效果如图所示: 5.在UI图片Inspector视图中点击Sprite Editor,然后鼠标拖动把图片分割成自己需要的两个

这个方法有几个前提 1.两个Image必须在一个Canvas中 2.两个Image的Canvas.Top和Canvas.Left必须赋值 上一篇讲了判断一个PNG图片某个点是否透明 这个基本类似的方法 主题思路 1.利用Rect判断两个Image是否有重合 2.只判断重合部分是否存在碰撞 3.将重合区域分成4块 由外向内判定 下面是代码部分 /// <summary> /// 判断画布上两个Image是否碰撞了 /// </summary> /// <param name=&

场景:对android4.4解码gif(解码文章见前面一篇)后的图片进行每帧处理,android4.3 解码出来的每帧都很完整,但是到android4.4版本就不完整了,每帧都是在第一帧的基础上把被改变的显示出来了,所以需要再次合成每帧 如图效果: 合成后: 代码直接看: /** * 将2张图片合成 * @param downBitmap 底部图片 * @param upBitmap 置顶的图片 * @return */ public static Bitmap compoundBitmap(B

把彩色图片转换为灰色的图片,直接用.net接口遍历每个像素点转换的效率非常低,800K的图片65万像素我的电脑要用5分钟,而用了unsafe,速度提高了几千倍,同样的图片只用了0.几秒 附一个常用的遍历像素点转换的代码 构造函数 public Tphc() { InitializeComponent(); this.pictureBox1.ImageLocation = "F:\\黑色头发.jpg"; } 按钮单击事件 private void button3_Click(object

/** * @desc 合并身份证的正反面到同一张图片 * @author Jimmy * @date 2016-12-33 * @param $imageSrc0 身份证正面 * @param $imageSrc1 身份证反面 * @param $desPath 合并后图片地址 * @return mixed */ public static function mergeImage($imageSrc0, $imageSrc1, $dirPath){ !file_exists($dirPath

<div className="uploading-animation-tip-wrap"> <img src={require('~/shared/assets/image/slide-uploading-animation-file-300-300.gif')} alt="" className="uploading-tip-animation-file" /> <img src={require('~/shar

一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的算法,需要熟悉Siamese Networks(经典老文献<Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network

基于2-channel  network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2015年CVPR的一篇关于图像相似度计算的文章:<Learning to Compare Image Patches via Convolutional Neural Networks>,本篇文章对经典的算法Siamese Networks 做了改进.学习这篇paper的

https://www.cnblogs.com/lantingg/p/9259840.html 在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as

# -*- coding: cp936 -*- from skimage import io,transform,color import numpy as np def convert_gray(f,**args):#图片处理与格式化的函数 rgb=io.imread(f) #读取图片 gray=color.rgb2gray(rgb) #将彩色图片转换为灰度图片 dst=transform.resize(gray,(48,90)) #调整大小,图像分辨率为64*64 return dst da

来源:http://www.cnblogs.com/lxblog/ 最近项目中应用多次应用了图片合成,为了今后方便特此记下. 在WPF下有两种图片合成的方式,一种还是用原来C#提供的GDI+方式,命名空间是System.Drawing 和 System.Drawing.Imaging,另一种是WPF中新添加的API,命名空间是 System.Windows.Media 和 System.Windows.Media.Imaging . 我们来做一个简单的例子,分别用上面的两种方式实现,功能是在一个

上传图片不全面的想法:把图片保存到本地,然后把图片的路径上传到服务器,最后又由服务器把路径返回,这种方式不具有扩展性,如果用户换了手机,那么新手机的沙盒中就没有服务器返回的图片路径了,此时就无法获取之前已经上传了的头像了,在项目中明显的不可行. 上传图片的正确方式:上传头像到服务器一般是将图片NSData上传到服务器,服务器返回一个图片NSString地址,之后再将NSString的路径转为url并通过url请求去更新用户头像(用户头像此时更新的便是NSString) 代码为: AFHTTPRe

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示如何将图片转换为灰度图. 在项目导航区,打开视图控制器的代码文件[ViewController.swift] import UIKit class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() // Do any additional setup after loading the view, typically from

<div class='pageOption'> <a href='#' class='option' > <img src='http://imgsrc.hubblesite.org/hu/db/images/hs-2013-06-a-large_web.jpg'> </a> <a href='#' class='option' > <img src='http://imgsrc.hubblesite.org/hu/db/images/h

通过看网上各种大牛的总结,和自己亲身测试总结一下Java图片的灰度处理方法 (1)我们熟知的图片中的像素点有RGB值. (2)图片灰度化的方式大概分为四种,第一种是最大值法(取颜色RGB中的最大值作为灰度值):第二种是最小值法(取颜色RGB的最小值作为灰度值):第三种是均值法(取颜色的RGB的平均值作为灰度值):第四种是加权法灰度化(怎么加权最合适,效果最好,百度百科说的很全面). (3)废话不多说,记录一下我按照上述四种方法实现的效果和代码: 原图 按照上述四种方式分别灰度化后的效果如下面四图