解读pyqtgraph官方API-在pyqtgraph中绘图 参考: http://www.pyqtgraph.org/documentation/plotting.html 在pyqtgraph中绘图 在pyqtgraph中绘制数据有以下几种基本方法: 所有这些都将接受控制绘图数据如何解释和显示的相同基本参数: x - 可选的X数据; 如果未指定,则将自动生成一系列整数. y - Y数据. pen - 绘制绘图线时使用的笔,当 None 时线不可用 . symbol - 描述用于每个点的符号形

百分比值同关键字很接近,但其操作方式不一样.用百分比值来居中一幅背景图像,也很简单: body { background-image;url(beijing.gif); background-repeat:no-repeat; background-position:50% 50%; } 这使得背景图像的中心同其父元素中心对齐.换句话说,百分比值同时应用于元素及其背景图像. 为理解这一概念,让我们桌仔细观察其过程.当在某一元素里居中背景图像时,图像中被描述为50% 50%的点将与元素中同样描述的

mini-width:设置元素的最小宽度.該屬性值會對元素的寬度設置一個最小限制.因此,元素可以比制定值寬,但不能比制定值窄.不允許指定負值. 完美的居中佈局: body{text-align: center; mini-width: 760px;} #wrapper{text-align: left; margin:0 auto; width:750px;} mini-width IE並不認識,這是爲老瀏覽器準備的,只要這個值比實際的頁面打就ok了. 讓一個元素的css樣式的一個屬性無效在其前

对于图像的目标检测任务:通常分为目标的类别检测和目标的位置检测 目标的类别检测使用的指标:准确率, 预测的结果是类别值,即cat 目标的位置检测使用的指标:欧式距离,预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置,w和h表示的是矩形框的宽和高 目标检测是分类和回归都进行的一种算法 对于位置的回归而言,使用全连接层获得结果的4个输出,使用欧式距离计算损失值 对图像物体进行卷积,对卷积后的特征图分开进行计算,一条通路计算回归,一条通路计算分类 目标检测的实际操作步骤: 第一步:下载

发布时间:2014-10-31 DataMatrix的代码结构和QR码基本相同: 其中Detector的功能还是从原始图像中找出符号码的部分,并且进行透视转换纠正扭曲. 其解码流程与QR码差不多,关键在于怎么从原始图像中取出真实的符号图像.在上文中说过,George Wolberg写的Digital Image Warping一书中PerspectiveTransform方法可以建立起两个四边形之间的映射关系.然后就通过每一点的映射关系将原图中可能不规则的符号图形纠正为规则的矩形. 在QR码中D

[button setImageEdgeInsets:UIEdgeInsetsMake(2, 70, 2,70 )]; [button setImageEdgeInsets:UIEdgeInsetsMake(<#CGFloat top#>, <#CGFloat left#>, <#CGFloat bottom#>, <#CGFloat right#>)] 通过设置上边距    左边距     下边距   右边距 来固定图片的位置

代码 function ROI=LabelBox(filename) Mat=imread(filename); imshow(Mat); mouse=imrect; pos=getPosition(mouse);% x1 y1 w h ROI=[pos(1) pos(2) pos(1)+pos(3) pos(2)+pos(4)]; end 效果 >> LabelBox('1_1(1).jpg') 为了快速标注,可以遍历整个文件夹下的图片,标完一张换一张,生成一个table数据表: funct

什么是CSS Sprites? “Sprite”(精灵)这个词在计算机图形学中有它独特的定义,由于游戏.视频等画质越来越高,必须有一种技术可以智能的处理材质和贴图,并且要 同时保持画面流畅.“Sprite”就是这样一种技术,它将许多图片组合到一个网格上,然后通过程序将每个网格的内容定位到画面上. Sprite被定位到一副静态图片上,并且通过简单的程序或硬件即可正确定位到画面上,一幅幅图片就像是被“变”出来的,他们并没有单独占用内存,所以被取名为“Sprite精灵”. 上图是口袋妖怪的组合图片,可

调用格式: I2=imcrop(I,RECT): X2=imcrop(X,MAP,RECT): RGB2=imcrop(RGB,RECT): 其中,I.X.RGB分别对应灰度图像.索引图像.RGB图像的数据矩阵,MAP为索引图像颜色表,I2.X2.RGB2分别为各自输入矩阵所对应的输出矩阵.而RECT为可选参数,格式为[XMIN YMIN WIGTH HEIGHT].例如[20 20 40 40],则剪裁后的图像的左上角像素为原图像位置在(20,20)的像素,而剪裁后图像的右下角像素为原图像位置

应用场合 数据表格是学术.文案工作中常用的表述形式.我们经常需要从第三方获取所需的数据.有些时候这些数据并非以可直接编辑的形式(如电子表格文档),而是以打印件或者扫描件的形式提供.假如需要对数据进行进一步的使用,可能需要手工将打印件或扫描件誊写为电子文档.在这方面有许多现有工具及方案可供选择: 对于比较清晰的图像,使用OCR软件执行文本识别: 纸质文档可以通过LENS拍摄工具自动展平: 对于单个内容有限的表格,可直接创建电子文档. 然而当需要处理的图像不够清晰,以至于OCR识别有误,尤其当数据量

对于某些特殊的图像处理,我们不希望将整张图都进行图像处理.这个时候就用到了roicolor.roipoly.roifill.fspecial.roifilt2函数.代码实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('pout.tif'); %输入原图像 BW1=roicolor(I,55,100); %基于灰度图像ROI区域选取 c=[87 171 201 165 79 32 87]; r=

对图像进行裁切可用imcrop函数,实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; [A,map]=imread('peppers.png'); %读入图像 rect=[75 68 130 112]; %定义剪切区域 X1=imcrop(A,rect); %进行图像剪切 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);%修改图形图像位置的默认设置 set(0,

1.原图像经水平.垂直.水平垂直镜像设置通过mirror函数实现: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('cameraman.tif'); %输入图像 J1=mirror(I,1);%原图像的水平镜像 J2=mirror(I,2);%原图像的垂直镜像 J3=mirror(I,3);%原图像的水平垂直镜像 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500

图像移动涉及到move函数,实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('lenna.bmp'); %输入图像 a=50;b=50;%设置平移坐标 J1=move(I,a,b);%移动原图像 a=-50;b=50;%设置平移坐标 J2=move(I,a,b);%移动原图像 a=50;b=-50;%设置平移坐标 J3=move(I,a,b);%移动原图像 a=-50;b=-50;%设置平移坐

图像的与.或.非.异或逻辑运算涉及到了&.|.~和xor符号 close all;%关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clc; clear all; I=imread('ipexroundness_01.png');%读入图像,赋值给I和J J=imread('ipexroundness_04.png'); I1=im2bw(I); %转化为二值图像 J1=im2bw(J); K1=I1 & J1; %实现图像的逻辑“与”运算 K2=I1 | J1; %实现图像

图像二值化.反运算过程涉及到im2bw,imcomplement函数,反运算可以这么理解:原本黑的区域变为白的区域,白的区域变为黑的区域. 实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; J=imread('rice.png');% 读取灰度图像,赋值给J J1=im2bw(J);%将灰度图像转换成二值图像,赋值给J1 J2=imcomplement(J);%求灰度图像的补,即对图像进行求反运算,赋值给J2 J

下面是对图像进行滤波,以及求滤波后的图像与原图像的绝对值差的实现过程,涉及到的函数有filter2,imabsdiff函数: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I = imread('cameraman.tif'); %读取图像,赋值给I J = filter2(fspecial('prewitt'), I); %对图像矩阵I进行滤波 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,

图像乘除法运算涉及到immultiply.imdivide函数,实现代码如下: 1.图像之间的乘法运算 close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc A=imread('ipexroundness_04.png');%读入原始图像赋值给A和B B=imread('ipexroundness_01.png'); C=immultiply(A,B); %计算A和B的乘法,计算结果返回给C A1=im2double(A); %将A和

图像减法运行涉及到imsubtract函数 实现代码如下: clear all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clc close all; A=imread('cameraman.tif'); B=imread('testpat1.png'); C=imsubtract(A,B); %进行图像减法 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,500]);%修改图形图像位置的默认设置 set(0,'defaultFig

本次涉及了对原图像增加高斯噪声.多次叠加原图和高斯噪声图以及叠加后的平均图像. close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; RGB=imread('eight.tif'); %读入eight图像,赋值给RGB A=imnoise(RGB,'gaussian',0,0.05); %加入高斯白噪声 I=A; %将A赋值给I M=3; %设置叠叠加次数M I=im2double(I); %将I数据类型转换成双精度 RGB=im2

医疗图像解析 Dicom 后缀: .dcm..DCM Dicom中规定的坐标系是以人坐标系为绝对坐标系的,规定X轴正向指向病人的左侧,Y轴正向指向病人的背部,Z轴正向指向病人的头部.但是,坐标点的位置,每个厂商都有自己的看法 下图展示了成像过程中对应的坐标系 成像坐标系 三视图 图片信息中的Tag说明 在DICOM中,是通过Image Position和Image Orientation来描述当前的图像和人体坐标系的相对位置的. 解析举例 import dicom import pylab im