摘要 本篇博文记录一下,用VS+Qt+Halcon实现对图片的读取以及鼠标缩放,移动(鼠标事件调用了halcon自带的算子)的过程.以及遇到的坑..... 先来看一下动态效果图: 主要控件: 添加一个Label控件,对象名设为label,用于显示图片,并将背景设为黑色,设置方法为:选中Label控件,在属性编辑器中找到styleSheet属性,在其后的值中输入background-color:black即可: 添加四个Push Button控件,如上图所示从左至右,对象名依次为:btn_preP

from: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923 TensorFlow提供了几类图像处理函数,下面介绍图像的编码与解码,图像尺寸调整. 编码与解码 图像解码与编码:一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值.然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码.所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程,反之就是编码了.其实如果大家熟悉opencv的话

在课程#01中我们知道了显示器上的图像是由许多点构成的,这些点称为像素,意思就是“构成图像的元素”.但是要明白一点:像素作为图像的一种尺寸,只存在于电脑中,如同RGB色彩模式一样只存在于电脑中.像素是一种虚拟的单位,现实生活中是没有像素这个单位的.在现实中我们看到一个人,你能说他有多少像素高吗?不能,通常我们会说他有1.82米高,或者182厘米等.所用的都是传统长度单位.所谓传统长度单位就是指毫米.厘米.分米.米.公里.光年这样的单位. 这时就有一个问题出现,比如那个1.82米高度的人,在电脑中

缩放图像是图像处理中需要经常使用的操作.太小的图像在图像识别中不能很好的处理,需要将其放大,太大的图像不方便储存,需要将其缩小,下面记录OpenCV图片缩放方法. 缩放函数 , , int interpolation=INTER_LINEAR ) 参数说明: src – 原图像 dst – 输出图像 dsize – 输出图像大小,如果为0 则通过此公式计算得到:Size(round(fx*src.cols), round(fy*src.rows)),dsize和fx,fy不能全为空 fx – x

import java.awt.AlphaComposite; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.Graphics2D; import java.awt.Image; import java.awt.Toolkit; import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.geom.AffineTransform;

图标和图像大小 每一个应用程序需要一个应用程序图标和启动图像.此外,一些应用程序需要自定义的图标来表示特定于应用程序的内容,功能,或在导航栏,工具栏和标签栏模式. 不像其他的定制艺术品在您的应用程序的图标和图像,表38-1列出必须满足特定的标准,因此,IOS可以正确显示.此外,一些图标和图像文件的命名要求.(如果你需要支持标准分辨率的iPhone或iPod touch设备,除以2下面列出高分辨率的大小.) 表38-1自定义图标和图像尺寸(像素) 描述 iPhone 5和iPod touch的尺寸

Opencv-Python:图像尺寸.图像的读取.显示.保存与复制 原创 2017年11月23日 21:30:49 4440 在使用opencv的方法时,首先必须导入opencv包.新的opencv导入cv2,这里也和cv做了一个对比 import cv2 一.图像尺寸 图像的大小可以通过其shape属性来获取,shape返回的是一个tuple元组,第一个元素表示图像的高度,第二个表示图像的宽度,第三个表示像素的通道数. 示例: if __name__ == '__main__': dirfil

接opencv6.1-imgproc图像处理模块之平滑和形态学操作,顺带说一句在opencv中的in-place操作就是比如函数的输入图像和输出图像两个指针是相同的,那么就是in-place操作了.比如很多函数支持目标图像和原图像是同一个内存区域. 三.图像的失真缩放 采用 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样来达到图像放大和缩小的目的.在这其中的操作是失真操作,所以放大的时候会模糊很多.在这里顺带补上opencv中真正的缩放函数resize(). 这两个函数又叫做上采样和下

导入到unity3d内的图像被默认长宽变换为满足2^n关系. 例如以下图,我有张图片名称为984plus598表示我尺寸为984*598.拷贝到unity3d中后的大小为1024*512 方法一: 在该图片的Inspector窗体下改动Texture Type属性为Advanced. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvanVzdGRpZmZlcmVudA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCM

在Halcon中,Region和XLD之间可以彼此转换.但这种转换并不是“无损”的,XLD可以是不闭合的,但是Region一定是闭合的.因此,如果将不闭合的XLD转为Region,然后再转回XLD,那么转换后的XLD和原先的XLD就有了一定的区别. 言归正传,先说说Region的缩放. 一.Region的缩放 Region的缩放很简单,有zoom_region算子,其签名如下,其中ScaleWidth, ScaleHeight是宽.高的缩放比例因子: zoom_region(Region : R

//使用Bitmap加Matrix来缩放     public static Drawable resizeImage(Bitmap bitmap, int w, int h)     {          Bitmap BitmapOrg = bitmap;          int width = BitmapOrg.getWidth();          int height = BitmapOrg.getHeight();          int newWidth = w;     

直接在代码 头文件 // 图片处理 0 半灰色 1 灰度 2 深棕色 3 反色 +(UIImage*)imageWithImage:(UIImage*)image grayLevelType:(UIImageGrayLevelType)type; //色值 变暗多少 0.0 - 1.0 +(UIImage*)imageWithImage:(UIImage*)image darkValue:(float)darkValue; /** 获取网络图片的Size, 先通过文件头来获取图片大小 假设失败

procedure TTMEImageDeviceIdentifyFrom.DrawText(AImage : TImage; AFile: string);var I: Integer; iWidth, iHeight: Integer; oInfo: TTextInfoAry; oRect, Rect: TRect; bmp, dbmp: TBitmap; iX, iY: Integer; zoom: double; NewW,NewH:Integer;begin bmp := TBitma

dev_close_window()dev_update_window('off')create_bar_code_model ([], [], BarCodeHandle)dev_open_window (0, 0, 1400, 1200, 'black', WindowHandle)dev_set_line_width(10)dev_set_draw ('margin')* Image Acquisition 01: Code generated by Image Acquisition 0

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 这篇文章里,我们将一起探讨图像金

在这篇文章里,我们一起学习下 图像金字塔 的一些基本概念,如何使用OpenCV函数pyrUp和pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c

产品环境模型部署,创建简单Web APP,用户上传图像,运行Inception模型,实现图像自动分类. 搭建TensorFlow服务开发环境.安装Docker,https://docs.docker.com/engine/installation/ .用配置文件在本地创建Docker镜像,docker build --pull -t $USER/tensorflow-serving-devel https://raw.githubusercontent.com/tensorflow/servin

1. 第三部分 掌握 imgproc 组件 第六章 图像处理 6.1.线性滤波: Pdf.P170 Pdf.P171 平滑处理(smoothing)(模糊处理(bluring))-- 使用频率很高 -- 用途:较少图像上的 噪点 / 失真.降低分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,指在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制. 消除图像中的噪声成分 叫做 图像的 平滑化 / 滤波操作.... 因此 一个能降低高频成分的滤波器就能够减弱噪声的影响. 图像滤波 目的两个:(1)

1. 在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法:  (1)人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation (2)Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见https://www.wikiwan