作者:桂. 时间:2017-03-03  19:30:03 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6498318.html 前言 本文为MATLAB系列第四篇. 主要总结MATLAB图片保存的基本方法.主要为自己的学习总结,内容多有借鉴他人,在最后附上链接. 一.MATLAB图片保存方法 A-自带的save as指令/copy figure指令 在弹出的figure中,file—>save as ,选择保存的路径以及格式(可以保存为fig,eps,jpeg

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化 参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None)  找出图像中的关键点 参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点 参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图 参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method)  # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的 参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.

使用matlab批量处理图像后在指定文件夹存储 clear;clc;close all; Files=dir('D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\*.jpg'); N=length(Files); Names={}; Images={}; :N Names{k}=Files(k).name; Images{k}=imread(['D:\文件及下载相关\文档\MATLAB\postgraduate\Kodak\' Names{k}]); figure(

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵 参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像 参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx

1. sift.detectAndComputer(gray, None)  # 计算出图像的关键点和sift特征向量 参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵 参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,

第三篇来了-今天去参加了 Unite 2018 Berlin,感觉就是....非常困...回来以后稍微睡了下清醒了觉得是时候认真学习下了,不过讲的很多东西都是还没有发布或者只有 Preview 的版本,按照 Unity 的习惯肯定 Bug 多到令人发指,最近不太想折腾所以就先继续写文章把..按照惯例奉上『原文链接』 PART 1 概述 首先大概介绍一下什么是『Catlike教程』,大家自行访问一下就会发现是这位『大神』写的一个 Unity 系列教程,里面由浅至深的以一个个有趣的小课题来引导大家学

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

· 来源:http://emuch.net/bbs/viewthread.php?tid=2705843 杂志社对投稿图片的分辨率通常有如下要求: TIFF: Colour or greyscale photographs (halftones): always use a minimum of 300 dpi. TIFF: Bitmapped line drawings: use a minimum of 1000 dpi. 第一点说的是灰度图的dpi在至少300dpi以上,比如病理图片.电泳

整体代码比较冗长,但是很好读.写的方法全是按照BUG分类去写的.所以写死了,凑合看吧,画出饼图,树状图和生成对应的数据excel,希望大家举一反三能帮助自己分析BUG #__author__ = 'xu.duan' # -*- coding: utf-8 -*- import cairo import pycha.pie import pycha.bar import pycha.scatter import pycha.stackedbar import pycha.line import t

有一个图像分块的代码,可以直接将一幅图像分为5*5的小块,代码如下: %[FileName,PathName] = uigetfile('*.*','Select the image'); Im=imread('Bicubic flowers.bmp'); imshow(Im) hold on L = size(Im); height=5; width=5; max_row = floor(L(1)/height);%实验图片为800*1280,则max_row=5,max_col=8 max_

(一)图像几何变换理论知识 (1)图像的平移与比例 图像的平移很简单,平移前后的坐标分别为(x,y)和(x',y'),则满足的关系式为 x'= x +Tx: y'= y +Ty: 其中Tx与Ty分别为对应的偏移量. 图像的比例也很简单,可以描述为:x'=S_x * x;  y'=S_y * y; 那么上述的关系怎么用一个矩阵来表示呢?一个很重要的矩阵来了,那就是变换矩阵T,并且对于二维坐标下的点,一般转化为笛卡尔坐标系下进行计算,用一个三维点表示二维的,只不过把最后一项值置为1,这样一个二维坐标

由两点坐标如何画出直线  方法1:利用直线方程 斜率加截距 方法2:数据拟合 %由两点坐标得数据拟合直线与画线 x = [,]; y = [,]; k = ((-)/(-));% 由两点坐标得到直线斜率 line = k*x+0.5;% 直线方程 xy = :;% 定义画线的 x 长度 line1 = k*xy+0.5; figure(),plot(xy,line1); % % x1=[,]; x2=[,]; X=[x1(),x2()];% 两点坐标的x值 Y=[x1(),x2()];% 两点坐

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一

我们在Android中经常会使用SurfaceView编写自定义的摄像头,可是有的时候会经常会出现图像的变形,我们就会很郁闷的问这到底是为什么呢?其实这个最根本的原因是SurfaceView和PreViewSize的尺寸不是同一个比率. 所谓PreViewSize就是在预览的时候帧数据的尺寸,SurfaceView是用来预览Camera的视图,它的尺寸也就是Screen全屏时候的大小.还有一个重要尺寸的是PictureSize,这个是拍照后图片的尺寸,就是所保存的结果图片的大小. 所以解决刚刚问

************************************************************* * Halcon将裁剪后的图像还原为原始大小 * Author: LiGuangyu * Date: -- * 在Halcon的使用中,有时候需要对图像开窗,而测量时又需要还原为原始大小 ************************************************************* *在原始图像上的开窗位置 OrigOffsetX:= OrigO

imageaffine — 返回经过仿射变换后的图像,剪切区域可选.高佣联盟 www.cgewang.com 语法 resource imageaffine ( resource $image , array $affine [, array $clip ] ) 参数 image 由图象创建函数(例如imagecreatetruecolor())返回的图象资源. affine 数组,其中键为 0 至 5 的数字. clip 数组,其中键为 "x","y","

d=1000; %两个小区中心间距离的一半 rcell=2*d/sqrt(3); %小区半径 ncell=3; %小区个数 cellposition=zeros(ncell,2); %初始化小区中心位置 theta=(0:ncell-2)'*pi/3; %角度 cellposition(2:end,1:2)= sqrt(3)*rcell*[cos(theta) sin(theta)]; %设置小区中心坐标 figure %画图 for cell=1:ncell x0=cellposition(c

画出data数据 data数据 34.62365962451697,78.0246928153624,030.28671076822607,43.89499752400101,035.84740876993872,72.90219802708364,060.18259938620976,86.30855209546826,179.0327360507101,75.3443764369103,145.08327747668339,56.3163717815305,061.1066645368476

-- %% 学习目标:学习关于图像的基本操作 %% 通过抖动来增强图像的的色彩对比度 clear all; close all; I = imread('cameraman.tif');%读取灰度图像 BW = dither(I);%通过抖动转换为二值图像来增强图像的色彩对比度 subplot(,,);%将多个图片显示在同一个窗口,subplot(m,n,p). imshow(I); subplot(,,); imshow(BW); %% 获取图像信息 clear all; close all;

在这篇里我们只聊怎么在android中google map api v2地图上画出路径导航,用mapfragment而不是mapview,至于怎么去申请key,manifest.xml中加入的权限,系统中需要的google play services等另行查看资料,沦落凡间不详述. 参考:https://developers.google.com/maps/documentation/android/intro 首先我们在Activity上加载一个GoogleMap,然后再在Map上画上标记和路