本博文採用Xilinx HLS 2014.4工具.实现一个肤色检測的模块.当中,本文重点是构建HLS图像处理函数. 新建HLSproject的步骤,本博文不再详述. 本project新建之后,仅仅加入了五个文件,例如以下图所看到的.当中,top.cpp中的主函数终于会综合生成HLS硬件图像处理模块.test.cpp是測试文件,调用測试图片.測试top.cpp的图像处理函数功能. top.cpp的源代码例如以下: #include "top.h" #include "imgpr

最近遇到一个bug ,在java里面计算两个数字相减,633011.20-31296.30 得到的结果居然是601714.8999999999,丢失精度了,原来这是Java浮点运算的一个bug. 解决方法:网上找到了一些解决办法,就是重新写了一些浮点运算的函数.下面就把这些方法摘录下来,以供遇到同样问题的朋友参考: 简易计算器点击下载 js中多个数字运算后值不对(失真)处理方法 调用方法: public static void main(String[] args) throws Excepti

最近遇到一个bug ,在js里面计算两个数字相减,633011.20-31296.30 得到的结果居然是601714.89,领导不乐意了说怎么少了0.01,我一听,噶卵达,来达鬼,不可能啊,我Google了一下,发现原来这是JavaScript浮点运算的一个bug. 解决方法:网上找到了一些解决办法,就是重新写了一些浮点运算的函数.下面就把这些方法摘录下来,以供遇到同样问题的朋友参考: 简易计算器点击下载 java中多个数字运算后值不对(失真)处理方法程序代码1.除法函数 /*除法函数,用来得到

第一次写博客~  大家悠着看,有则改之,无则加冕,对不对的给个回复,让我知道你的存在. 在做活动页的时候,经常会碰到一些需要弹出显示的输入框(情节前提:本人安卓机~),前天自己写的时候自己调试没问题后发给测试,直接与我对接的测试告诉我没问题了,让同事看下就可以上线了,幸福满满的我准备休息一会. BUT!!!BUT!!!BUT!!!,五分钟后她告诉我说问题有好多,而且全部都在iOS端!作为一个爱国人士(其实是没钱~)我是从不用苹果的,然后就经过N多时间的调试,从网上百度了好多方法,一直到下班,总于

fft后如果纵轴是abs后的值,且为双边图像,那么纵轴表示的就是此频率下信号的幅值*N/2的值,也就是说,如果有一正弦信号,幅度为1,假如fft了50个点,那么此信号频率的幅度就是1*50/2=25. fft后如果纵轴是db表示,其实是10*log10(abs)的值,值本身没有什么意义,但是两个值的差是有意义的,比如一个信号的幅度A=20db,另一个幅度B=23db两者相减是3db,那么代表什么意思呢?假设原来信号幅度为a,b.那么有A=10*log10(a*50/2)B=10log10(b*5

首先投影时，重采样方式选择nearest最邻近采样法，不改变投影后图像的DN值。 然后双击投影后图像，在符号系统中选择RGB——拉伸类型改为：无（默认是标准差拉伸）

结论: 1.ios上传会在exif中带一个 Orientation的属性,这个属性在windows中不会生效,在ios浏览器中会生效,造成图片在windows资源管理器中与ios浏览器中方向不一致 2.C# 可以使用MagickNet,如下处理 if (img.Orientation == ImageMagick.OrientationType.RightTop)                {                    img.Rotate(90);               

问题: 37.5*5.5=206.08 (JS算出来是这样的一个结果,我四舍五入取两位小数) 我先怀疑是四舍五入的问题,就直接用JS算了一个结果为:206.08499999999998 怎么会这样,两个只有一位小数的数字相乘,怎么可能多出这么小数点出来. 我Google了一下,发现原来这是JavaScript浮点运算的一个bug. 比如:7*0.8 JavaScript算出来就是:5.6000000000000005 解决方法:网上找到了一些解决办法,就是重新写了一些浮点运算的函数. 下面就把这

先在ubuntu下更新一下时间,确保时间无误 sudo apt install ntpdate sudo ntpdate time.windows.com 然后将时间更新到硬件上 sudo hwclock --localtime --systohc

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

一 不同色彩空间的转换 OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法.当前,在计算机中有三种常用的色彩空间:灰度,BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value). 灰度色彩空间是通过去除色彩信息来将其转换成灰阶,灰度色彩空间对中间处理特别有效,比如人脸检测. BGR,即蓝-绿-红色彩空间,每一个像素点都由一个三元数组来表示,分别代表蓝.绿.红三种颜色.网页开发者可能熟悉另一个与之相似的色彩空间:RGB,他们只是在颜色顺序上不同. HSV,H(Hue)是色调,S(Satur

1.PCA简介 遭遇维度危机的时候,进行特征选择有两种方法,即特征选择和特征抽取.特征选择即经过某种法则直接扔掉某些特征,特征抽取即利用映射的方法,将高维度的样本映射至低维度.PCA(或者K-L变换),即Principal Component Analysis是特征抽取的主要方法之一.     PCA适用于非监督的学习的不带标签(带标签的样本,往往用LDA降维)的样本降维,特别是小样本问题.广义认为,这类样本属性之间的相关性很大,通过映射,将高维样本向量映射成属性不相关的样本向量.PCA的步骤是

1.图像锐化理论基础 1.锐化的概念 图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反.而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的. 2.图像的一阶微分和二阶微分的性质 图像的锐化也就是增强图像的突变部分,那么我们也就对图像的恒定区域中,突变的开始点与结束点(台阶和斜坡突变)及沿着灰度斜坡处的微分的性质.微分是对函数局部变化率的一种表示,那么对于一

简单阈值,自适应阈值,Otsu's二值化等 1.简单阈值 当像素值高于阈值时,我们给这个像素赋予一个新值,否则给他赋予另一个值.这个函数就是cv2.threshhold().这个函数的第一个参数就是原图像,一般是灰度图(貌似非灰度图也可以).第二个参数就是用来对像素值进行分类的阈值.第三个参数就是当像素值高于阈值时应该被赋予的新像素值.(之前在设置掩码的时候已经提过这个函数了) OpenCV提供了多种不同的阈值方法,这是第四个参数.这些方法包括: cv2.THRESH_BINARY cv2.TH

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处

问题描述 之前标注好的文件,标注有bbox和若干points.选择Open Dir打开图像目录,选择Change Output Dir选择json文件所在目录.发现有些图片能正常显示标注后的状态.而有的图片弹窗报错,error opening file且无法显示图像 排查问题 这些图片和标注是从原来不同文件夹移动到现在文件夹的.会不会是这个问题? 经过对比不能打开的图片的json文件,发现其路径不对.json中ImagePath是相对路径,从原来文件夹复制到现有文件夹.label根据json文件

在OpenCV2:图像的几何变换,平移.镜像.缩放.旋转(1)主要介绍了图像变换中的向前映射.向后映射.处理变换过程中浮点坐标像素值的插值算法,并且基于OpenCV2实现了两个简单的几何变换:平移和镜像变换.本文主要稍微复杂点的两个几何变换:缩放和旋转. 1.图像缩放 图像的缩放主要用于改变图像的大小,缩放后图像的图像的宽度和高度会发生变化.水平缩放系数,控制图像宽度的缩放,其值为1,则图像的宽度不变:垂直缩放系数控制图像高度的缩放,其值为1,则图像的高度不变.如果水平缩放系数和垂直缩放系数不相

图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素的进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换.镜像变换.缩放和旋转等.本文首先介绍了图像几何变换的一些基本概念,然后再OpenCV2下实现了图像的平移变换.镜像变换.缩放以及旋转,最后介绍几何的组合变换(平移+缩放+旋转). 1.几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 原图像任意像素计算该像素在变换后图像的坐标位置 变换

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

--------------------------------------------------低调的分割线--------------------------------------------------- Linux下有两个重要的编程准则,甚至是设计哲学,就是:模块原则(使用简洁的借口拼合简单的部件)和组合原则(设计时考虑拼接组合).在Linux 下面有无数个小程序,体积小,功能简单.但是当我们将它们按一定的方式组合起来以后,它们 几乎无所不能.命令行的一个很大的好处就是方便组合.试想