[推荐] 两个不同的阈值进行颜色分割得到了近乎一样的图像,求解释。。 [问题点数:20分,结帖人wangyaninglm]

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蓝花 2016年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第三
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Opencv Kmeans聚类进行图像颜色聚类分割(绝对有用)
该程序利用OpenCV中的K均值聚类函数Kmeans2对<em>图像</em><em>进行</em><em>颜色</em>聚类,达到分割的目的。 编写此函数的目的是:Kmeans2函数的用法有些难掌握,参考资料少,尤其是对<em>图像</em><em>进行</em>操作的例子少,我找了很久
图像阈值
<em>图像</em>的<em>阈值</em> 学习目标 简单<em>阈值</em>分割(Simple thresholding),自适应<em>阈值</em>分割(Adaptive thresholding),最大类间方差法。 学习函数:cv2.threshold, cv2.adaptiveThreshold 简单<em>阈值</em>分割(Simple thresholding) 简单的<em>阈值</em>分割即设置一个<em>阈值</em>,如果<em>图像</em>的像素点大于该<em>阈值</em>就将其置为0或255(黑或白)。 Open...
大津阈值法对图像进行二值化
用MATLAB写的大津<em>阈值</em>法对<em>图像</em><em>进行</em>二值化,以便于进一步<em>图像</em>处理
图像不同颜色的公共汽车
<em>图像</em>库 公共汽车 形状类似但<em>颜色</em><em>不同</em> 共有有100张 可以导入此<em>图像</em>库以检查检索效果
图像颜色特征参数
我的毕业内容,可以求<em>图像</em>的<em>颜色</em>特征参数。具体有熵 均值 方差 偏度 峰度 能量
Opencv实现图像的灰度处理,二值化,阀值选择
前几天接触了<em>图像</em>的处理,发现用OPencv处理确实比较方便,毕竟是很多东西都封装好的,但是要研究里面的东西,还是比较麻烦的,首先,你得知道图片处理的一些知识,比如腐蚀,膨胀,仿射,透射等,还有很多算法,傅里叶,积分,卷积,频谱,加权。。。,反正我看了半天,是云里雾里的,所以就想先就笼统的过一遍,以后遇<em>到了</em>再具体分析,比较这方面的基础没那么扎实。先来记录下目前学习到的一些知识。 首先是<em>图像</em>的灰度处
图像阈值分割Matlab版
<em>图像</em><em>阈值</em>分割是一个非常简单的算法。对<em>图像</em>像素点,大于<em>阈值</em>,则认为是目标;小于<em>阈值</em>,则认为是背景。而现在遇到的<em>阈值</em>分割却需要完成如下的多个功能:1、基本的<em>阈值</em>分割:    大于<em>阈值</em>,则认为是目标;小于,则认为是背景2、像素值较低才被认为是目标,即要把不等号反向    对<em>图像</em>像素点,小于<em>阈值</em>,认为是目标;大于<em>阈值</em>,则认为是背景。3、可能<em>进行</em><em>阈值</em>分割的<em>图像</em>只是标记<em>图像</em>     对标记<em>图像</em><em>进行</em>分割后,需要
图像处理——常用阈值分割方法及源码
目录   1、Otsu<em>阈值</em>分割 2、自适应<em>阈值</em>分割 3、 最大熵<em>阈值</em>分割法 4、 迭代<em>阈值</em>分割  5、测验   1、Otsu<em>阈值</em>分割         Otsu(大津法或最大类间方差法)使用的是聚类的思想,把<em>图像</em>的灰度数按灰度级分成2个部分,使得<em>两个</em>部分之间的灰度值差异最大,每个部分之间的灰度差异最小,通过方差的计算来寻找一个合适的灰度级别来划分。 所以可以在二值化的时候采用ots...
图像相似度算法的C 实现及测评
<em>图像</em>相似度算法的C 实现及测评
如何通过JAVA读取图片的主色调用于颜色查询
现在我有个图片分享的网站,想添加一个按图片<em>颜色</em>的来查询。比如查询绿色,结果集中的图片主色调全都是绿色的。 大家有没有什么办法。 我想应该是每天晚上跑批处理程序,解析图片,将图片的<em>颜色</em>数据存到数据库的对
100分求两个css用法的解释
在分析别人的源的时候看到css代码如下:rn*+html .search p margin:3px 0 0 8px;rn*html .search p margin:3px 0 0 8px;rnrn请问一下*+html和*html分别代表什么意思啊?
图像最佳阈值检测
自己手写的一个借助于Opencv库的<em>图像</em>最佳<em>阈值</em>获取程序,适合新手赏玩,很简单
图像阈值
<em>图像</em><em>阈值</em>化就是利用<em>图像</em>像素点的分布规律,设定<em>阈值</em><em>进行</em>像素点分割,进而得到<em>图像</em>的二值<em>图像</em>。
图像阈值操作
本课程主要讲述了OpenCV的基础知识,通过实例来学习OpenCV,通过本课程的学习,可以全面的入门OpenCV
图像阈值化(Python+opencv)
<em>图像</em><em>阈值</em>化 1、函数 (1)Python: cv2.cvtColor(src, code[, dst[, dstCn]]) → dst 箭头->dst表示函数运行输出一个结果dst. (2)Python: cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) → retval, dst 箭头→ retval, dst表
基于颜色图像分割
在实际处理<em>图像</em>时,经常需要对<em>图像</em><em>进行</em>分割,然后提取ROI,本学习笔记记录怎么用Matlab实现基于<em>颜色</em>的<em>图像</em>分割。1、RGB到YCBCR的色彩空间转换。2、用各个通道的<em>阈值</em>对<em>图像</em><em>进行</em>二值化。3、形态学处理:腐蚀、膨胀、孔洞填充。4、连通区域提取。主要涉及到的Matla图形处理函数如下:rgb2ycbcr(色彩空间转换),roicolor(ROI二值化),imerode(腐蚀),imdilate(膨...
颜色分割图像实例
简介<em>图像</em>分割中,<em>颜色</em>空间转换来<em>进行</em><em>图像</em>分割是常用的方法。这里介绍一种通用的处理方式。内容将如下<em>图像</em>中圈出的人物分割出来。代码% By lyqmath% DLUT School of Mathematical Sciences% BLOG:http://blog.csdn.net/lyqmathclc; clear all; close all;I = imread('c://c.jpg'); % 载入<em>图像</em>figure; subplot(1, 3, 1); imshow(I); title('原<em>图像</em>', 'F
车牌定位--颜色分割
车牌定位是车牌识别中第一步,也是最重要的一步。 由于中国车牌种类多样,<em>颜色</em>不一, 再加上车牌经常有污损,以及车牌周围干扰因素太多,都成为了车牌定位的难点。 这里首先使用最简单算法来描述车牌定位,以及他的缺陷和改进。 一、投影法 1、车辆<em>图像</em>信息获取 2、HSV<em>颜色</em>转换 把RGB数据转换成HSV空间<em>图像</em>数据 hsvzation(ima...
基于hsv颜色空间的图像分割
HSV<em>颜色</em>空间模型是倒锥形模型: 这个模型是按色调、饱和度、明暗来描述的。 H值代表色调、S值代表饱和度、V值代表亮度。 在圆锥上,角度代表色调H,饱和度S表示为点到中心竖线的距离,而亮度值V用中心竖线表示。 HSV对用户来说是一种直观的<em>颜色</em>模型。我们可以从一种纯彩色开始,即指定彩色角H,并让V=S=1,然后我们就可以通过向其中加入黑色和白色来得到我们需要的<em>颜色</em>。增加黑色可以减小v而s...
Emgucv不完整图像分割试验(三)——纹理+色彩分割
<em>图像</em>分割的目的是将感兴趣的物体从图片中提取出来,分割的算法有很多种,基本都是围绕三要素:<em>颜色</em>、形状、纹理去提取。一般我们常用<em>颜色</em>和形状,因为纹理的数据比较难获取(C#语言下资源很少)Opencv3.*以上版本是存在灰度共生矩阵的函数的,很遗憾的是Emgucv下我没找到灰度共生矩阵相关,虽然实现上应该挺简单的。最后通过同为C#下的<em>图像</em>处理哭库Afroge实现,曲线救国。完整可获取参数如下图所示:获取...
iOS_OpenCV图像阈值
<em>图像</em><em>阈值</em>化就是将<em>图像</em>上的像素点的灰度值设置为0~255,也就是将<em>图像</em>呈现出明显的黑白化。如果某特定物体在内部有均匀一致的灰度值,并且其处在一个具有其他等级灰度值的均匀背景下,使用<em>阈值</em>法就可以得到比较的分割效果。使用场景1我们为这张图片的文字解除黑暗封印吧~1、先把<em>图像</em>转化为灰色CV_EXPORTS_W void cvtColor( InputArray src, OutputArray dst, ...
OpenCV-Python之图像阈值
TensorFlow算法一般流程 导入/生成样本数据集 转换和归一化数据 data = tf.batch_norm_with_global_normalization(...) 划分样本数据集为训练样本集、测试样本集和验证样本集(决定最优的超参数) ...
【源码】阈值图像设计
该程序的输入为彩色或单色<em>图像</em>,并允许用户通过滑块交互/手动<em>阈值</em>设定单色或彩色<em>图像</em>的单个色带,实现最大和最小<em>阈值</em>的变化。 This program takes a color or monochrome image and lets the user interactively/manually threshold the monochrome image, or a single color b...
OpenCV-Python——图像阈值
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Python-OpenCV教程-6
OpenCV版本要求在2.3.1以上 本文主要介绍OpenCV中<em>阈值</em>函数的相关应用。 1.普通<em>阈值</em>函数 普通的<em>阈值</em>函数非常简单,就像它的名字的描述<em>一样</em>,它能让我们根据像素点的灰度值跟<em>阈值</em>相对比,再根据对比结果来改变这个像素的灰度值。这个函数的函数名是cv2.threshold(),它有四个输入,第一个是原<em>图像</em>(必须为灰度图),第二个是<em>阈值</em>,第三个叫maxVal,它表示如果这个点的灰度大于(有
python opencv 颜色分割
1.用于简单的对象检测、跟踪 2.简单前背景分割 [python] view plain copy   #encoding:utf-8   #黄色检测   import numpy as np   import argparse   import cv2   image = cv2.imread('huang.png')   co
基于RGB差值法的颜色分割
主要思想来自<em>颜色</em>分类论文《Goal Evaluation of Segmentation Algorithms for Traffic Sign Recognition》 RGB空间是通常的初始的空间,如果简单的分割过程是其目的,使用RGB空间是比较好的选择。然而,三个<em>颜色</em>之间的高相关性组件和光照变化<em>颜色</em>的效果信息,使得它很难找到正确的<em>阈值</em>。在这个空间上,一个解决办法是使用RGB的相对于归一化,...
【opencv学习之二十九】彩色分割
<em>图像</em>的色彩分割其实原理差不多,也是根据<em>图像</em>的rgb色彩组成,设置分割区间来将<em>颜色</em>分开来;比如Scalar(100,100,100)-Scalar(150,150,150)间的色彩分割出来;但是rgb<em>颜色</em>分割时候,rgb值往往不是连续性的,比如下面: 淡蓝色深蓝色啊中间并不递增分布的,所以用rgb彩色分割效果一般,一般采用HSV等方法分割; 代码示例rgb分割: int img_B,i
如何在HSV空间进行图像颜色分割
小弟想请教个问题,将一幅图从RGB空间转换到HSV空间后,怎样对这幅图里的<em>颜色</em><em>进行</em>分割, 比如说,我要把图里面蓝色的区域给分割出来。用matlab实现,多谢各位啦
基于颜色分割
基于<em>颜色</em>对<em>图像</em><em>进行</em>分割,可应用于大量的<em>图像</em>处理。。。
图像otsu阈值
#include "highgui.h" #include "cv.h" void otsu(const IplImage* src,IplImage* dest,double* his)//ousu二值化 { int i,s=0,t,k=0; double p[256]={0.0},w0=0.0,w1=0.0,u0=0.0,u1=0.0,u=0.0,g[256]={0.0},m0=0.0,m
OpenCV学习10-图像阈值
''' 简单<em>阈值</em>,这种方法非常简单。但像素值高于<em>阈值</em>时,我们给这个像素赋予一个新值(可能是白色),否则我们给它赋予 另外一种<em>颜色</em>(也许是黑色)。这个函数就是 cv2.threshhold()。这个函数的第一个参数就是原<em>图像</em>,原<em>图像</em>应该是灰度 图。第二个参数就是用来对像素值<em>进行</em>分类的<em>阈值</em>。第三个参数就是当像素值高于(有时是小于)<em>阈值</em>时应该被赋予的新 的像素值。OpenCV提供了多种<em>不同</em>的<em>阈值</em>方法,这...
根据颜色不同进行匹配
(主要思路:提取特征+计算距离) <em>图像</em><em>颜色</em>直方图的提取 假设一幅<em>图像</em>G的<em>颜色</em>(或灰度)由N级组成,每一级<em>颜色</em>值用q(i),(i=1,2,3…N)表示。在整幅<em>图像</em>中,具有q(i)<em>颜色</em>值的像素数为hi,则各级<em>颜色</em>值像素统计值为h1,h2,…hN,构成了<em>图像</em>的特征值——<em>颜色</em>直方图。 <em>颜色</em>直方图特征提取是统计<em>图像</em>中每种<em>颜色</em>像素的数目。将<em>颜色</em>空间等距离分组取值,然后再统计每组中对应的像素数目,从而得到整...
opencv-pytho(9):图像阈值
本节将学习简单<em>阈值</em>,自适应<em>阈值</em>,Otsu's二值化等 学习的函数有cv2.threshold,cv2.adaptiveThreshold等 1、简单<em>阈值</em> 函数原型:cv2.treshold(src,x,y,method) src:原函数 ,应为灰度值  x:指对像素值<em>进行</em>分类的<em>阈值</em>   y:当像素高于(或者小于)<em>阈值</em>时会被赋予的新值 method: cv2.THRESH_BINARY
OpenCV-利用函数inRange进行颜色分割(HLS颜色分割)
利用HLS<em>颜色</em>空间<em>进行</em><em>图像</em>区域的<em>颜色</em>分割,和利用HSV<em>颜色</em>空间类似:#include #include #include using namespace cv; #include #include using namespace std; //输入<em>图像</em> Mat img; //归一化<em>图像</em> Mat bgr; //HLS<em>图像</em> Mat hls; //色相 int hmin = 0; int hmin_Ma
图像算法】彩色图像分割专题一:颜色空间1(原理)
【<em>图像</em>算法】彩色<em>图像</em>分割专题一:<em>颜色</em>空间1(原理) 补上: 源码:http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/05/2038317.html  结果:http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/05/05/2038308.html Educational Color App
彩色图像分割方法的汇总
【汇总】彩色<em>图像</em>分割 Menu   SkySeraph Oct.1st 2011  HQU   Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574   Latest Modified Date:Oct.1st 2011 HQU   整理下以便查阅     【<em>图像</em>算法】彩色<em>图像</em>分割专题一:<em>颜色</em>空间1(原理)   http://www.
MATLAB图像阈值变换
下面来介绍一下MATLAB中如何使用<em>阈值</em>变换法把原<em>图像</em>转换成二值<em>图像</em>,所谓二值图,也就是只有黑白两种像素,具体如下: 1、打开MATLAB软件,在其主界面的编辑器中写入下列代码: I=imread('G:\MATLAB\bm.bmp'); %读取当前路径下的图片 BW=im2bw(I,map,0.4); %<em>阈值</em>变换中设置的<em>阈值</em>数为0.4 imshow(I,map) ...
图像OTSU阈值
#include "highgui.h" #include "cv.h" void otsu(const IplImage* src,IplImage* dest,double* his)//ousu二值化 { int i,s=0,t,k=0; double p[256]={0.0},w0=0.0,w1=0.0,u0=0.0,u1=0.0,u=0.0,g[256]={0.0},m0=0.
OpenCV:图像阈值操作
目录 大津<em>阈值</em>法(OTSU) 固定<em>阈值</em>法 自适应<em>阈值</em> 双<em>阈值</em>法 半<em>阈值</em>法 大津<em>阈值</em>法(OTSU) 最大类间方差法(otsu)的公式推导: 记t为前景与背景的分割<em>阈值</em>,前景点数占<em>图像</em>比例为w0,平均灰度为u0;背景点数占<em>图像</em>比例为w1,平均灰度为u1。 则<em>图像</em>的总平均灰度为:u=w0*u0+w1*u1。 前景和背景图象的方差:g=w0*(u0-u)*...
阈值图像的割去
使用MATLAB对<em>图像</em><em>进行</em>灰度<em>阈值</em>的<em>图像</em>割取
OpenCV实现图像亮区扩张
纯粹阅读,移步OpenCV实现<em>图像</em>亮区扩张效果图源码KqwOpenCVBlurDemo亮区扩张,也叫膨胀,要实现这样的效果,我们可以选取一个合适大小的核,用被核覆盖的最大值代替锚点像素。膨胀可以用来融合可能被分割的目标。我们首先定义一个合适大小的核Mat kernelDilate = Imgproc.getStructuringElement(Imgproc.MORPH_RECT, new Size
简单的彩色图像分割
先看下原始<em>图像</em>和最终分割后的<em>图像</em> 原始<em>图像</em>: 分割后: 具体步骤: 1.在红色区域内选择一个矩形(这个矩形要基本能代表花的<em>颜色</em>,比如在花内部选一个矩形区域) 2.计算矩形区域内的均值和方差 3.规定如果大于均值-1.25倍的方差并小于均值+1.25倍的方差则认为是这朵花clc,clear rgb=imread('flower.jpg'); rgb1=im2double(rgb); r
图像分割—基于图的图像分割(Graph-BasedImageSegmentation)
<em>图像</em>分割—基于图的<em>图像</em>分割(Graph-Based Image Segmentation) https://blog.csdn.net/huixingshao/article/details/42642973/ Reference: Efficient Graph-Based Image Segmentation,IJCV 2004,MIT Code   Graph-Based Segm...
使用OpenCVSharp对图像进行颜色分割
使用OpencvSharp的InRange函数对<em>图像</em><em>进行</em>RGB<em>颜色</em>的分割。 代码: using System; using OpenCvSharp; using OpenCvSharp.Extensions; using OpenCvSharp.XFeatures2D; using static OpenCvSharp.Cv2; namespace Mycv { publi...
【汇总】彩色图像分割 Menu[Updating...]
【汇总】彩色<em>图像</em>分割 Menu SkySeraph Oct.1st 2011  HQU Email:zgzhaobo@gmail.com    QQ:452728574 Latest Modified Date:Oct.1st 2011 HQU 整理下以便查阅  【<em>图像</em>算法】彩色<em>图像</em>分割专题一:<em>颜色</em>空间1(原理) http://www.cnblogs.c
【OpenCV】一种基于阈值的图片中的文字分割
在今年泰迪杯A题电商中图片的文字识别这道题中,我们先用了一种很笨的办法来分割字符。 首先对图片<em>进行</em>灰度化,然后二值化,这里的二值化要选择一个合适的<em>阈值</em>。然后我们<em>进行</em>轮廓的提取,计算轮廓最小矩形的面积,若面积过大,则认为这个是背景图片,若面积过小,则认为是噪点。这种方法有一个弊端,就是文字有大有小,大的文字也有可能会被当成背景,小的标点也可能会被当成噪点。代码如下: 实现了读入一张图片,<em>进行</em>灰度化
opencv学习之图像阈值
为了从一副<em>图像</em>中提取出我们需要的部分,应该用<em>图像</em>中的每一个像素点的灰度值与选取的<em>阈值</em><em>进行</em>比较,并作出相应的判断。(注意:<em>阈值</em>的选取依赖于具体的问题。即:物体在<em>不同</em>的<em>图像</em>中有可能会有<em>不同</em>的灰度值。一旦找<em>到了</em>需要分割的物体的像素点,我们可以对这些像素点设定一些特定的值来表示。(例如:可以将该物体的像素点的灰度值设定为:‘0’(黑色),其他的像素点的灰度值为:‘255’(白色);当然像素点的灰度值可以任
(六)图像阈值
目录 1、简单<em>阈值</em> 2、自适应<em>阈值</em> 3、Otsu's(大津算法)二值化 目标: 简单<em>阈值</em>、自适应<em>阈值</em>,Otsu's二值化 cv2.threshold , cv2.adaptiveThreshold 1、简单<em>阈值</em> 当像素值高于<em>阈值</em>时,给这个像素赋予一个新值,如255(白色),否则赋予另外一个<em>颜色</em>(如黑色) 函数:cv2.threshold() 第一个参数是原<em>图像</em>(必须是灰度图);第二...
Opencv学习——图像阈值
<em>图像</em><em>阈值</em>化是最常用的<em>图像</em>处理方法,在很多领域应用广泛,机器视觉中产品的识别和定位中往往需要采用<em>阈值</em>处理使产品的特征更加明显,易于后续的处理。 本文主要介绍两种<em>阈值</em>处理方法即全局<em>阈值</em>化和局部<em>阈值</em>化。
opencv图像阈值设置
opencv python <em>图像</em><em>阈值</em>设置
opencv-----图像阈值
*<em>图像</em><em>阈值</em>化 可以根据灰度差异来分割<em>图像</em><em>不同</em>的部分 *<em>阈值</em>化处理的<em>图像</em>一般为单通道<em>图像</em>(灰度图) *<em>阈值</em>化参数的设置可以使用滑动条来debug *<em>阈值</em>化处理容易受到光照处理,处理时应注意 固定<em>阈值</em>:threshold() 自适应<em>阈值</em>:adaptiveThreshold() 1)固定<em>阈值</em>————threshold() 给定<em>阈值</em><em>进行</em><em>阈值</em>操作得到二值图(
基于轮廓提取图像文字
基于轮廓提取<em>图像</em>文字 内容: 使用你上一篇博客<em>图像</em>透视变换的结果,将A4纸上的线条单独识别出来。 输入<em>图像</em>: 输出<em>图像</em>: Python使用opencv实现 实验环境:Window下使用Python的Opencv库 通过<em>阈值</em><em>进行</em>前后景分割(将线条和A4纸分开) 先将输入图片转为灰度图,然后使用<em>阈值</em>分割函数实现二值化: img = cv2.imread('in
常用阈值比较
1,自适应的Stein的无偏风险估计<em>阈值</em>:根据Stein无偏/似然估计原理确定的最小风险量对应的小波变换系数作为<em>阈值</em>的自适应<em>阈值</em>选取算法: 1)将每一个分辨级的小波系数平方之后按照从小到大的顺序排列,得到向量P=【p1 p2 ....pN】,其中的N表示N的小波系数的长度。 2)根据向量P计算风险向量R =【R1 R2 ....RN】;Ri = [N-2*i+(N-i)*Pi+sum(Pk)]
HSV颜色空间颜色阈值
今天看了一篇博士论文,《交通标志检测与识别算法研究》。里面有一个HSV<em>颜色</em>空间<em>颜色</em>的区分<em>阈值</em>。 -30 30 90 150 210 270 记录一下,以后用HSV<em>颜色</em>空间分离物体使用。
opencv_deeplearning实战2:基于颜色阈值的皮肤检测
一、总概 今天写了一篇基于深度学习的人脸检测,写完下午就开始实战第二篇,皮肤检测。原理很简单,就是基于HSV的<em>阈值</em>处理。为什么不用BGR<em>阈值</em>,因为HSV的<em>颜色</em>空间,更加直观,特别适用于<em>颜色</em>分割。具体可以参考博客,今天在调试HSV空间上浪费了很多时间,总是找不对范围。也试过色彩提取软件,但是没有效果,取出的范围和opencv还是有很大的出入,最终只能挑一个效果比较好的范围。 整体代码参考博客,但...
颜色识别中各颜色阈值快速查找小程序
<em>颜色</em>识别中,我们一直要调整的参数,毫无疑问就是<em>颜色</em>的<em>阈值</em>了。 <em>阈值</em>变化太难受了·,与外界光线,天气等等有关,每次使用<em>颜色</em>识别的代码基本上都要去改其参数。想想都头大。所以,写此个快速查找<em>颜色</em><em>阈值</em>的小助手
调整图像阈值
PhotoShop脚本是 Photoshop神秘,也是强大的一个功能。 它可以允许您以代码的方式来操作文档、美化<em>图像</em>、处理图层、控制通道、编辑选区、使用滤镜等等,就像在Photoshop界面上操作<em>一样</em>。 PhotoShop脚本主要用于重复性的任务或用于制作非常复杂的特殊效果。该培训视频课程特点:rn市面上唯一系统讲解Photoshop脚本编写的教程,基本涵盖Photoshop脚本所有知识点。rn1、语言简洁、精练、瞄准问题的核心所在,减少对思维的干扰,并节省您宝贵的时间; 2、完美贴心的操作提示,让您的眼睛始终处于操作的焦点位置,不用再满屏找光标; 3、每个视频都很短小精悍,即方便于您的学习和记忆,也方便日后对功能的检索。
不同的算子进行图像的分割
使用roberts算子<em>进行</em>平滑滤波(自写函数),使用sobel和prewitt算子<em>进行</em>平滑滤波(直接调用函数)用迭代法对rice<em>进行</em>自动单<em>阈值</em>分割用OSTU法对rice<em>进行</em>自动单<em>阈值</em>分割
不同指数的投资阈值
        近期各大指数都疯狂下跌,中证500,中小板,创业板都跌<em>到了</em>接近历史最低估值;但是上证50,沪深300,中证红利这些大盘指数还没跌到最低。网上已经各种叫唤不能再跌了,这说明什么?大盘指数还是抗跌一些。还有各行业指数也跌的很惨,中证医药,中证环保,中证证券这些都已经跌<em>到了</em>历史最低估值。         如果上边所说没问题的话,那么大盘指数的开始投资PE点位可以定的高一点,比如PE40...
很弱的问题,近乎散分!
在tc的环境中用纯c调用bios中的划点,线设置背景与字符的<em>颜色</em>,这些是怎么做的rn那位同仁给个加注释多的简单原码,再给点这方面的资料在哪有的信息rn多谢啦!!!!
100分求解释
网上找了段网卡启用和禁止的vc代码,我要用vb实现 无奈看不懂,rn求各位高手,帮帮忙,<em>解释</em>一下rn#include rn#include rn#include rn#include rn#pragma comment(lib,"ws2_32.lib")rn#pragma comment(lib,"setupapi.lib")rnrnBOOL DisableNetInterface(bool bStatus)rnrn IN LPTSTR HardwareId ; rn //硬件ComponentId,注册表地址:system\currentcontrolset\class\4D36E972-E325-11CE-BFC1-08002BE10318\0000rn rn HardwareId="PCI\\VEN_10EC&DEV_8139&SUBSYS_813910EC" ;rn rn DWORD NewState ;rn rn if(bStatus)rn rn NewState=DICS_DISABLE ;rn //禁用rn rn else rn rn NewState=DICS_ENABLE ;rn //启用rn rn rn //调用ddk函数,来禁用网卡rn rn DWORD i,err ;rn BOOL Found=false ;rn rn HDEVINFO hDevInfo ;rn SP_DEVINFO_DATA spDevInfoData ;rn rn //访问系统的硬件库rn hDevInfo=SetupDiGetClassDevs(NULL,"PCI",NULL,DIGCF_ALLCLASSES|DIGCF_PRESENT);rn if(hDevInfo==INVALID_HANDLE_VALUE)rn rn printf("访问系统硬件出错!");rn return false ;rn rn rn //枚举硬件,获得需要的接口rn spDevInfoData.cbSize=sizeof(SP_DEVINFO_DATA);rn for(i=0;SetupDiEnumDeviceInfo(hDevInfo,i,&spDevInfoData);i++)rn rn DWORD DataT ;rn LPTSTR p,buffer=NULL ;rn DWORD buffersize=0 ;rn rn //获得硬件的属性值rn while(!SetupDiGetDeviceRegistryProperty(rn hDevInfo,rn &spDevInfoData,rn SPDRP_HARDWAREID,rn &DataT,rn (PBYTE)buffer,rn buffersize,rn &buffersize))rn rn if(GetLastError()==ERROR_INVALID_DATA)rn rn //不存在HardwareID. Continue.rn break ;rn rn else if(GetLastError()==ERROR_INSUFFICIENT_BUFFER)rn rn //buffer size不对.rn if(buffer)rn LocalFree(buffer);rn buffer=(char*)LocalAlloc(LPTR,buffersize);rn rn else rn rn //未知错误rn goto cleanup_DeviceInfo ;rn rn rn rn if(GetLastError()==ERROR_INVALID_DATA)rn continue ;rn rn //比较,找到和网卡ID相同的项rn for(p=buffer;*p&&(p0?TRUE:FALSE)))rn printf("对网卡操作失败!");rn return 0;rn rn
机器视觉专栏(二) 图像颜色转换和阈值
最近因为网络赛没有空认真写东西,然后我想了一下应该把每个函数知识点和对应的函数讲的细一点,It’s important。所以就自己划分了知识点,闲话少说,先来看今天的内容: <em>图像</em>的<em>颜色</em>空间的变化 先来谈谈什么是<em>颜色</em>空间,<em>颜色</em>空间和数学中的“空间”在定义上有相似之处,我们吧<em>颜色</em>空间看成是三维(多维空间),这样一来所有的<em>颜色</em>就都能在<em>颜色</em>空间找到唯一对应的点。 就好比在三维空间里有直角坐标系,
图像大津阈值
#include "highgui.h" #include "cv.h" void otsu(const IplImage* src,IplImage* dest,double* his)//ousu二值化 { int i,s=0,t,k=0; double p[256]={0.0},w0=0.0,w1=0.0,u0=0.0,u1=0.0,u=0.0,g[256]={0.0},m0=0.
Ostu(大津法)二值化图像算法/最佳全局阈值
介绍 最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的<em>阈值</em>确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU。它是按<em>图像</em>的灰度特性,将<em>图像</em>分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差 越大,说明构成<em>图像</em>的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部 分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 算法原理 该算法主要包括一下几个步骤: ...
图像处理算法基础(十)---大津法求最佳分割阈值
 本文主要参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_9edd4b8301013zu8.html 最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的<em>阈值</em>确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU。它是按<em>图像</em>的灰度特性,将<em>图像</em>分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差 越大,说明构成<em>图像</em>的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会
请教图像处理--多阈值分割
请教各位大神,对一幅CCD相机采集的灰度图如何<em>进行</em>多<em>阈值</em>分割? 看过好多论文但还不太懂该如何下手
求几个颜色图像处理函数
[code=VBScript]FindColorExrn这个功能允许您在屏幕的某个区域模糊查找指定的<em>颜色</em>,并把找到的坐标保存在变量中rn格式rnVBSCall Call FindColorEx(left,top,right,bottom,c,type,similar,x,y)rn在区域内找<em>颜色</em>为c的点,把坐标保存在变量x和y中rnrnVBSCall FindPic(left,top,right,bottom,filename,similar,x,y)rn在区域内从左到右,从上到下找文件名为filename的bmp文件,把找到的坐标保存在变量x和y中[/code]rn不知道这样的功能,在Delphi中有没有相对的函数啊?rn我写了个用GetPixel取点的<em>颜色</em>,在约500~300范围寻找4条线,并判断它们的<em>颜色</em>是否符合要求的函数,每次寻找都要用1~2秒的时间...
解释【十个不同随机数】
private void button3_Click(object sender, EventArgs e)rn rn int[] a = new int[10];rn Random rnd = new Random();rnrn for (int i = 0; i < 10; i++)rn rn a[i]= rnd.Next(11, 20);rn rn for (int j = 0; j
有符号和无符号数的乘法,两个不同的结果,求解释
网上都说,如果一个无符号数和一个有符号数做运算,那么会按照无符号的法则,把有符号数当作无符号来做计算:rn下面这个代码:rn[code=C/C++]rnint main(void)rn char c1=0xFE;rn char c2=0x02;rn int s1=c1*c2;rn unsigned int s2=c1*(unsigned char)c2;rn unsigned int s3=(unsigned char)c1*c2;rn printf("%d,%u,%u\n",s1,s2,s3);rn return 0;rnrn[/code]rn结果是-4,4294967292,508rn为什么s2和s3不<em>一样</em>? 都是用了强转成无符号数,然后<em>两个</em>无符号数在汇编那一层用imul来相乘啊。rn这<em>两个</em>乘法的反汇编代码如下:[code=Assembly]rn unsigned int s2=c1*(unsigned char)c2;//signed:movsx unsigned:movzxrn004134F4 movsx eax,byte ptr [c1] rn004134F8 movzx ecx,byte ptr [c2] rn004134FC imul eax,ecx rn004134FF mov dword ptr [s2],eax rnrn unsigned int s3=(unsigned char)c1*c2;rn00413505 movzx eax,byte ptr [c1] rn00413509 movsx ecx,byte ptr [c2] rn0041350D imul eax,ecx rn00413510 mov dword ptr [s3],eax [/code]rnrn只是movsx和movzx交换了位置.rn为什么计算的结果不<em>一样</em>?
数字图像处理大津法阈值分割
数字<em>图像</em>处理大津法<em>阈值</em>分割
windows核心编程的两个代码 求解释
if (me.ProccntUsage == 65535) rn // Module was implicitly loaded and cannot be unloadedrn AddText(hwnd, TEXT(" Fixed"));rn else rn AddText(hwnd, TEXT(" %5d"), me.ProccntUsage);rn rnrnrn if (me.modBaseAddr == pvPreferredBaseAddr) rn AddText(hwnd, TEXT(" %p %*s %8u %s\r\n"), rn me.modBaseAddr, cchAddress, TEXT(""), rn me.modBaseSize, me.szExePath);rn else rn AddText(hwnd, TEXT(" %p(%p) %8u %s\r\n"), rn me.modBaseAddr, pvPreferredBaseAddr, me.modBaseSize, me.szExePath);rn
两个Xib的问题??求解释。。。
前两天用swift3.0重写项目代码。一个登陆界面实现LoginVC使用Xib创建的,添加了一些背景图一节一些其他的UI。<em>两个</em>输入框一节登陆按钮,重新放在了一个UIView的Xib上面,Xib添加约束之后。把输入框的View的Xib纯代码add到LoginVC的view上面。但是在模拟器7p上就会有偏移,在7一下都可以使用,真机偏的就更厉害了。一直是懵逼的状态,求<em>解释</em>??rnrnrnps:OC也是这个逻辑,正常使用的。swift3.0 出现问题了~~~
急求两个server跑一样的存储过程结果不同
又一个存储过程sp1,返回值每次让表的某个字段自增1,在<em>两个</em>server上执行,但是结果不<em>一样</em>:rnserver1上每次自增1,而server2每10条记录+1,这种问题可能是什么原因?
【OpenCV图像处理入门学习教程二】不同阈值二值化图像
OpenCV<em>图像</em>处理入门学习教程系列,上一篇第一篇:OpenCV2 + 3的安装教程与VS2013的开发环境配置 + JPEG压缩源码分析与取反运算修改<em>图像</em>二值化介绍<em>图像</em>二值化是<em>图像</em>预处理中非常重要的一部分。<em>图像</em>二值化简单来说就是将256个亮度等级的灰度<em>图像</em>通过适当的<em>阈值</em>选取而获得仍然可以反映<em>图像</em>整体和局部特征的二值化<em>图像</em>。在数字<em>图像</em>处理中,二值<em>图像</em>占有非常重要的地位,首先,<em>图像</em>的二值化有利于<em>图像</em>...
画线颜色不对,求解释~~~~送分贴~~~
CPaintDC dc(this); // device context for paintingrn //1.创建兼容DCrn CDC *pMemDC = new CDC;rn pMemDC->CreateCompatibleDC(&dc);rnrn //2.获取客户区大小rn CRect rcClient;rn GetClientRect(rcClient);rnrn ////3.创建位图选入设备环境rn CBitmap *pBmpNew = new CBitmap;rn pBmpNew->CreateCompatibleBitmap(pMemDC,rcClient.Width(),rcClient.Height());rn CBitmap * pOldBmp = pMemDC->SelectObject(pBmpNew);rnrn CBrush * PbrushNew = new CBrush(RGB(255,255,255));rn CBrush * pOldBrush = pMemDC->SelectObject(PbrushNew);rn pMemDC->FillRect(rcClient,PbrushNew);rn //4.创建画笔rn //CPen linePen(PS_SOLID,1,RGB(0,255,0));rn CPen linePen;rn linePen.CreatePen(PS_SOLID,1,RGB(255,0,0));rn CPen * pOldPen = pMemDC->SelectObject(&linePen);rn rn //5.获取屏幕中心点rn CPoint ptCenter = rcClient.CenterPoint();rn for (int i = 0 ;i < 180 ; i = i + 30)rn rn CPoint ptEnd;rn ptEnd.x = ptCenter.x + 60.0 * cos(PI*i*2/180.0);rn ptEnd.y = ptCenter.y + 60.0 * sin(PI * i *2/180.0);rn pMemDC->MoveTo(ptCenter);rn pMemDC->LineTo(ptEnd);rn CString outStr;rn outStr.Format(_T("x = %d ,y = %d\r\n"),ptEnd.x,ptEnd.y);rn OutputDebugString(outStr);rn rn dc.BitBlt(0,0,rcClient.Width(),rcClient.Height(),pMemDC,0,0,SRCCOPY);rn pMemDC->SelectObject(pOldBmp);rn pMemDC->SelectObject(pOldPen);rn pMemDC->SelectObject(pOldBrush);rn pMemDC->DeleteDC();rn pBmpNew->DeleteObject();rn linePen.DeleteObject();rn pOldBrush->DeleteObject();rnrn画线画出的<em>颜色</em>居然是黑色的,理论上应该是红色的啊,请问各位大虾是什么原因,本人一菜鸟~~~
大津法计算图像阈值
<em>图像</em>自适应<em>阈值</em>计算方法--大津法c++程序,工程基于vs2005+opencv210实现。下载资源后,如果与自己使用的opencv版本不一致,则需要对工程<em>进行</em>简单配置才能正确运行。
图像二值化程序,自己定义阈值
<em>图像</em>二值化程序,自定义<em>阈值</em>,将彩色图片灰度化,然后设置<em>阈值</em>,二值化<em>图像</em>,可以修改<em>阈值</em>,选最优的
vtk 09 图像阈值操作
#include &amp;lt;vtkSmartPointer.h&amp;gt; #include &amp;lt;vtkImageMathematics.h&amp;gt; #include &amp;lt;vtkImageThreshold.h&amp;gt; #include &amp;lt;vtkPNGReader.h&amp;gt; #include &amp;lt;vtkImageViewer2.h&amp;gt; #include &amp;lt;vtk...
图像阈值化处理threshold
对<em>图像</em><em>进行</em><em>阈值</em>化处理,高于<em>阈值</em>则去最大值,低于<em>阈值</em>则为源<em>图像</em>点像素值。
HVR-V1C中文操作手册下载
SONY高清晰度摄录一体机HDV-V1C使用手册,中文版,原机附带 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/kaleflying/2056517?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/kaleflying/2056517?utm_source=bbsseo[/url]
九天 OA 系统 九天OA网络协同办公系统企业版网络办公业务记录定义说明书下载
网络协同办公系统企业版网络办公业务模型定义说明书 九天OA网络协同办公系统企业版网络办公业务记录定义说明书 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/dongsy2008/2601896?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/dongsy2008/2601896?utm_source=bbsseo[/url]
SGI-STL详细帮助文档下载
STL帮助文档 是英文格式的, 有常用的一些类模板与函数模板 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/lyyong_lyy/2738646?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/lyyong_lyy/2738646?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的