怎么对单文档视图中的图像进行局部图像处理 [问题点数:50分]

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图像变形可以说是很多图像、动画领域的一个非常常见的功能,就说ps、天天P图、美图秀秀、可牛等这些每个软件,有好多个功能都要用到图像变形,比如瘦脸眼睛放大、图像方向校正、图像全景等,在我的另外一篇博文全景矩形还原,就要用到图像变形算法。 可以说ps中的一些图像扭曲都是通过变形方法实现的,比如这篇paper:《As-Rigid-As-Possible Image Registration for H
图像处理】数字图像处理中常用图像分割算法(理论初识)
(1)基于阈值的分割方法:可在各种颜色空间或不同通道中完成阈值、自适应阈值、 (2)基于边缘的分割方法:各种边缘检测算子 (3)基于区域的分割方法:分水岭、区域归并与分裂 (4)图割分割:最大流(最小割)算法 (5)基于深度信息的分割: (6)基于先验信息的分割: 个人认为图像分割的算法可以从分割目标入手:通常是要将图像分成目标区域和背景。需要从图像的特征入手,以灰度图像为例(
图像处理--高斯滤波
原文http://blog.csdn.net/l_inyi/article/details/8915116 部分内容整理自: http://blog.csdn.net/jianxiong8814/article/details/1562728 http://www.cnblogs.com/pegasus/archive/2011/05/20/2052031.html htt
图像平滑-邻域平均法
void CSDIELSView::OnSmoothingNeighbour() { //程序编制:李立宗 lilizong@gmail.com //2012-8-8 if(myImage1.IsNull()) OnOpenResourceFile(); if(!myImage2.IsNull()) myImage2.Destroy(); if(myImage2.IsNu
图像的阈值处理(Python)
图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性质的阈值,也可以分为局部性质的阈值,可以是单阈值的也可以是多阈值的。当然阈值越多是越复杂的。下面将介绍opencv下的三种阈值方法。(一)简单阈值 简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值
图像操作和处理
本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像
Matlab 图像分割 (阈值处理)
图像分割         图像处理中很重要的概念就是图像分割,在很多应用都需要图像分割的处理,例如产品检测,目标识别,匹配等。图像分割的概念,我之前在其他博客中描述过,分割:就是在一幅图像中,提取出感兴趣区域的过程。主要有四种方法。分别是边缘检测,阈值处理,基于区域的分割,还有其他的分割方法。
基于局部均方差的图像局部对比度增强算法
基于局部均方差的图像局部对比度增强算法 1.基于局部均方差增强原理       我们知道图像的高频部分代表的是图像中类似边缘的高频分量;底频部分代表的是图像中较为平坦的部分。假若用原始图像减去图像中低频部分的,那么得到的就是图像的高频分量。这个方法和直接把原始图像通过高通滤波的方式得到的图像相一致,最后都是得到图像的高频部分。而这一部分我们可以适当的进行增强,是图像变得较为清晰。但是需
图像的小波变换
所谓的小波的小是针对傅里叶波而言,傅里叶波指的是在时域空间无穷震荡的正弦(或余弦波)。   相对而言,小波指的是一种能量在时域非常集中的波,它的能量有限,都集中在某一点附近,而且积分的值为零,这说明它与傅里叶波一样是正交波。   举一些小波的例子: 可以看到,能量集中在x轴0值附近,以y轴的0值为基线,上下两个区域的波形面积相等。   众所周知,图像的傅里叶变换是将图像信号
【Python+OpenCV】图片局部区域像素值处理
背景故事:我需要对一张图片做一些处理,是在图像像素级别上的数值处理,以此来反映图片中特定区域的图像特征,网上查了很多,大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片,提取像素重新写入图片啊之类的基本操作,我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值,作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵逼,慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域
Python学习笔记(1):图片处理
Python图像处理库Pillow(PIL)
cv1.2图像去除噪声
图像去噪声 添加高斯噪声 // cv2.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include #include using namespace cv; using namespace std; #define TWO_P
matlab画一个局部放大的图中
第一种:magnify是个动态放大镜,固化后可以用tools>edit plot移动小图,能选取多个局部图,这个方法不错 用法:打开figure图,输入magnify,左键动态选取查看,ctrl+左键固化,也可右键固化,‘’缩放方法范围,‘+’和‘-’缩放放大比例。     Ever wish MATLAB had a magnifying glass so you could loo
向视图中插入数据的方法
插入视图的条件:   1.如果视图是基于一个基础表产生的,那么这就称为非连接视图,所有的非连接视图都是可以更新的,也就是说可以在该视图上进行,INSERT,UPDATE,DELETE的操作.  2.如果是连接视图,那就要遵守基本更新准则了.现在我只对INSERT准则做一下说明:在INSERT语句中不能显式或隐式的引用到任何非码保留基础表中的字段,如果在定义视图中使用了WITH CHECK OPTION子句,那就不能对视图执行INSERT操作.  注:码保留表,
图像进行FFT
图像的傅立叶变换,原始图像由N行N列构成,N必须是基2的,把这个N*N个包含图像的点称为实部,另外还需要N*N个点称为虚部,因为FFT是基于复数的。 (//实数DFT将时域内的N个点变换为频域中两组各N/2+1个点(分别对应实部和虚部)) 计算图像傅立叶变换的过程很简单:首先对每一行做一维FFT,然后对每一列做一维FFT。具体来说,先对第0行的N个点做FFT(实部有值,
图像处理之特殊灰度算法技巧
- created by gloomyfish 图像处理之特殊灰度算法技巧 介绍几种特殊的灰度算法滤镜,将彩色图像转换为灰度图像。其中涉及到的有基于阈值的图 像二值化,弗洛伊德.斯坦德伯格抖动算法,基于阈值的部分灰度化   基础知识- 怎么把RGB转换为单色的[0 ~256]之间的灰度,最常用的转换公式如下: Gray = 0.299 * red
用C++进行图形图像处理
int main() {  img= imread("D:\\pic.jpg");//这里需要填写绝对路径。 imshow(img); getchar(); }
利用Matlab对图像进行简单的预处理
目前可能用到的预处理方法由拉普拉斯滤波和种植滤波。
256级灰度图像进行霍夫曼编码、解码
// Huffman2005.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 #include "stdafx.h" #include #include #include #include "Windows.h" #include "math.h" #include //几个全局变量,存放读入图像的位图数据、宽、高、颜色表及每像素所占位数(比特) //此处定义全局变量
图像处理基本算法 动态阈值分割
图像处理时,受外界光线的干扰一般比较大,假如在阈值分割时采用固 定阈值,那么在环境改变时分割效果受影响极大,那么为了避免此影响就 必须采用动态阈值,自动求出合适的阈值进行分割。 本文的介绍几种主要的图像分割方法,并给出自动阈值分割的源代码 图像分割是图像处理与计算机视觉领域低层次视觉中最为基础和重要的领域之一,它是对图像进行视觉分析和模式识别的基本前提.阈
图像局部提取并保存的Matlab代码实现
用matlab实现图像截取功能的小程序,简单简洁,在Matlab上运行m文件即可,有友好的用户界面,手动框定图像图像的区域点击保存即可实现截取功能
图像处理】直方图均衡化
直方图均衡化原理 直方图均衡化的主要思想是将灰度值尽量分布平均,通过计算每个灰度值在图片中出现的概率大小,根据概率的直方图将灰度值进行均衡分配。 PC端代码实现 如下例所示,下例为在VS中实现的图像处理程序中直方图均衡化的部分,读取的图片格式为BMP,当图片为24Bit位深时,一个像素由三个字节表示。 bool getHist(unsigned char *pImgData, un
matlab简单图像预处理
转自https://blog.csdn.net/renyp8799/article/details/51191692,很实用的简单操作,适合图像处理初学者一、图像反转[plain] view plain copyI=imread('input_image.jpg');  J=double(I);  J=-J+(256-1); %图像反转线性变换  H=uint8(J);  subplot(3,3,...
仿射变换在图像处理上的应用
目标 在这个教程中你将学习到如何: 使用OpenCV函数 warpAffine 来实现一些简单的重映射.使用OpenCV函数 getRotationMatrix2D 来获得一个 旋转矩阵 原理 什么是仿射变换? 一个任意的仿射变换都能表示为 乘以一个矩阵 (线性变换) 接着再 加上一个向量 (平移). 综上所述, 我们能够用仿射变换来表示:
MFC视图中字体设置及控件添加
以下操作都是单文档或者多文档视图中进行的操作 设置字体方法很简单: CFont* scalefontt=new CFont(); scalefontt->CreatePointFont(70,"Times New Roman"); pDC->SelectObject(scalefontt); 在视图中添加控件的方法: (1)首先类中添加资源对象 private: C
图像编程要点,如何加速对图像的处理
图像本身数据特点 图像常用矩阵形式进行储存;但图像本身的数据量是极其大的。以1080P视频为例,每秒60帧1920*1080的彩色图像,原始字节数高达460M每秒。但图像本身存在一些规律,因此形成了独特的处理方法。 存储特点: 凡谈到图像,一般都是指的是一个二维的矩阵(数组),其在计算机内存的存放是一个连续的地址空间,该地址空间可以由第一象素和最末一个象素的存储地址决定,也可由第一象素和总的...
图像处理方向上用神经网络(CNN)来实现
http://www.cnblogs.com/lkkandsyf/p/6890670.html 在图像处理方向上用神经网络(CNN)来实现,下面是几个比较好的例子。 1.HDR 2016年9月,Deep Neural Networks for HDR imaging 原始论文,http://www.cs.utah.edu/~reinhard/cdrom/ Two-
我们是很有底线的