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《数字图像处理》实验6-图像分割方法
'图像文件'}, '选择彩色图像'); if isequal(filename, 0) error('未选择图像文件'); end rgb_img = imread(fullfile(pathname FontSize', 12); subplot(2, 3, 5); imshow(canny_edge); title('Canny算子', 'FontSize', 12); subplot(2, 3, 6) = 1; queue = [queue; nr, nc]; % 加入队列继续生长 end end end end % 6. 交互式选择彩色图像 [filename, pathname] = uigetfile({'*.jpg;*.png;*.bmp;*.tif', '图像文件'}, '选择彩色图像'); if isequal rgb_label = label2rgb(L, 'jet', 'w', 'shuffle'); % 彩色标记分割区域 % 6.
38910编辑于 2026-01-21《数字图像处理》第 6 章 - 彩色图像处理
) # 还原的RGB图像 plt.subplot(2, 4, 6) plt.imshow(rgb_recon) plt.title('HSI转回RGB图像') plt.figure(figsize=(18, 6)) plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(img_rgb) plt.title('原始低对比度图像 g_gain = gray_mean / (g_mean + 1e-6) b_gain = gray_mean / (b_mean + 1e-6) # 应用增益 ）； 有损压缩：JPEG、WebP（适合网络传输、日常照片）。 Gonzalez（核心教材）； 《数字图像处理与机器视觉》—— 张铮； OpenCV 官方文档：https://docs.opencv.org/4.x/d6/d00/tutorial_py_root.html
53610编辑于 2026-01-21- 来自专栏Pulsar-V
websocket传输canvas图像数据给C++服务端opencv图像实现web在线实时图像处理
png，然后再一次编码为base64，通过websocket传输给前端。 首先假设我们的前端打开websocket连接后端，连接上了以后前端打开摄像头取摄像头数据传输给后端，后端通过一系列的图像处理机器学习以后编码图像回传给前端。 前端代码： <! , 60, 61, // '0'-'9' 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, = '=') { nValue += DecodeTable[*Data++] << 6; strDecode += (nValue & Tmp[1] << 4) | (Tmp[2] >> 4)) & 0x3F]; strEncode += EncodeTable[((Tmp[2] << 2) | (Tmp[3] >> 6)
4.8K60发布于 2019-04-01 《数字图像处理实战》第 6 章 彩色图像处理
前言 彩色图像处理是数字图像处理领域的核心内容之一，相比灰度图像处理，彩色图像能携带更丰富的视觉信息，广泛应用于医疗影像、遥感监测、工业检测、计算机视觉等领域。 本文基于《数字图像处理》第 6 章内容，从基础理论到实战代码，全方位讲解彩色图像处理的核心知识点，所有代码均可直接运行，并附带效果对比图，帮助大家直观理解。 ) * min_rgb # 加1e-6避免除以0 # 计算色调H numerator = 0.5 * ((r - g) + (r - b)) denominator = np.sqrt((r - g)**2 + (r - b) * (g - b)) + 1e-6 theta = np.arccos(numerator / denominator) 彩色图像压缩是通过去除冗余信息（空间冗余、颜色冗余、视觉冗余）减少数据量，在保证视觉效果可接受的前提下，实现图像的高效存储与传输。
50010编辑于 2026-01-21- 来自专栏计算机视觉
图像处理常用算法—6个算子 ！！
前言 同图像灰度不同，边界处一般会有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。 正是因为这些原因，基于边缘的图像分割仍然是当前图像研究中的世界级难题，目前研究者正在试图在边缘提取中加入高层的语义信息。 缺点：Sobel算子并没有将图像的主题与背景严格地区分开来，换言之就是 Sobel算子并没有基于图像灰度进行处理，由于Sobel算子并没有严格地模拟人的视觉生理特征，所以提取的图像轮廓有时并不能令人满意 其原理是图像空间利用两个方向模板与图像进行邻域卷积来完成的，这两个方向模板一个检测水平边缘，一个检测垂直边缘。 6、Canny算子 该算子功能比前面几种都要好，但是它实现起来较为麻烦，Canny算子是一个具有滤波，增强，检测的多阶段的优化算子，在进行处理前，Canny算子先利用高斯平滑滤波器来平滑图像以除去噪声，
2.5K11编辑于 2024-03-19 - 来自专栏青叶的技术文章
Centos6 Tengine开启http2传输协议
如下： http2是下一代的传输协议，以后都会普遍用它，是一个趋势。 http2有多路复用特性，意思是访问一个域名下面的资源，多个请求共用一条TCP链路，所以比http1.1要快得多。 2.准备工作 需要重新编译openssl1.0.2以上版本，因为我们系统的版本都是centos6的，不支持直接yum更新openssl，如果是centos7，直接yum update openssl - local/nginx/sbin/ #然后重启Tengine，就算编译安装完成啦 Tengine http2配置 #配置http2很简单，如下： server { #http 不支持http2的传输协议 root html; } } 4.效果展示 [Tengine-http2.jpg] 5.总结 1.第一次安装tengine和升级步骤有所区别，需要注意下 2.http不支持http2的传输协议 ，所以80端口还是使用http1.1的协议，https使用http2的传输协议
1.2K00发布于 2019-11-12 - 来自专栏石开之旅
图像处理笔记（6）---- OpenCV waitKey函数
函数格式：waitKey(x); 参数x ： 等待x秒，如果在x秒期间，按下任意键，则立刻结束并返回按下键的ASCll码，否则返回-1 若 x=0，那么会无限等待下去，直到有按键按下。 import cv2 from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread("C:\\Users\\SPC20-012\\Pictures\\girl.png", 0) cv2.imshow("Image", img) k = cv2.waitKey(0)&0xFF #
1.4K10发布于 2020-09-21 - 来自专栏信数据得永生
Python 图像处理实用指南：6~10
/apachecn-cv-zh/-/raw/master/docs/handson-imgproc-py/img/2e6ef21f-0fbd-4754-8f0d-9d706c63fbc6.png)] 下面的代码块显示了如何在相同的输入灰度图像上应用 使用以下图像并裁剪白色背景： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qxbyj6kF-1681961425703)(https://gitcode.net/apachecn 输入是一个扁平图像，包含隐藏层中的 28 x 28 个节点和 1024 个节点，以及 10 个输出节点，对应于要分类的每个数字： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-O6wofc2V _conv1 (Conv2D) (None, 6, 6, 512) 1180160 # _______________________________________ __________________________ # block4_conv2 (Conv2D) (None, 6, 6, 512) 2359808 # ____
2.4K20编辑于 2023-04-27 - 来自专栏根究FPGA
UDP的FPGA实现（下） | 基于UDP的图像传输工程分析
本章节分析基于以太网图像传输工程，其实上周就已经做完，只不过实在是难以总结，代码的理解有时候真的要自己去逐词逐句的分析，不然也就只能理解其过程，无法重新复现，工程下载链接： http://www.corecourse.cn 1'd0，同时将SCL拉低（防止SDA变化导致误触发） （2）、将SCL拉高，在SCL的上升沿将SDA应答数据读出 （3）、将应答信号给ack_o，SCL保持为高 （4）、将SCL拉低，为下一次的数据传输做准备 OV5640数据读取 在5640配置完成之后，丢弃前10帧图像。 因为package是eop一个周期的延迟，eop为1时vcnt_full为1，此时一帧数据传输完毕，将进行场消隐操作，所以关闭异步fifo写入使能，在检测到帧起始信号后再将package_state信号拉高
2.4K30发布于 2020-06-30 - 来自专栏机器之心
AI有鼻子了，还能远程传输气味，图像生成香水
气味数字化大有用途 气味数字化可以开拓出前所未有的应用场景，最基础的就是气味的远程传输。 具体来说，选择一种要传输的气味，并将其放入一台 GCMS（气相色谱 - 质谱）机。 此外，Osmo 也在研究多模态 AI，具体来说，他们研究的是基于图像生成对应的气味，当然图像又可以进一步基于文本而生成。 下面演示了一个案例： 可以看到，用户只需输入文本提示词，AI 就会帮助你生成图像（用户也可直接上传图像），然后再进一步为你生成分子配方。当然，如果你还想亲身闻到这些气味，还需要相应的设备。 事实上，他们已经在线发布了这款工具 Inspire，目前支持文本和图像输入，但他们也表示未来还会支持音乐、PDF、幻灯片和视频输入。
82310编辑于 2025-02-14 企业微信ipad协议的图像传输压缩与优化策略
企业微信ipad协议的图像传输压缩与优化策略在企业微信ipad协议的日常使用中，图像消息占据着相当大的带宽与存储比例。一张未经压缩的原图可能高达数MB，在群发场景下会对服务器和客户端造成双重压力。 企业微信ipad协议针对图像传输设计了一套高效的压缩与分片机制，本文从协议实现角度解析其优化策略，并提供可集成的实践方案。 其中压缩环节是关键——协议内置了智能压缩策略：对于超过1MB的图像，自动将长边缩至1080像素，JPEG质量调至85%；对于小于200KB的图像则原样传输，避免“压缩过度导致模糊”的问题。 企业微信ipad协议的传输优化还充分利用了WebP格式。 如需进一步了解图像传输的底层协议帧结构或批量处理优化，可参考企业微信协议接口的官方技术说明。展开代码语言：PythonAI代码解释#技术支撑：string_wxID="bot555666"
41710编辑于 2026-05-06- 来自专栏一心无二用，本人只专注于基础图像算法的实现与优化。
图像纹理合成及纹理传输算法学习（附源码）。
原始纹理图像 ? 由小纹理合成的大纹理图像 那么简单的描述下这篇文章所使用的算法的过程吧。 算法需要的输入：原始的纹理图像(W * H)，块的大小TileSize，重叠部分的大小Overlap。 第一步：我们从原始的纹理图像中一个随机的抽取一个小块，放到目标图像的左上角。 ? 然后把两个16的结果在加起来，放到一个32数中， r0 := (a0 * b0) + (a1 * b1)，详见 https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/yht36sa6( 由于程序速度问题，我对纹理传输的编写已经失去了信心，纹理传输过程总的和纹理合成和类似，只是在计算相似度时还要考虑目标的诸如亮度或者模糊只方面的信息，速度会比这个纹理合成还要慢，有兴趣的朋友可以看看我提供的一些链接 不过纹理传输产生的效果有的时候确实比较酷： ? ? 那天心血来潮我还是去实现下这个效果吧。
2.1K80发布于 2018-01-03 - 来自专栏往期博文
【OpenCV】Chapter6.频率域图像滤波
= cv2.magnitude(imgIdft[:, :, 0], imgIdft[:, :, 1]) # 重建图像 plt.figure(figsize=(9, 6)) plt.subplot( NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255] imgRebuild = np.copy(idftMagNorm[:rows, :cols]) plt.figure(figsize=(9, 6) plt.figure(figsize=(9, 6)) rows, cols = imgGray.shape[:2] # 图片的高度和宽度 sigma2 = [0.5, 0.09, 0.01] # minValue, maxValue, minLoc, maxLoc = cv2.minMaxLoc(dftAmp) # 找到傅里叶谱最大值的位置 plt.figure(figsize=(9, 6) 2): dftLPfilter[:rPadded, :cPadded, j] = dftImage[:rPadded, :cPadded, j] * lpFilter # (6)
2.3K30编辑于 2022-09-26 - 来自专栏信数据得永生
OpenCV 图像处理学习手册：6~7
捕获的图像可以传输到开发计算机，并用于创建 HDR 图像。 注意 从 iOS 7 开始，本机相机应用具有 HDR 模式，可自动快速捕获三幅图像，每幅图像具有不同的曝光度。 这些图像也会自动组合为单个（有时更好）的图像。 创建 HDR 图像 我们如何将多张（例如三张）曝光图像合成为 HDR 图像？ seamlessClone函数获取源图像，目标图像和遮罩图像以及目标图像中将插入裁剪对象的点（可以从这个页面）。 有一个新的统一数据结构（UMat），在需要且可能时处理向 GPU 的数据传输。 OpenCV 中对 OpenCL 的支持是为了易于使用而设计的，不需要任何 OpenCL 知识。 总之，速度增量为6x。 此增量非常重要，尤其是当您只需要更改几行代码时。 但是，有可能实现更高的速度增加速率，这与问题甚至内核的设计有关。
2.5K30编辑于 2023-04-27 - 来自专栏WalkingCloud
CentOS6下使用pv+nc命令传输文件
由于有时Linux服务器可能网络等等其它原因没法通过rsync 或者scp的方式传输文件，那有没有更简洁的方式来进行文件传输呢 nc是netcat的简写，有着网络界的瑞士军刀美誉,，是一款功能强大的网络调试和探测工具 ServerB:10.20.10.62 ServerA上生成一个测试文件CentOS6.iso 大小1000M=1G 然后nc -l 1234 < CentOS6.iso ServerA 监听在 2)为了更直观的显示传输进度与速度，可以配合PV命令 ServerA上 rpm -ivh pv-1.6.6-1.x86_64.rpm dd if=/dev/zero of=CentOS6_20190825 .iso bs=1024M count=1 md5sum CentOS6_20190825.iso pv CentOS6_20190825.iso | nc -l 2345 ServerB上 rpm - ivh pv-1.6.6-1.x86_64.rpm nc 10.20.10.60 2345 | pv > CentOS6-20190825.iso 这样文件就传输到了ServerB上，你可以看到传输的进度
2.3K20发布于 2019-08-28 - 来自专栏女程序员的日常
SSD的传输总线、传输协议、传输接口
1.传输总线 总线就像一条公路，公路上的车好比总线上的电信号；公路的大小和车流量就决定了公路的车流量，故总线的位宽大小和传输频率决定了一次传输中能够提供的最大速度。 1.6 FC FC接口很稀缺，是基于网络传输协议下诞生的接口。 起源于SCSI，但速度远远超过SCSI，最新FC通道速度可以达到16Gbps。 2.传输协议 传输规范、传输标准，也就是数据传输的方式。 （2）优势：串行接口结构简单，支持热插拔，传输速度快，执行效率高。 与传统ATA相比，具备了更强大的纠错能力，很大程度上提高了数据传输的可靠性。 传输接口图例 传输接口也就是一个插口。 SAS ? PATA（IDE） ? SATA & Half-slim 左边：SATA；右边：half-slim（半高SATA）。 ? ?
3.7K10发布于 2017-12-25 - 来自专栏Rattenking
OpenCV-Python学习（6）—— OpenCV 图像算术操作
图像像素运算 3.1 实例 读取要图像像素运算的原图片 opencv-logo-white； 复制一个和原图形状一致的矩阵，数组元素以 0 来填充；由于图像像素运算两个图像必须是一样大小，所以直接复制一个形状一致的矩阵 修改矩阵每个元素的颜色为 (110,0,250)； 图像像素加法运算【cv.add】，由于保证不越界，因此相加大于255的值最后的值都是255，如果三通道都是255就是白色； 图像像素减法运算【cv.subtract 就是白色，由于复制图片的颜色是(110,0,250)，所以除黑色外的颜色就是(255,0,255)； 图像像素除法运算【cv.divide】，由于保证不越界，同时元素的dtype=np.uint8，所以原图像除以 由于饱和运算和模运算的不同，可以看到做相同操作后，两种运算得到的图像差距较大！ 5. 由于图像像素运算两个图像必须是一样大小。
1.3K10编辑于 2022-10-24 - 来自专栏巴山学长
大神带你玩转matlab图像处理（6）——Hough变换
近段时间过冷水开始接触一点点图像处理的知识三维空间分布函数绘制实例推文就有关于读取图像上的数据程序处理。 关于图像处理的基础知识过冷水就不再重复讲解了，在其基础上继续深入学习数字图像的转变。 为了能够有效的快速对图像进行处理，需要在图像空间的图像以某种形式转换到另一空间，在过冷水的工作中就存在倒易空间和实空间的概念。各空间概念的提出必然有其便捷性。 利用空间的特点性质进行图像加工，就是图像转换，比较常见的图像转换方式有：算术计算、几何变换、Hough变换、傅里叶变换、离散变化，有关案例可以看大神带你玩转matlab图像处理 (一)。 在图像处理中，从图像中识别几何形状的基本方法之一是Hough变换，它有很多改进算法。最基本的Hough变换是从黑白图像中检测直线。
1.3K10发布于 2021-02-24 - 来自专栏点云PCL
Open3d学习计划—6（RGBD图像）
Open3d的图像能够直接转化为numpy或者从numpy转化。 一个Open3d的RGBDImage由两幅图像组成，分别是RGBDImage.depth & RGBDImage.color。 我们要求两幅图像能够通过相同的相机框架和相同的分辨率配准。下面的教程将会介绍如何从一些著名的RGBD数据集去读取和使用RGBD图像。 Color图像被转换为灰度图，储存成[0，1]之间的float类型的数据。深度图像也通过float类型存储，表示深度值（单位：米）。 转换后的结果能够通过numpy数组表示。 给定一组相机参数，RGBD图像能够转换成点云。 首先，NYU图像不是标准的jpg或者png格式，因此我们需要使用 mpimg.imread来读取一个color图像为一个numpy数组，并将其转化为Open3d图像。
4.4K40发布于 2020-07-14 - 来自专栏计算摄影学
6. 傅里叶变换与图像的频域处理
今天这篇主要介绍傅里叶变换与图像的频域处理，并分析频域滤波和图像的空域滤波的关系。 一、傅里叶的趣事 ? 今天的主角是图上这位男子：让·巴普蒂斯特·约瑟夫·傅立叶。 同样，非周期性的二维图像也可以表达为频谱形式： ? 有趣的是，图像的相位信息非常重要。 每一次高斯模糊，都是在去除图像中的高频分量，这样图像的最大频率就会降低，于是就会满足采样频率fs > Nyquist Rate的要求，也就使得采样后的图像没有缺陷。 ? 七. 总结 在很多领域信号的傅里叶变换和频域处理都有广泛的应用，今天这篇文章主要介绍了图像的傅里叶变换、频域图像处理基础。下面是大纲： ? yourwanghao/获取 参考资料： 这一篇文章的绝大部分素材来自于 [1] CMU 2017 Fall Computational Photography Course 15-463, Lecture 6
2.3K10发布于 2020-04-17
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