我有一个充满黑白像素的二维图像。现在,对于每个白色像素,我想知道(与)最近的黑色像素的距离,对于每个黑色像素,我想知道(与)最近的白色像素的距离。
一个天真的算法是:
for(var y = 0; y < height; y++)
{
for(var x = 0; x < width; x++)
{
var min = float.MaxValue;
var me = image[x,y];
for(var sy = 0; sy < height; sy++)
{
for
给定两个cv::Mat矩阵,这两个矩阵将源图像中的每个像素映射到目标图像中的像素(R2到R2),我想将源图像转换为目标图像。我已经成功地使用for循环做到了这一点,但它太慢了:
cv::Mat srcImg(100,100,CV_8U);
//fill...
cv::Mat dstImg(100,100,CV_8U);
//dst2src ->backprojection
//these matrices indicates for each pixel in the destination image, where to map it from the source image
我编写了一个matlab函数,它接受图像并返回历史记录的向量。我还想返回灰度从0到255之间的向量。
这是我的密码:
function h = myimhist(im)
histogram=zeros(1,256);
h = imread(im);
[row,col]=size(h);
for x=1:1:row
for y=1:1:col
if h(x,y) < 1
continue;
else
t=h(x,y);
end
histogram(t)=histogra
我有这样的数据:
x1 y1 z1 x2 y2 z2 val1 val2 val3 val4
大约有1000个(x,y,z)三元组,但数据集几乎涵盖了所有对所有的组合,这给了我近500,000行。我正在尝试将它们插入到sqlite中。
我有一个保存x,y,z的点表和一个保存index1,index2,值的结果表。我目前的方法是
select index from table POINTS where x1,y1,z1-> i1
select index from table POINTS where x2,y2,z2-> i2
insert i1,i2,val1, val2, va
如果我有一个矩形网格,并移动其中一个矩形,例如,在另一个矩形的上方和左边移动,我将如何处理这些矩形?
注意,矩形位于数组中,因此每个矩形都有一个索引和一个匹配的标记。我真正需要做的就是根据矩形内新的中心点位置来设置适当的索引,与网格中其他矩形的中心点位置进行比较。下面是我现在用伪代码所做的工作(有点工作,但不准确):
-(void)sortViews:myView {
int newIndex;
// myView is the view that was moved.
[viewsArray removeObject:myView];
[viewsArray enumerate:obj*vi
我有大量的文件包含来自模拟的数据。我想使用每个文件来使用quiver()保存向量字段的图像。不幸的是,我的方法真的很慢。
下面是我的代码的一个最小的工作示例:
import time
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Number of files
N = 100000
n_points = 10000
for k in range(N):
t0 = time.time()
fig, ax = plt.subplots(1,1, figsize=(5,5))
ax.axis("off
我试图比较文件夹中的图像,并将差异存储在第三个文件夹中。
虽然我试图比较图像-1和图像-2,区别应该是图像-3.
前两幅图像(图-3)之间的区别不是完全显示,只是部分显示,而我得到的是GDI+错误。
代码是
// Create the difference image.
bool are_identical = true;
Color eq_color = Color.White;
Color ne_color = Color.Red;
for (int x = 0; x < wid; x++)
{
for (int y = 0; y < hgt; y++)
{
我有一个数字的图像,如下所示。
我使用自适应阈值和检测轮廓的方法将上面的数字分割成它的数字,并对边界矩形的高度和重量进行限制,使其大于15,以获得以下分割的数字。
而不是上面的输出,我想分割上图中的数字,以便单独获得每个数字。在调整到(28,28)之后,该结果进一步可以馈送到MNIST的CNN,以更好地预测特定数字。
So, is there any other neat way of segmenting this number in image into individual digits?
正如提到的一种方法,建议滑动固定大小的绿色窗口,并通过训练神经网络来检测数字。那么,如
嘿,我正在努力优化文森特·加劳的particles.js库,以获得60 500 @500粒子~。
我已经将代码重构为使用四叉树,但这似乎还不够。事实上,我没有看到使用四叉树的改进。也许我实现得不对?
我正在做的What ?
生成n个粒子数
对于每个帧:重置四叉树。对于每一个粒子,移动一点,并将其插入树中。然后,对于每个粒子,通过树查询检查其他粒子是否接近。如果有,在他们之间划一条线。渲染画布。
下面大部分代码。完整代码在这里https://codepen.io/audrenbdb/pen/NWWVpmQ
function update () {
let particle
let ms
我是Python和multiprocessing的新手,我想加快我当前的代码处理速度,因为80张图像需要8分钟左右的时间。我只为这段代码显示了1幅图像,以供参考。我认识到,多重处理在这方面有帮助,并尝试了一下,但不知何故不像我所期望的那样工作。
import numpy as np
import cv2
import time
import os
import multiprocessing
img = cv2.imread("C://Users/jason/Desktop/test.bmp")
gry = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2G
我一直在玩OpenCV中的光流函数,但被卡住了。我已经使用Farneback方法成功地生成了X和Y光流场/贴图,但我不知道如何将其应用于输入图像坐标来扭曲图像。生成的X和Y字段是32位浮点型(0-1.0),但是如何将其转换为输入和输出图像的坐标?例如,什么的1.0?图像的宽度?两者之间的区别是什么?
另外,我不确定我的循环会是什么样子来应用变换/扭曲。我做了很多次循环来改变颜色,但是像素总是保持在相同的位置。移动像素对我来说是一个新领域!
更新:我让它工作了,但结果图像是混乱的:
//make a float copy of 8 bit grayscale source image
IplIm
我正在玩一个简单的代码,生成一个阴影球。我还没有完全理解数学,但我正在计算它,因为我玩的代码。我想知道如何在此代码的基础上实现镜面阴影。有什么建议吗?
for (y=0;y<screenHeight;y++)
for (x=0;x<screenWidth;x++)
if (sqr((x-xcenter)*(x-xcenter)+(y-ycenter)*(y-ycenter))<radius)
{
vx=(x-xcenter);
vy=(y-xcenter);
vz=sqr(radius*radius-vx*vx-vy*vy);
vl=sqr(vx*vx+vy*vy+