最近由于项目需要,要在不缩小的情况下显示一张2500*2000大小的图片,找到了一篇博客写的非常好,是邹老师写于2011年的: http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/6565424
浏览器对象模型BOM(Browser,Object,Model)是以window对象为基础的,这个对象代表了浏览器窗口,页面可视区域,它还被复用为Es的全局对象Global,所有的原生类型的构造函数和函数都从一开始就存在于这个对象之上。
在上一篇 【HelloCSS】的第二章第二章-CSS的逻辑属性与盒子模型中提了个问题:
经过几个月的努力,小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4,小白与出版社沟通,提前在公众号上连载部分内容,请持续关注小白。
OpenCV 中最常用的一个API函数 imshow 各种编程与应用技巧,是否有你以前一直想的,但是从来没有成功过的操作!
在使用labview进行条件结构或者顺序结构时,报错了1000或1003,当报这两个错误的时候,需要看一下进行调用的VI程序是否是死循环或者调用后被调用的VI值或者条件是否会发生改变,若为死循环或者值会发生改变,则会报错
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步,使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念:
在机器视觉行业中最常见的控件就是图像查看器了,使用QT实现其实也非常简单,在我出的项目【降龙:算法软件框架】和【重明:工业相机二次开发】中都有用到。可以说只要你要开发一个和机器视觉相关的软件,就离不开图像查看器。
基于目标颜色的彩色图像分割常包括色彩阈值处理(Color Threshold)和色彩分割(Color Segmentation)两种方法。
3D立体成像技术通常用于焊线(bonding wire)检查,但存在许多挑战。其中挑战之一是难以使用块匹配算法来解决对应问题,因为某些焊线可能具有无纹理的水平结构。对于这样的对象,对应搜索可能失败或执行低效,因为算法的图像内容对于水平方向上的多个块是相同的。
OpenCV和Python结合的学习资料不多,网上的资料更是鱼目混杂,推荐大家OpenCV官方教程中文版 for Python,建议自行下载。
OpenCV 图像加载、修改、显示与保存 图像加载 cv::imread imread功能是加载图像文件成为一个Mat对象, 第一个参数表示图像文件名称 第二个参数,表示加载的图像是什么类型,支持常见的三个参数值 IMREAD_UNCHANGED (<0) 表示加载原图,不做任何改变 IMREAD_GRAYSCALE ( 0)表示把原图作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR (>0) 表示把原图作为RGB图像(实际顺序为BGR)加载进来。 注意:OpenCV支持JPG、PNG、TIFF等常见格式图像
条灰色的竖线 , 该竖线是 " 音符分离线 " , Melodyne 自动分析音符时 , 自动为该音符添加分离线 ;
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式:Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能:读取图片文件。 参数: windows位图:后缀名为bmp JPEG文件:后缀名为jpeg/jpg JPEG2000:后缀名为jp2 便携式网络图像文件:后缀名为png TIFF文件:后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag,标志,默认值为IMREAD_COLOR,取值有如下几种: IMREAD_UNCHANGED:如果设置,则按原样返回加载的图像(带有Alpha通道,否则会被裁剪)。 IMREAD_GRAYSCALE:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH:如果设置,当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像,否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR:如果设置,图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL:如果设置,总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8:如果设置,总是将图像转换为单通道灰度图像,图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8:如果设置,总是将图像转换为3通道BGR彩色图像,图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型,所以传入数值也行: flags >0:等同于IMREAD_COLOR。 flags =0:等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0: 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1,给其他整型也是可以的。 返回值:Mat类型。从opencv2开始,用于存放图像的数据类型就是Mat, 二、图像的显示 图像读取后,下一步就是再把图像显示出来,主要函数有:cv2.namedWindows()、cv2.imshow()。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey()、cv2.destroyWindow()、cv2.destroyAllWindows()。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能:创建一个窗口。 参数:参数一是winname,给创建的窗口起一个名字,以后通过这个名字调用该窗口;参数二整型的flags,定义窗口的属性,默认值是WINDOW_AUTOSIZE,其他取值如下所示: WINDOW_NORMAL:用户可以调整窗口大小(不受约束)/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE:用户无法调整窗口大小,窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL:带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN:将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO:不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO:根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能:在指定窗口显示图像。 参数:参数一是窗口名;参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey,指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能:等待按键或延迟多少毫秒。 参数:整型的delay,默认值是0。设置为0表示永久等待按键,设置为非零,表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
上面这些问题可能我们在开发中已经知道如何解决,但是问题产生的原理,以及解决方案的原理可能会模糊不清。在解决这些问题的过程中,我们往往会遇到非常多的概念:像素、分辨率、 PPI、 DPI、 DP、 DIP、 DPR、视口等等,你真的能分清这些概念的意义吗?
做SLAM的同学经常用打印的标定板进行相机标定,打印出的标定板定位精度真的很低,其实配合结构光中的相移法,利用ipad屏幕即可进行高精度的相机标定。
原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/86108269
在我本地测试当中: 在IE、FireFox、Opera下都可以使用 document.body.clientWidth document.body.clientHeight 即可获得,很简单,很方便。 而在公司项目当中: Opera仍然使用 document.body.clientWidth document.body.clientHeight 可是IE和FireFox则使用 document.documentElement.clientWidth document.documentElement.clientHeight 原来是W3C的标准在作怪啊
现在说的机器视觉(Machine Vision)一般指计算机视觉(Computer Vision),简单来说就是研究如何使机器看懂东西。就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更合适人眼观察或传送给仪器检测的图像。
图,貌似是一个好看的 UI 中必不可少的东西,精美的 UI 中不可避免的会使用一些奇特的各种图像元素来提升用户体验。对于开发者而言,如何在应用程序中有效地显示和处理图像成为一个重要的课题。在Python中,PyQt库是一个强大而灵活的选择,它提供了丰富的图像处理类和功能。
viewport是移动端跨屏适配的基石,吃透这一概念,任何复杂多变的适配需求,都可以手到擒来。
BOM也叫浏览器对象模型,它提供了很多对象,用于访问浏览器的功能。BOM缺少规范,每个浏览器提供商又按照自己想法去扩展它,那么浏览器共有对象就成了事实的标准。所以,BOM本身是没有标准的或者还没有哪个组织去标准它。
Java 中 使用 AWT 和 Swing 进行 图形界面开发 , AWT 是 抽象窗口工具集 , Abstract Window Toolkit , AWT 功能比较简单 , Swing 提供了更加丰富的界面组件库 ;
从一个应用程序开始,它将图像显示为一个Mat对象,然后调整大小、旋转图像或检测“canny”的边缘,再显示结果。然后,为了忽略图像feather的高频边缘,模糊图像,再次运行边缘检测器。随着窗口大小的增加,feather的边缘消失,只留下输入图像中更重要的边缘。
【新智元导读】英伟达创建的基于 CNN 的无人驾驶系统 PilotNet,可以根据前方路面的图像输出转向角度。这项由谷歌研究院、英伟达和纽约大学的研究人员联合参与的研究描述了一种方法,用于在 PilotNet 中找到进行转向决策的输入图像中的区域(称为显著物体)。结果显示,PilotNet 确实能够学习识别道路上的相关物体。除了学习车道标记、道路边界以及其他车辆这样明显的特征,PilotNet 还能学习更难以预料和被工程师编程的微妙特征,例如灌木掩映的道路边界和非典型的车辆。 论文下载地址:https://
一:局部二值模式(LBP)介绍 局部二值模式(Local Binary Pattern)主要用来实现2D图像纹理分析。其基本思想是用每个像素跟它周围的像素相比较得到局部图像结构,假设中心像素值大于相
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本篇博文主要介绍如何实现在窗口中绘图,在 PyQt5中,一般可以通过QPainter、QPen、QBrush和QPixmap这四个类来实现绘图功能。其中,QPixmap的作用是加载并呈现本地图像,而图像的呈现本质上也是通过绘图方式实现的。
来源:机器学习那些事本文约2700字,建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
下面的这个例子中选择了一个ksize=3×3的滑动窗口(或称滤波器模板、kernel),如黄色部分所示。用这个ksize=3×3的窗口作用于原始图像上的每一个像素,如下图的绿色部分所示,被这个窗口覆盖的9个像素点都参与计算,这样在该像素点上就会得到一个新的像素值,当窗口沿着图像逐个像素进行计算,就会得到一幅新的图像。
在日常生活中,我们需要处理图片的地方有很多,像这次是加国旗,下次可能就是加个圣诞帽。不会PS怎么办,万能的python可以搞定一切。
https://gitee.com/ishouke/front_end_plugin/blob/master/jquery-3.2.1.min.js
上一篇文章,我们主要是给大家看了下直方图均衡干了什么事情,并且直接给出了,针对离散型数据的直方图均衡化的公式。
Py之cv2:cv2库(OpenCV,opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
完整高频题库仓库地址:https://github.com/hzfe/awesome-interview
Sixel 源自“六个像素”(six pixels),是一种用于计算机终端中图像显示和传输的编码方法。最初广泛应用于计算机终端领域的图形和图像显示,Sixel 将图像划分为块,每个块由六个像素组成。这些图像块被表示为单个字符,这些字符可以是 ASCII 字符或其他字符集中的字符。
selenium.webdriver.remote.webelement — Selenium 4.1.0 documentation
在进行Web自动化测试或数据抓取时,模拟用户操作是至关重要的。其中之一就是模拟鼠标滚动操作,这在许多情况下都是必需的。使用Selenium,一种流行的Web自动化测试工具,可以轻松实现这一功能。
在实战的第二篇文章里,我们来学习一点计算机视觉(computer vision)中稍微基础的东西,同时也是比较重要的东西,简单的来说,计算机视觉就是研究如何让计算机模拟人的眼睛去观察世界的,最终的目的是,人类眼睛能做到的,计算机也能做到,人类眼睛做不到的,尽量让计算机做到,在人类眼睛的观察力等能力的基础上,尽可能的超越人类眼睛的准确度,观察力等能力,例如,模糊图像变高清图像,模糊视频变高清视频,人脸识别,植物识别,物件识别,等等。。。
在本节中,我将向您展示如何使用 OpenCV 库函数从文件加载图像并在窗口中显示图像。
本篇使用Qt来实现一个可以查看任意目录下图片的图片查看器,可以电脑中任意目录下图片的查看,并且可以通过鼠标滚轮以及鼠标移动来实现图片的灵活放大、缩小,此外,在打开一个图片后,若该目录下还有其它图片,通过左右切换,可以方便的查看同目录下的其它图片,先来看下最终的效果:
本文介绍了移动端网页开发的一些基础概念,包括HTML、CSS、JavaScript,以及用于移动开发的响应式布局和自适应图片等。同时,文章还探讨了如何通过meta标签和viewport来优化移动端网页的展示效果。最后,还介绍了一些移动端网页开发中常见的问题和解决方法。
简单来说就是在开发中使用一些浏览器私有的方法,使得web页面拥有一些native的功能。
# window对象 BOM 的核心是 window 对象,表示浏览器的实例。 window 对象在浏览器中有两重身份,一个是 ECMAScript 中的 Global 对象,另一个就是浏览器窗口的 JavaScript 接口。 # Global作用域 通过 var 声明的所有全局变量和函数都会变成 window 对象的属性和方法 JavaScript 中有很多对象都暴露在全局作用域中 # 窗口关系 top对象始终指向最上层(最外层)窗口,即浏览器窗口本身 parent对象始终指向当前窗口的父窗口 如果当
window作为全局变量,代表了脚本正在运行的窗口,将属性与方法暴露给JavaScript。
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