编者按：图像填充是深度学习领域内的一个热点任务。尽管现有方法对于小规模、稀疏区域的填充可以取得不错的效果，但对于大规模的缺失区域始终无能为力。...这一方法不但能够高质量、多样地填充图像任意规模的缺失区域，同时也能被应用于更广泛的图像转换任务。...技术思想：图像生成能力 事实上，图像填充是深度学习领域内的一个热点任务。尽管现有方法对于小规模、稀疏区域的填充可以取得不错的效果，但对于大规模的缺失区域始终无能为力。...考虑一个极端情况——如果一张图像绝大部分的面积被遮挡，那么这一情况下图像填充的难度就几乎等价于无条件的图像生成。由此可以推断，充足的图像生成能力将能够极大地助力大区域的图像填充。...图2：从小规模（左）到大规模（右）的缺失区域，协同调制生成对抗网络始终可以创作出高质量、多样的填充内容。 ? 图3：不同图像填充方法之间的比较。
问题描述： 编写程序，模拟填充图像中封闭区域颜色。首先生成包含10个子列表的列表，每个子列表中包含20个数字，每个数字为0或1，0表示空白区域，1表示非空白区域。...指定一个位置，以该位置为中心向四周扩散并填充，把与该位置连成片的相同颜色区域填充为指定的颜色。 参考代码： 运行结果：
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：http://blog.csdn.net/humanking7/article/details/46819527 ---- 在毕业设计的时候写论文画图，要在一个图像上精确的标记出要处理的区域...，用Photoshop或是其他绘图软件难免不精确，而且也不符合懒人思维（以后怎么办，要一劳永逸，嘿嘿），所以就自己写软件吧。...边框是有宽度的，而且我的框是向外填充的，所以要考虑到图像的边界问题，如果超出去了就会报错（图像在Matlab中以数组的形式存在，超出范围了就越界了） 像素点位置。...绘制矩形框程序 保存为 drawRect.m 文件，这是一个函数文件。...clc; clear; close all; %----------------------------------- %给图像加一个矩形框 %-----------------------------
import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow('original...temp) cnt=contours[i] mask=np.zeros(gray.shape,np.uint8) result1=cv2.fillPoly(mask,cnt,(203,192,255))#图像边界填充...result2=cv2.fillPoly(img,[cnt],(203,192,255))#图像内部填充 cv2.imshow('result1',result1) cv2.imshow('result2...',result2) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像不规则填充是除了可以绘制多边形和多个多边形，还可以使用多个边来近似的画一条曲线等不规则的图像...如果图像多边形填充部分或全部位于图像外部，则将对其进行裁剪，还可以处理以亚像素精度指定的像素坐标，意味着可以将坐标作为编码为整数的定点数传递。
题目描述 已知矩形的大小为n×m，现用a×a的正方形填充该矩形。输入三个正整数n,m,a（n,m,a≤10^9），计算至多能填入多少正方形？...（正方形可以正好碰到矩形边界，但不能超出矩形外） 输入 一行三个用一个空格隔开的正整数n,m,a。 输出 输出能填入正方形的数量。
pygame矩形区域 上篇说到移动基本图形，这次来说下矩形区域的操作。 在pygame中矩形区域这个类比较特殊，在游戏中，所有可见的元素都是以矩形区域来描述位置。...这些“就地”方法用“ip”后缀表示。...，包含位置，大小 可以用调用对象的x或y方法； ?...这里分别是矩形区域的顶（top），左（left），底（bottom），右（right）. ? 这里分别对应矩形区域的四个角所在的位置 ? 这四个分别对应矩形区域的四个边的中间点坐标。 ?...分别返回矩形区域的中心点坐标（元祖），中心x轴，中心y轴 ? 分别返回矩形区域的宽高（元祖），宽，高 ?
import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 rows,cols=img.shape...[:2]#图像的高度和宽度 img=cv2.rectangle(img,(50,50),(rows-50,cols-110),(255,255,0),3)#绘制矩形 img=cv2.rectangle(...",image) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 算法：矩形载体是为了更好地检测出人脸，在图像上绘制不同颜色和大小的矩形的基础操作。...除此之外，还有绘制直线、矩形、圆、椭圆等多种几何图形，并且可以在图像中的指定位置添加文字说明。...image=cv2. rectangle(image, p1, p2, color[, thickness[, lineType]]) img表示待绘制图像 p1表示矩形的顶点 p2表示矩形的对角顶点
',img) fill_color_demo(img) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 算法：图像泛洪填充算法，也称图像漫水填充算法，是从一个点开始附近像素点...，填充成新的颜色，直到封闭区域内的所有像素点都被填充新颜色为止。...表示起点 newVal表示重新绘制像素的新值 loDiff表示正在处理的像素与其邻居之间较低的差值 upDif表示正在处理的像素与其邻居之间较高的差值 rect表示限制泛洪填充的区域，可选参数 flags...表示如果为CV_FLOODFILL_FIXED_RANGE 时，待处理的像素点与种子点作比较，在范围之内，则填充此像素 ，如果（改变图像） CV_FLOODFILL_MASK_ONLY 此位设置填充的对像...， 若设置此位，则mask不能为空，此时，函数不填充原始图像img，而是填充掩码图像
cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)#边界填充图像...reflect=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,cv2.BORDER_REFLECT)#边界填充图像...=cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,cv2.BORDER_CONSTANT,value=0)#边界填充图像...dst=cv.copyMakeBorder(img, top, bottom, left, right, borderType) img表示待绘制图像 top表示图像上边界需要填充的像素点 bottom...表示图像下边界需要填充的像素点 left表示图像左边界需要填充的像素点 right表示图像右边界需要填充的像素点 borderType表示图像填充方法
闲来没事看博客，看到这个主题还不错，分享给读者 先看效果图 带填充纹理的堆叠图是通过在原始堆叠图的基础上添加不同的纹理得到的，可以很好地解决由于颜色区分不够而导致的对象识别困难问题。...由于Matlab中未收录提供填充纹理选项，因此给出一个自行开发的代码来实现该功能， 1、柱状图填充 clc close all clear %% Example 1：柱状图填充 figure(1); h...HatchAngle',0); hatchfill2(hp(2),'cross','HatchAngle',45); hatchfill2(hp(3),'single','HatchAngle',90); 2、饼图填充...clc close all clear %% Example 2：饼图填充 figure(3); colormap(cool(4)); h = pie(rand(4,1)); th = findobj
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def make_pyramid(gray): #图像裁剪...a)),interpolation=cv.INTER_LINEAR) pyramid.append(p.astype(np.float32)) return pyramid #图像显著区域...]-pyramid[2]) out+=np.abs(pyramid[4]-pyramid[1]) out+=np.abs(pyramid[5]-pyramid[0]) #归一化图像...result) cv.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 算法：图像显著区域是使用双线性插值调整图像大小至原图的...1/2、1/4、1/8…，再使用双线性插值将生成图像放大到原图大小得到的金字塔两两求差相加并正规化到[0,255]获得图像灰度剧烈变化的区域，也是我们眼球感兴趣区域。
练习题：绘制一个没有填充的矩形。...#绘制未填充的矩形 import numpy as np import cv2 as cv drawing = False #如果按下鼠标，则为真 mode = True #如果为真，绘制矩形。...,(0,255,0),1) else: cv.circle(img,(x,y),abs(x-ix),(0,0,255),1) #创建一个黑色的图像...elif cv.waitKey(20) & 0xFF == ord('m'): mode = not mode cv.destroyAllWindows() 填充的矩形...),(x,y),(0,255,0),1) else: cv.circle(img,(x,y),5,(0,0,255),-1) #创建一个黑色的图像
import cv2 import numpy as np img1=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 img2=cv2.imread('...=cv2.addWeighted(img1,alpha,img2,beta,gamma)#图像半透明填充 cv2.imshow('result',result) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows...() 算法：图像半透明填充是是在计算两张图像的像素值之和时每张图像添加了权重，给人一种半透明的填充效果。...的大小和类型相同 alpha、beta表示图像1、图像2的系数 gamma表示亮度调节量 dst表示保存的图像变量，可选参数 dtype表示图像数组的深度，可选参数 注意：一般建议系数相加等于1，多张图像的大小和类型相同...，图像的数据类型可以是任意的数据类型，也可以是任意的通道。
单击“定位条件”，选择“空值”单选框，并单击确定按钮，表格中的所有空值区域都会被选中 3。目前的光标位置是在B3上面，我们可以在B3中输入“=B2” 4。...输入完成后按住Ctrl+Enter，便可将所有选中的空值填充完成： 这样的数据再导入就没有问题了。 这样做的本质就是让每个空白的单元格等于其上面一个单元格的值，从而实现了所有空白区域的填充。
x+=6 y+=6 return canvas if __name__=='__main__': digitalPicture() 算法：图像填充数字是将图片转为灰白图片后...，将图片分成了三块，明、暗、阴影区域。...明区域使用空白进行填充，阴影区域使用横线进行填充，暗区域使用数字进行填充，通过对暗区域的像素进行分类，不同像素使用不同数字进行填充。
plt.plot(x, y) # 绘制基准水平直线 plt.plot((x.min(),x.max()), (0,0)) # 设置坐标轴标签 plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') # 填充指定区域...y, where=(2.310), facecolor='purple') # 可以填充多次
THRESH_BINARY_INV);#二值化阈值处理 im_floodfill=im.copy() h,w=im_th.shape[:2] mask=np.zeros((h+2,w+2),np.uint8)#图像边界填充...cv2.floodFill(im_floodfill,mask,(0,0),55)#图像泛洪填充 im_floodfill_inv=cv2.bitwise_not(im_floodfill)#按位非运算...imshow("Inverted Floodfilled Image", im_floodfill_inv) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像多孔洞填充是使用简单的图像阈值来将边界与背景分开...通过从像素（0,0）执行填充操作来提取背景，不受泛洪填充操作影响的像素必然位于边界内，反转并与阈值图像组合的泛洪图像就是前景蒙版了，即白色填充圆形边界内的所有像素。...首先读取图像 将图像二值化 从像素（0,0）执行填充 图像泛洪填充 使用按位OR运算将阈值图像与反向泛洪填充图像组合以获得填充有孔的最终前景掩模
二、演示过程 代码展示 Mat cop二值图 int n 填充比n小的孔洞 函数默认为4连通 如想改为8连通 自行修改代码即可。...imfill(erzhi,1000); imshow("填洞", holef); waitKey(0); return 0; } 原图 运行结果 三、总结 新代码的运行速度较之前发布的相同功能的孔洞填充函数运行速度更快
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX # 使用默认字体 cv2.rectangle(im, (10, 10), (110, 11...
import cv2 img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 cv2.imshow('original',img) img_copy=...7)#双边滤波 img_copy=cv2.resize(img_copy,(img.shape[1],img.shape[0]),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)#图像缩放...cv2.imshow("result",img_copy) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 算法：图像颜色填充是与从零开始着笔绘制漫画效果的图像不一样...，对图像直接操作先将原始图片进行两次不同的处理，再将处理后的两个图片叠加。...将图像边缘轮廓描绘完后添加颜料再将图像颜色细致度降低使颜色过度得缓慢一些形成没有现实生活中那么复杂的漫画效果的图像。
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