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图像灰度变换

original",grayImage) cv2.imshow("result",result) if cv2.waitKey()==27: cv2.destroyAllWindows() 算法: 图像灰度变换...,也称线性灰度补变换,是对原图像的像素值进行反转,即黑色变为白色,白色变为黑色。...通过改变图像像元的亮度值来改变图像像元的对比度,从而改善图像质量的图像处理方法。图像灰度线性变换是通过建立灰度映射来调整原始图像灰度,从而改善图像的质量,凸显图像细节,提高图像对比度。...当α=1,b=0时,保持原始图像 当α=1,b!...=0时,图像所有的灰度值上移或下移 当α=-1,b=255时,原始图像的灰度值反转 当α>1时,输出图像的对比度增强 当0<α<1时,输出图像的对比度减小 当α<0时,原始图像暗区域变亮,亮区域变暗,图像求补

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    在YUV图像上根据背景色实现OSD

    接下来,我们将构造出来的bmp位图数据进行转换,转换成YUV420数据,存储在 pOSDYuvBuffer中 下面这一步,就是最主要的地方, 即计算OSD的算法, 我们遍历透明通道数组, 若值等于1...128 说明该背景区是亮色,那么,我们设置pOSDYuvBuffer相应像素点的Y分量为1(背景亮,则osd字体为黑色,反之,若背景区为暗色,则设置osd字体像素点的Y为255) 这样扫描结束之后, 就实现了...pOSDYuvBuffer中的OSD字体颜色,根据背景色的。...然后将我们构造出来的临时图像 叠加到源图像上即可。 至于叠加操作,其实很简单。 同样扫描通明通道数据,如果发现不是透明,直接将pOSDYuvBuffer中的YUV复制到 源图像相应位置即可。...---- 下面是流程: 计算算法图示 int posAx=0, posAy=0;int posDx=0 ,posDy=0;int nBKColor = 0;for(i = 0; i < m_OSDHeigth

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    PyTorch 实现图像卷积和卷积操作及代码

    你好,我是郭震 在深度学习中,尤其是在处理图像相关任务时,卷积和卷积(转置卷积)都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色,但用途和工作原理有所不同。...以下是对传统卷积和卷积的介绍,以及它们在 PyTorch 中的应用示例。 传统卷积 (nn.Conv2d) 用途 传统卷积通常用于特征提取。...在处理图像时,通过应用卷积核(也称为滤波器)来扫描输入图像或特征映射,可以有效地识别图像中的局部特征(如边缘、角点、纹理等)。...转置卷积 (nn.ConvTranspose2d) 用途 转置卷积,有时称为卷积,主要用于增加数据的空间维度。...这种操作可以通过调整卷积核的大小、步幅和填充等参数来实现对输出尺寸的精确控制。

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    JQuery 隔行换实现

    而其中一个简单而实用的设计技巧就是隔行换。通过巧妙地使用 JQuery,我们可以轻松地实现这一效果,为网页增添一份优雅。...隔行换是一种简单却十分实用的设计手法,它通过改变表格、列表等元素的背景色,使页面看起来更加清晰有序。在 JQuery 的世界中,实现隔行换是一项非常简单而有效的任务。...JQuery 隔行换实现原理隔行换实现原理很简单,即通过 JQuery 为目标元素添加或移除特定的样式,使得相邻行具有不同的背景色。...这样,我们就实现了简单而有效的隔行换效果。JQuery 隔行换的实际应用隔行换不仅可以应用在表格上,还可以用于列表、文章内容等各种元素,使页面看起来更加清晰有序。...总结通过本篇博客,我们详细地学习了如何使用 JQuery 实现隔行换,提升页面的美观性和用户体验。通过简单的代码示例,我们了解了隔行换的基本实现原理和实际应用场景。

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    自己编码使用去、曲线、阶算法实现照片怀旧特效。

    具体的实现代码,而只看其实现的思路)。      ...第一步是个去,去的算法有N多种,我们这里以业界老大Adobe Photoshop提供的算法为标准实现,主要C++代码如下: void __stdcall Desaturate(unsigned char...Pointer++ =Value; *Pointer++ =Value; *Pointer++ =Value; } } } 可见PS的去算法的原理性实现还是很简单的...所谓阶指令,别看PS的Level界面做的很复杂,有N多输入参数,其实内部也没啥复杂的技术,简单的讲就是通过哪些参数计算出一个隐射表,最终都是通过Curve指令来实现的,所以在GIMP下这两个指令的参数可以在不同界面之间相互转换...第二中参考算法来自于ImageJ软件,JAVA版本的图像处理包。

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    Java 实现高斯模糊算法处理图像

    高斯模糊(英语:Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。...说得直白一点,就是高斯模糊能够把某一点周围的像素色值按高斯曲线统计起来,采用数学上加权平均的计算方法得到这条曲线的值,最后能够留下人物的轮廓,即曲线.是指当 Adobe Photoshop 将加权平均应用于像素时生成的钟形曲线...把要模糊的像素色值统计,用数学上加权平均的计算方法(高斯函数)得到值,对范围、半径等进行模糊,大致就是高斯模糊。...源码实现 package cn.zju.edu.liuxing; import java.awt.Color; import java.awt.image.BufferedImage; import...java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * 简单高斯模糊算法 * * @param args

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    SCSS+WindiCSS实现主题切换

    最近在给自己写主页(同时也是博客),我做了一个切换主题的功能。每次进入页面时,会随机选择一套配色,让页面显得灵动一些,就像下面这样: 这是如何实现的呢?...($color)} #{blue($color)}; } /* getColorValue(#2196f3) -> 33 150 243 */ 我预想中的情况是——只要给一个 primary 的基础,...我是用 mix 方法来实现: @mixin spread-theme-map($map: ()) { @each $key, $value in $map { #{"--"+$key}: $...接下来,只需要定义一个数组,把需要的主题放进去,跑个循环即可(从 Material Design 的文档里随便挑了几个养眼的颜色): $themeColorList: ( #2196f3, #...剩下的工作该划掉了 如果希望修改主题,只需要给根元素(html 或 body)增加对应类名即可(例如 theme-1 / theme-2),实现的方式很多,因为我使用了 Nuxt.js,下面是我的解决方案

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    Tensorflow卷积(DeConv)实现原理+手写python代码实现卷积(DeConv)

    上一篇文章已经介绍过卷积的实现,这篇文章我们学习卷积原理,同样,在了解卷积原理后,在后面手写python代码实现卷积。...1 卷积原理 卷积原理不太好用文字描述,这里直接以一个简单例子描述卷积过程。...好了,原理讲完了,(#^.^#)…. 2 代码实现 上一篇文章我们只针对了输出通道数为1进行代码实现,在这篇文章中,卷积我们将输出通道设置为多个,这样更符合实际场景。...为了验证实现的代码的正确性,我们使用tensorflow的conv2d_transpose函数执行相同的输入和卷积核,看看结果是否一致。...对比结果可以看到,数据是一致的,证明前面手写的python实现卷积代码是正确的。

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    深入解析:Java WAR 包解析与其实现详解!

    本文将深入探讨 Java WAR 包的解析过程,讲解其技术细节、应用场景,并提供具体的代码示例,帮助开发者更好地掌握该技术。...反编译 Java 类:如果需要查看 WAR 包中的 Java 类,可以通过反编译工具将 .class 文件转为 .java 文件,帮助我们理解代码逻辑。代码示例:如何解析 WAR 包1....使用场景代码审计:可以通过反编译工具检查编译后的 Java 类,分析它们的实现和逻辑。遗失源代码:当某个项目的源代码丢失或无法找到时,可以通过反编译生成 Java 源代码。...缓存机制:通过缓存一些已经解析过的类或配置文件,避免重复处理,提高性能。总结通过本文的详细讲解,我们了解了如何进行 Java WAR 包的解析,并掌握了其背后的技术细节和具体实现方式。...对于需要深入分析和诊断 Java Web 应用的开发者来说,掌握 WAR 包解析的技能无疑将带来极大的帮助。

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    OpenCV K-means 实现提取

    建议阅读时长 10 分钟 说在前面 最近大量使用到 K-means 算法,一直使用的是 Sklearn 库来实现,没想到 OpenCV 库里面也有这个算法,故找了个例子实现一下。...本节内容: OpenCV 中的 cv.kmeans 函数及参数介绍 实现一个图片的主提取,并按照比例大小生成彩色卡片 OpenCV kmeans 算法 1retval, bestLabels, centers...sample_img/1.jpg') 5cv.imshow("input", image) 6h, w, ch = image.shape 7print((image.shape)) 8 9# 构建图像数据...center) # 因为像素值是 0-255 故对其聚类中心进行强制类型转换 30 31x_offset = 0 32for c in np.argsort(clusters)[::-1]: # 这里对主按比例从大到小排序...39 x_offset += dx # 偏置就是每个主的宽度 40 41cv.imshow("color table", card) 42cv.waitKey(0) 43cv.destroyAllWindows

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