原文地址：https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/77374910本文概述图像检索是图像研究领域中一个重要的话题，广泛应用于医学，电子商务，搜索，皮革等。本文主要是探讨学习基于局部特征和词袋模型的图像检索设计。图像检索概述图像检索按照描述图像不同方式可以分为两

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一、引言在PythonOpenCV中显示图像时调用的是一个单独的窗口，有时我们需要将这些图像显示在PyQt的图形化界面上，这样就可以将整个图像显示与PyQt图形化界面进行整合。但OpenCV格式的图像和PyQt格式的图像并不同，这就需要进行转换。二、背景知识1.PythonOpenCV的图像是BGR格式的，而PyQt图像格式是RGB格式的，二者需要转换；

1.字符集编码<br/    JDK1.6APi中提供的字符串构造方法有指定编码字符集和系统默认编码字符集两类。对于指定编码字符集来说，很好理解。默认编码字符集中描述如下：    ConstructsanewStringbydecodingthespecifiedarrayofbytesusingtheplatform's

如果有一副大图像和该大图像中截取的部分小图像，用人眼很容易找到小图像在大图像中的位置，但如果想通过电脑自动查找怎么解决呢？有2种方法，一种是直接通过图像矩阵的数据内容匹配进行查找，在一个大矩阵中查找对应小矩阵，这是精确匹配，要求小矩阵的所有元素与大矩阵中某部分的所有元素完全一致；另外一种就是OpenCVPython的HMT（hitandmisstransf

边缘检测什么是图像的边缘？图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘（或边沿）是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度突变、颜色突变、纹理结构

需要安装两个包:gopmgetgvgolang.org/x/textgopmgetgvgolang.org/x/net/htmlpackagefetcherimport("bufio""golang.org/x/net/html/charset""golang.org/x/text/enco

图像分类是人工智能领域的一个热门话题，通俗来讲，就是根据各自在图像信息中反映的不同特征，把不同类别的目标区分开。图像分类利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，代替人的视觉判读。在实际生活中，我们也会遇到图像分类的应用场景，例如我们常用的通过拍照花朵来识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常，图像识别或分

\\coding:utf8\图像滤波'''图像处理也支持低通滤波(LPF)和高通滤波(HPF)处理OpenCV提供filter2D函数对图像进行滤波处理'''importcv2ascvimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt读取图像img

图像金字塔图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是