Karen110 Karen110
3年前
OpenCV-Python图像转换为PyQt图像的变形及花屏无法正常显示问题研究
☞░ 前往老猿Python博文目录 ░一、引言在《PyQt转换显示PythonOpenCV图像实现图形化界面的视频播放》介绍了实现在OpenCV和PyQt之间转换并传递图像实现在PyQt上播放视频图像的功能。其中的关键函数如下:defcvImgtoQtImg(cvImg):定义opencv图像转PyQt图像的函数QtImgBufcv2.
Karen110 Karen110
3年前
图像中查找小图像的方法
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
Stella981 Stella981
3年前
Android OpenCV(二十二):边缘检测
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
可莉 可莉
3年前
14、OpenCV实现图像的空间滤波——图像锐化及边缘检测
1、图像锐化理论基础1、锐化的概念   图像锐化的目的是使模糊的图像变得清晰起来,主要用于增强图像的灰度跳变部分,这一点与图像平滑对灰度跳变的抑制正好相反。而且从算子可以看出来,平滑是基于对图像领域的加权求和或者说积分运算的,而锐化则是通过其逆运算导数(梯度)或者说有限差分来实现的。2、图像的一阶微分和二阶
Stella981 Stella981
3年前
Serverless 实战:用 20 行 Python 代码轻松搞定图像分类和预测
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
Wesley13 Wesley13
3年前
AI圈凡尔赛:你读那么多论文有什么用,还不如我复现 1 篇!
深度之眼招募人工智能Paper讲师,兼职时间一年可赚30w,招聘详情见文章底部。学计算机视觉千万不能错过图像分割!它是图像理解领域关注的一个热点!是图像分析的第一步!是图像理解的基础,也是图像处理中最困难的问题之一。近些年来随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术迅猛发展,与之相关
Stella981 Stella981
3年前
RTSP协议网页无插件直播平台EasyNVR视频广场无法搜索纯数字关键词的通道,该如何解决的?
最近改版的新版EasyNVR我们发现界面中仍然保留了“视频广场”的显示项,通过视频广场可以查看不同通道的最新视频快照信息,也可以通过搜索方式展现特定的视频通道快照。最近测试中研发测试时,发现在视频广场使用搜索框搜索不到纯数字的关键词。!NVR10.png(https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cDovLzEyMS40MC
遥感数字图像处理
遥感数字图像处理的特点:同遥感图像的光学处理(即模拟图像处理)相比,遥感数字图像的计算机处理有很多优点,主要表现在以下几点:1.图像信息损失低,处理的精度高由于数字遥感图像是用二进制表示的,在图像处理时,其数据存储在计算机数据库中,不会因长期存储而损失信息,也不会因处理而损失原有信息。对计算机来说,不管是对4bit还是对8
子桓 子桓
1年前
如何在不失真的情况下放大图像?
如何在不失真的情况下放大图像?选择ON1ResizeAi2023.5激活版太有必要了,专业智能图像处理工具,特别适合需要对图像进行放大处理的用户。它具有出色的算法和易于使用的界面,可以帮助用户轻松地调整和增强图像细节,从而获得更好的图像质量。无损放大:ON
燕青 燕青
1年前
ps插件:alpaca增效工具 (完美替代AI创成式填充) 2.8.1 中文版
Alpaca是一个Photoshop插件,提供了多种功能,帮助用户更高效地进行图像处理和设计。可以进行模型训练并无缝地融入图像中。同时还提供文本到图像的生成、图像到图像的变化、涂色、放大、深度图创建等功能,极大地提升了设计和艺术创作的效率和创意空间。注意: