1.高斯金字塔 img = cv2.imread('./AM.png') print(img.shape) up=cv2.pyrUp(img) cv_show('up',up)#只是将图片的大小改变了,并且是2倍2倍的增长。 print (up.shape) down=cv2.pyrDown(img) cv_show('down',down) print(down.shape) up_down=cv2.pyrDow 继续阅读

本文将从多个方面详细阐述Python图像黑白反转的方法和技巧。 一、Pillow模块介绍 Pillow是Python的一个图像处理模块，可以进行图片的裁剪、旋转、缩放等操作。使用Pillow模块可以方便地进行图像处理操作。 首先，需要使用Pillow模块读取图像文件，代码如下： from PIL import Image # 打开图像文件 im = Image.open('test.jpg') # 获取图像的宽度和高度 width, height = 继续阅读

SURF(Speeded Up Robust Feature)，加速稳健特征检测，是一种对图像角点、边缘特征提取的一种算法。SURF在SIFT算法的基础上做了很多改进，不但求解速度更快，而且鲁棒性更强。 一、SURF算法特点 1、简单——SURF通过利用Haar小波在不同尺度空间和不同方向上快速计算Hessian矩阵的行列式，避免了SIFT中高斯金字塔计算时的大量耗时。 //创建SURF特征检测器 Ptr featureDetector = 继续阅读

旋转扭曲特效是指在一个圆形区域内扭曲所渲染的图像，其他像素的旋转程度随着距离的变化而变化。具体可以通过修改shader来实现。 原始图片 扭曲图片 ? 1 2 3 4 5 继续阅读

文章目录OpenAI Python库安装可选依赖项用法参数微软 Azure 端点微软 Azure 活动目录身份验证命令行界面示例代码聊天嵌入微调适度图像生成 (DALL·E)音频转录(Whisper)异步API要求信用TIPS:OpenAI API 错误代码API 错误状态码 概述详细解释 OpenAI Python库 项目git地址 OpenAI Python 库提供了对 OpenAI API 的便捷访问来自用 Python 语言编写的应用程序。它包括一个用于初始化的 API 资源 继续阅读

相关名词： 主色：图像区域的主要颜色色样（Swatch）：一段相近的颜色区间饱和度：色彩的鲜艳程度。饱和度越高，越逼近于原始色，饱和度越低，颜色越接近于白色。 引入方式： implementation 'androidx.palette:palette:1.0.0' 场景： 如下图所示，可以根据网易云 继续阅读

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要针对YOLOv5算法在应用于光学遥感图像舰船目标检测任务时所面临的小目标误检率、漏检率较高的情况，提出一种基于YOLOv5改进的光学遥感图像舰船目标检测方法。首先对路径聚合网络结构进行改进，设计语义信息增强模块 继续阅读

一、前言 最近有幸参加了由中国图象图形学学会（CSIG）主办，合合信息、CSIG文档图像分析与识别专业委员会联合承办的“CSIG企业行——走进合合信息”的分享会，这次活动以“图文智能处理与多场景应用技术展望”为主题，聚焦图像文档处理中的结构建模、底层视觉技术、跨媒体数据协同应用、生成式人工智能及对话式大型语言模型等热门话题，特邀来自上海交大、复旦、厦门大学、中科大的知名高校的学者与合合信息技术团队一道&#xff 继续阅读

1、BMP格式 BMP是英文Bitmap（位图）的简写，它是Windows操作系统中的标准图像文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持。随着Windows操作系统的流行与丰富的Windows应用程序的开发，BMP位图格式理所当然地被广泛应用。这种格式的特点是包含的图像信息较丰富，几乎不进行压缩，但由此导致了它与生俱生来的缺点–占用磁盘空间过大。所以，目前BMP在单机上比较流行 继续阅读

图像聚类：概念、原理与方法 1. 背景介绍 图像聚类（Image Clustering）是一种无监督学习方法，主要用于将相似的图像分组到同一个类别。这种技术在计算机视觉、机器学习和数据挖掘等领域具有广泛的应用，例如图像搜索、图像分割、图像压缩、异常检测等。 2. 原理介绍与推导 2.1 特征提取 在进行图像聚类之前，首先需要从图像中提取特征。特征提取的方法有很多，主要包括&#x 继续阅读

深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读

本文将全面介绍Matlab二值图像的相关知识，包括二值图像的基本原理、如何对二值图像进行处理、如何从二值图像中提取信息等等。通过本文的学习，你将能够掌握Matlab二值图像的基本操作和应用。 一、二值图像基本原理 二值图像是指图像中只有两种颜色（黑色和白色）的图像。在二值图像中，黑色区域表示物体的区域，白色区域则表示背景。二值图像通常是从灰度图像中获得的，可以使用Matlab的im2bw()函数将灰度图像转换为二值图像。下面是一个简单的例子： >> 继续阅读