图像像素

1、加载、显示、保存图像 import argparse import cv2 ap = argparse.ArgumentParser() ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="Path to the image")#读取指定指令，获取图片。参数1：输入指令的头字母，参数2：需要输入的指令 args = vars(ap.parse_args()) image = cv2.imread(args["image"]) #读取指定参数的，读取照片 print "width: %d pixels" % (image.shape[1]) # 获取图像的宽度，横向尺寸，图像坐标系中，第二个参数 print "height: %d pixels" % (image.shape[0] )#获取图像的高度，竖向尺寸，图像坐标系中，第一个参数 注意：读取图像x,y互换 print "channels: %d" % (image.shape[2]) cv2.imshow("Image", image)#显示图片 cv2.imwrite("newimage.jpg", image) #将图片写入指定路径 cv2.waitKey(0)#等待程序结束 2、图像基础 (h, w) = image.shape[:2] #（x,y）像素中的显示

实现图像浮雕效果的一般原理是，将图像上每个像素点与其对角线的像素点形成差值，使相似颜色值淡化，不同颜色值突出，从而产生纵深感，达到浮雕的效果，具体的做法是用处于对角线的2个像素值相减，再加上一个背景常数，一般为128而成。这种算法的特点是简单快捷，缺点是不能调节图像浮雕效果的角度和深度。 用Photoshop实现图像浮雕效果，可以任意调节浮雕角度和深度（2个像素点的距离），还可以调整浮雕像素差值的数量。其基本算法原理和一般浮雕效果相同，但是具体做法不一样： 对每个要处理的像素点，首先按照浮雕角度和深度计算处2个相应点的位置，然后计算这2个位置的颜色值，并使之形成差值，再乘上浮雕差值数量百分比，最后加上128的背景色。注意，这里计算的2个相应点是逻辑点，而不是实际的像素点，比如实现一个45度角，深度为3的图像浮雕效果，对每个像素点P(x, y)，其对应的2个逻辑点的位置分别是P0(x - 3 * 0.7071 / 2, y - 3 * 0.7071 / 2)和P1(x + 3 * 0.7071 / 2, y + 3 * 0.7071 / 2)， 显然，对于这样的2个逻辑点，是不能直接从图像中找到其对应的像素点的，如果简单地对其四舍五入处理，将会造成大量的，由不同角度和深度而形成的相同的浮雕效果，这可不是我们想要的结果，而且使浮雕角度和深度参数失去了它原本的意义。为此

参考文档： Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf 　　　　　 Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一、问题的由来 一个现实： 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时，照相机获得的图像并不是真正的黑白图像。不管从什么角度拍摄，这幅图像实际上是灰度或者彩色的。除非仔细的设置灯光，否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果。不像在扫描仪或打印机内部，想控制好桌子表面的光源是非常困难的。这个开放的空间可能会受到台灯、吊灯、窗户、移动的影子等影响。人类的视觉系统能自动补偿这些，但是机器没有考虑到这些因素因此拍出的效果会很差。 这个问题在处理那种高对比度的艺术线条或文字时尤为突出，因为这些东西都是真正的黑色或白色。而摄像头会产生一副具有不同等级的灰度图像。许多应用都必须清楚的知道图像的那一部分是纯黑或纯白，以便将文字传递给OCR软件去识别。这些系统无法使用灰度图像（典型的是8位每像素），因此必须将他们转换为黑白图像。这有很多种方式去实现。在某些情况下，如果这些图像最终是给人看的，这些图像会使用一些抖动技术，以便使他们看起来更像灰度图像。但是对于机器处理的过程，比如文字识别，选择复制操作，或多个图像合成，系统就不可以使用抖动的图像。系统仅仅需要简单的线条

相机的成像结果可以抽象为一个小孔和一个平面，用小孔成像模型描述。 三维世界的光线经过小孔即光心到达成像平面，形成二维投影。以相机的光心O为原点， X c X_c X c ​ 、 Y c Y_c Y c ​ 、 Z c Z_c Z c ​ 为坐标轴组成相机坐标系；以成像平面的中心 O ′ O' O ′ 为原点， x ′ x' x ′ 、 y ′ y' y ′ 为坐标轴组成图像坐标系。成像过程即为相机坐标系下的三维点变换为图像坐标系下的二维点的过程。 假设P为三维空间中一点。在相机坐标系下，其坐标为 P = [ X , Y , Z ] T P = [ X,Y,Z]^T P = [ X , Y , Z ] T ；在图像坐标系下为点 p p p ，其坐标为 p = [ x , y ] T p = [x,y]^T p = [ x , y ] T 。 连接O 、O ’ 与光轴重合，且与成像平面垂直，则p在相机坐标系下 p = [ x , y , z ] T p = [x,y,z]^T p = [ x , y , z ] T ，其中 z = f z = f z = f ， f f f 表示相机的焦距。仅考虑水平和光轴方向，模型抽象为一组相似三角形。 由几何关系： Z f = X x = Y y \frac{Z}{f} = \frac{X}{x} = \frac{Y}{y} f Z ​ = x X

为什么非得用双目相机才能得到深度？ 双目立体视觉深度相机的工作流程 双目立体视觉深度相机详细工作原理 理想双目相机成像模型 极线约束 图像矫正技术 基于滑动窗口的图像匹配 基于能量优化的图像匹配 双目立体视觉深度相机的优缺点 --------------------------------------------------- 基于双目立体视觉的深度相机类似人类的双眼，和基于TOF、结构光原理的深度相机不同，它不对外主动投射光源，完全依靠拍摄的两张图片（彩色RGB或者灰度图）来计算深度，因此有时候也被称为被动双目深度相机。比较知名的产品有STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera和Point Grey 公司推出的 BumbleBee。 ZED 2K Stereo Camera 为什么非得用双目相机才能得到深度？ 说到这里，有些读者会问啦：为什么非得用双目相机才能得到深度？我闭上一只眼只用一只眼来观察，也能知道哪个物体离我近哪个离我远啊！是不是说明单目相机也可以获得深度？ 在此解答一下：首先，确实人通过一只眼也可以获得一定的深度信息，不过这背后其实有一些容易忽略的因素在起作用：一是因为人本身对所处的世界是非常了解的（先验知识），因而对日常物品的大小是有一个基本预判的（从小到大多年的视觉训练），根据近大远小的常识确实可以推断出图像中什么离我们远什么离我们近

直接数字化放射摄影（Digital Radiography，简称DR），是上世纪九十年代发展起来的X线摄影新技术，具有更快的成像速度、更便捷的操作、更高的成像分辨率等显著优点，成为数字X线摄影技术的主导方向，并得到世界各国的临床机构和影像学专家认可。近年来随着技术及设备的日益成熟，DR在世界范围内得以迅速推广和普及应用，逐渐成为医院的必备设备之一。临床界和工程界专家普遍认为，DR设备将成为高水平数字化影像设备的终极产品。 DR主要 由X-线发生器(球管)、探测器(影像板/采样器)、采集工作站(采像处理计算机/后处理工作站)、机械装置等四部分组成；DR之所以称为“直接数字化放射摄影”的实质就是不用中间介质直接拍出数字 X-光像；其工作过程是：X线穿过人体(备查部位)投射到探测器上，然后探测器将Ｘ线影像信息直接转化为数字影像信息并同步传输到采集工作站上，最后利用工作站的医用专业软件进行图像的后处理。 DR系统能够有效降低临床医生的劳动强度，提高劳动效率，加快患者流通速度；相对于普通的屏／胶系统来说，采用数字技术的DR，具有动态范围广、曝光宽容度宽的特点，因而允许摄影中的技术误差，即使在一些曝光条件难以掌握的部位，也能获得很好的图像；由于直接数字化的结果，拍摄的X光片信息量大大丰富，可以根据临床需要进行各种图像后处理，如各种图像滤波、窗宽窗位调节、放大漫游、图像拼接以及距离、面积

1.图像梯度 图像梯度是指图像某像素在x和y两个方向上的变化率（与相邻像素比较），是一个二维向量，由2个分量组成，X轴的变化、Y轴的变化 。 其中X轴的变化是指当前像素右侧（X加1）的像素值减去当前像素左侧（X减1）的像素值。 同理，Y轴的变化是当前像素下方（Y加1）的像素值减去当前像素上方（Y减1）的像素值。 计算出来这2个分量，形成一个二维向量，就得到了该像素的图像梯度。取反正切arctan，可得到梯度角度。 这个求图像梯度的过程可以通过一个卷积核来实现：[-1,0,1] 图像梯度的绝对值为 图像梯度的角度为 python代码 import numpy as np import scipy . signal as sig data = np . array ( [ [ 0 , 105 , 0 ] , [ 40 , 255 , 90 ] , [ 0 , 55 , 0 ] ] ) G_x = sig . convolve2d ( data , np . array ( [ [ - 1 , 0 , 1 ] ] ) , mode = 'valid' ) G_y = sig . convolve2d ( data , np . array ( [ [ - 1 ] , [ 0 ] , [ 1 ] ] ) , mode = 'valid' ) 2.扩展版图像梯度（Sobel）

图像的反向投影图是用输入图像的某一位置上像素值（多维或灰度）对应在直方图的一个bin上的值来代替该像素值，所以得到的反向投影图是单通的。用统计学术语，输出图像象素点的值是观测数组在某个分布（直方图）下的概率。 其中b(xi)表示在位置xi上像素对应的直方图第b(xi)个bin，直方图共m个bin，qu表示第u个bin的值。 还是以例子说明 (1)例如灰度图像如下 Image= 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 8 9 14 15 (2)该灰度图的直方图为（bin指定的区间为[0,3)，[4,7)，[8,11)，[12,16)） Histogram= 4 4 6 2 (3)反向投影图 Back_Projection= 4 4 4 4 4 4 4 4 6 6 6 6 6 6 2 2 例如位置(0,0)上的像素值为0，对应的bin为[0,3)，所以反向直方图在该位置上的值这个bin的值4。 1.反向投影的 作用 是什么？ 反向投影用于在 输入 图像（通常较大）中查找特定图像（通常较小或者仅1个像素，以下将其称为 模板 图像）最匹配的点或者区域，也就是 定位 模板图像出现在输入图像的位置。 2.反向投影如何查找（工作）？ 查找的方式就是不断的在输入图像中切割跟模板图像大小一致的图像块，并用直方图对比的方式与模板图像进行比较。 假设 我们 有一张100x100的输入图像

摘要 论文来源： CVPR 2017 论文提出的方法 ：给定一个训练好的生成模型，采用提出的两个损失函数$ context-loss和prior-loss$，通过在潜在的图像流寻找与需要修复图片最接近的编码来实现修复。 优势之处： 最新的方法需要有关缺失部分的一些特定信息，而此方法不管缺失部分如何，修复都是可能实现的。 网络结构： 理论上可以使用各种 \(GAN\) 网络结构，本论文采用 \(DCGAN\) 。 数据集： 三个数据集分别为$the-Celeb-Faces-Attributes-Dataset (CelebA) , the -Street-View-House-Numbers (SVHN) 和the-Stanford-Cars-Dataset $ Code ： semantic_image_inpainting 介绍 语义修复 （ \(Semantic-inpainting\) ）：是指根据图像的语义信息来推断图像中任意大的缺失区域内容。 典型图像修复方法包括 ：基于局部信息和非局部信息来修复图像。现在大多数的修复方法是基于单个图像修复（利用图片局部信息）而设计的，利用输入图像提供的信息，并利用image priors来解决问题。 图像修复的分类 利用局部信息修复图片： 利用图像本身的局部信息来修复图像。 方法名称 实现思想 base on total

前言: 本文章抄袭自本人刚刚买的《ASP.NET 3.5从入门到精通》这本书，此书介绍在 http://www.china-pub.com/44991 ，本文章95%与此书的内容完全一样，另5%是我改正一些失误以后加上去的，该书原示例代码只能运行在IE核心的浏览器上，非IE核心浏览器上运行会出现些显示问题，本人更改了其中的一些代码。本文章经历昨晚本人五个小时的手打而成（且还未打完，下班回去继续打，想不到我的打字速度退化得这么快，郁闷！！！），俗话说：好记性不如烂笔头，把书的内容手打出来，对手，对脑，都有好处！！！ 第 10 章 图形操作 图形化界面是 Windows 操作系统最重要的特性之一，微软以此迅速打败对手，赢得了用户的认可。计算机图形学一直是计算机科学体系中的重要内容，在 Windows 编程史上，图形操作也一直是核心开发技术之一。本章将介绍如何在 ASP.NET 的 Web 应用程序中 GDI+ 绘图。 10.1 图形基础 10.1.1 GDI+ 介绍 读者可能听说过 Windows GDI （ Graphics Device Interface ， 图形装置界面），这是 Windows 操作系统的一个图形包，用于支持 Windows 操作系统中的图形界面，它也帮助开发人员在不考虑特定设备细节的情形下在计算机上进行绘图操作。比如就图形输出来说