像素

OpenCV常用读取像素方法及读取速度对比 法一 指针法（效率最高） void main ( ) { //灰度图 Mat src = imread ( "src.jpg" , 0 ) ; //图像行、列 int row = src . rows , col = src . cols ; for ( int i = 0 ; i < row ; i ++ ) { //读取整行数据 uchar * ptr = src . ptr < uchar > ( i ) ; for ( int j = 0 ; j < col ; j ++ ) { int pixel = ( int ) ptr [ j ] ; cout << pixel << " " ; } cout << endl ; } } 法二 void main ( ) { //灰度图 Mat src = imread ( "src.jpg" , 0 ) ; //图像行、列 int row = src . rows , col = src . cols ; for ( int i = 0 ; i < row ; i ++ ) { for ( int j = 0 ; j < col ; j ++ ) { int pixel = ( int ) src . ptr < uchar > ( i , j ) ; cout << pixel <<

区域生长 定义参考 维基百科 : 对图像分割的定义： 图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程，这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。 区域生长的定义： 区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点，然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素（根据某种事先确定的生长或相似准则来判定）合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当做新的种子像素继续进行上面的过程，直到再没有满足条件的像素可被包括进来，这样，一个区域就长成了。 定义简单明了。 由定义可知，区域生长的三个要点： 种子点 生长准则 终止条件 根据不同的生长准则和终止条件有不同的区域生长算法。 本次使用的是Confidence Connected。 Confidence Connected 参考官方文档： http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/Python_html/30_Segmentation_Region_Growing.html This region growing algorithm allows the user to implicitly specify the threshold bounds based on the

输出流和剪裁 目录 输出流和剪裁 输出流 剪裁 重新处理 输出流 相机子系统针对所有分辨率和输出格式都仅在基于 ANativeWindow 的管道上运行。您可以一次配置多个流，以便将单个帧发送至多个目标，例如：GPU、视频编码器、 RenderScript ，或应用可见的缓冲区（RAW Bayer 缓冲区、经处理的 YUV 缓冲区或经 JPEG 编码的缓冲区）。 出于优化的目的，这些输出流必须提前配置，而且只有有限的输出流可同时存在。这样一来，就可以预先分配内存缓冲区和配置相机硬件，以便在提交列有多个或者不同输出管道的请求时，不会出现请求延迟执行的情况。 如需详细了解取决于支持的硬件级别的保证流输出组合，请参阅 createCaptureSession() 。 剪裁 完整像素阵列的剪裁（用于数字变焦和需要更小 FOV 的其他使用情况）通过 ANDROID_SCALER_CROP_REGION 设置进行传递。这个设置可按需更改，这种方式对于实现平滑的数字变焦至关重要。 该区域被定义为矩形（x 和 y 分别表示宽和高），其中 (x,y) 表示矩形的左上角。该矩形在传感器有源像素阵列的坐标系中进行定义，其中 (0,0) 对应有源像素阵列的左上角像素。因此，宽度和高度不能大于 ANDROID_SENSOR_ACTIVE_PIXEL_ARRAY 静态信息字段中所报告的尺寸

写本文的目的是记录自己做过的一些东西，深化理解，理清思路，便于回忆。 数字水印将标识信息直接嵌入数字载体，而不影响原载体的使用价值，使用者不易察觉但可以被生产方识别和辨认，可以保护信息安全，实现防伪溯源，也是信息隐藏技术的研究领域之一。 LSB（least significant bits）是最为简单的数字水印制造方法，可以保证水印不被使用人所见，但可以被制造者辨认。 算法原理：通俗来讲我们看到的图片都是由一个个小的像素点来构成的，所有像素点摆在一起，构成一个大方块，这个大方块就是我们所见的图像。灰度图像（也就是我们平时所说的黑白图像）是由一层像素点组成的，而彩色图像是由三层这样的灰度图像组成的。这里拿灰度图像举例，我们之所以能在图像上看到黑色和白色，是因为每个像素点的像素值不同。0表示纯黑，255表示纯白，灰色就是由这两个数字之间的值构成。越靠近0越黑，越靠近255越白。那为什么是0和255呢？因为计算机是二进制，它会用8个比特来表示一个像素点，所以最大值是255，最小是0。lsb就是基于2进制来隐藏信息的，因为人眼并不是很精密的颜色或亮度的感知器，所以把像素上下微调1是不会被人眼察觉的，当我们把图片每个像素的最后一位按照我们的想法改变，使他表现为我们想要的信息，这就是lsb数字水印。​​​ 首先引入一张灰度图像 （从微博上弄下来的，源程序和图片都不见了）

Amfe阿里无线前端团队双11技术连载之际,一个实战案例来展示多终端适配. Device metrics 1.0 mdpi 2.0 xhdpi 3.0xxhdpi(iphone 6 plus) 手淘h5要试配的终端设备数据 只出一套IOS平台设计稿， 但随着iphone 6 iphone6+的出现，从此终端tdsgukjg已不再是ANdroid系列了，ipo iphone 6 750*1134 iphone 6 plus 414*736 设计师和前端开发之间又应彩什么协作模式？ 选择一种尺寸作为设计和开发基准 定义一套适配规则，自动适配剩下的两种尺寸（你懂的） 特殊配适效果给出设计效果。 手淘设计师常选择iphone6 作为基准设计 交互给前端的是750*1334 自动适配到其它规则 前端开发完成终端适配方案 flexible 方案 视窗viewport viewport 严格等于浏览器的窗口，有点复杂 移动端的viewport太窄， 为了能更好为css布避服务， 两个view port viewportvisualviewport和布局的 viewportlayoutviewport 虚拟， 布局 这两个概念 ppk 写的相关教程 物理像素 设备像素 物理部件颜色和亮度，微小距离 设备独立像素（density-independent pixel） 密度无关像素， 一个点，

概述 Screen 对象包含有关客户端显示屏幕的信息。 可以通过 window.screen 进行访问。 语法 // availHeight 属性声明了显示浏览器的屏幕的可用高度，以像素计。 window.screen.availHeight // availWidth 属性声明了显示浏览器的屏幕的可用宽度，以像素计。 window.screen.availWidth // colorDepth 属性返回目标设备或缓冲器上的调色板的比特深度。 window.screen.colorDepth // height 属性声明了显示浏览器的屏幕的高度，以像素计。 window.screen.height // pixelDepth 属性返回显示屏幕的颜色分辨率（比特每像素）。 window.screen.pixelDepth // width 属性声明了显示浏览器的屏幕的宽度，以像素计。 window.screen.width Screen 对象属性 属性 说明 availHeight 返回屏幕的高度（不包括Windows任务栏） availWidth 返回屏幕的宽度（不包括Windows任务栏） colorDepth 返回目标设备或缓冲器上的调色板的比特深度 height 返回屏幕的总高度 pixelDepth 返回屏幕的颜色分辨率（每象素的位数） width 返回屏幕的总宽度 示例

PS时尚手机 一、置入手机屏保 1、（Ctrl N）新建，宽度600像素，高度800像素，分辨率72像素，颜色模式为RGB，背景内容为白色，单击确定 2、（Ctrl Shift S）以名称"时尚手机.psd"保存图像 3、打开素材图像，手机桌面将其拖入画布中，编辑—自由变换，拖动角点，如图 4、在图层面板中右击素材图片的图层，在弹出的快捷键菜单中执行栅格化图层。 5、设置前景色为粉色，选中背景图层，点击油漆桶工具，填充粉色，如图 二、绘制手机外壳 1、新建图层2，选择矩形选框工具，绘制一个矩形选区 2、选择—修改—平滑，在弹出的平滑选区对话框中，设置取样半径为20像素，确定 3、矩形选区的形状将会发生变化，如图 4、将图层2填充为白色，取消选区，选中所有图层，执行垂直居中对齐和水平居中对齐 三、绘制摄像头，听筒及主键 1、新建图层3，选择椭圆选框工具，在手机外壳左上方适当的位置绘制一个正圆选区，并填充为灰色 2、新建图层4，选择矩形选框工具，在手机上方绘制一个小长方形选区，选择—修改—平滑，在弹出的平滑选区的话框中，设置取样半径为3像素，单击确定。将选区填充为灰色，取消选区，选中图层3和图层4，执行垂直居中对齐操作 3、新建图层5，选择椭圆选框工具，按住shift键在手机底部绘制一个正圆，并填充为灰色，选择—修改—收缩，在弹出的对话框中，设置收缩量为3像素，确定，取消选区 四

在了解了图像的基础知识和OpenCV的基础知识和操作以后，接下来我们要做的就对像素进行操作，我们知道了图像的本质就是一个矩阵，那么一个矩阵中存储了那么多的像素，我们如何来操作呢?下面通过几个例子来看看像素的操作。 这个是原图，接下来的例子都是对这个图片进行操作的。 访问像素出现雪花效果 我们需要有雪花的效果，这里的雪花其实就是一个个白色的点，白色在像素值是255，所以我们的思路就是在一个图像上面的矩阵中的一些像素值转成值为255的，如果是彩色的图像的话就是三个通道，那么就是分别对三个通道的值都转为255，三通道在OpenCV里面是按照 蓝绿红 的顺序排布的。 代码实现 #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <random> // Add white noise to an image void white(cv::Mat image, int n) { // C++11 random number generator std::default_random_engine generator; std::uniform_int_distribution<int> randomRow(0

https://wenda.so.com/q/1367647826065847?src=140&q=%E6%AD%A3%E7%89%87%E5%8F%A0%E5%BA%95+++%E5%8F%98%E6%9A%97+%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB 顶点绘制， 权重绘制， 等等， 笔刷的类型解释： f add 笔刷颜色和画面颜色相加， f darekn 变暗，笔刷颜色和画面颜色 谁暗 最终颜色就是谁 fdraw 用 笔刷颜色覆盖画 f lighten 变亮，笔刷颜色和画面颜色 谁亮 最终颜色就是谁 f mix f 笔刷颜色和画面颜色 进行混合。不是相乘关系 而是平均关系 (大致是这样，蒙的，测试差不多，解释暂时合理) multiply 笔刷颜色和画面颜色 进行混合。 是相乘关系。 某些时候会和darken 类似，但是目的是混合两个图片。( 当特别亮的时候，二进制全都是111111，所以 1*0=0. 没反应，好像是变暗的感觉 ) photoshop中的变暗和正片叠底有什么区别? 31k97r0 12级分类： 图像处理 被浏览547次2013.05.03 检举 满意答案 猫咪拖鞋坏了 采纳率： 44%11级 2013.05.04 先搞清个问题， 基色 和 混合色 ，所有 图层 混合模式 是在基色的基础上，外加一层混合色，再用不同的运算法则得到新的 像素 的过程。

一、图像及其类型 图像（image）的定义是： 在一般意义下，一幅图像是一个物体或对象（object）的另一种表示。亦即图像是其所表示物体或对象信息的一个直接描述和浓缩表示。简而言之，即图像是物体在平面坐标上的直观再现。一幅图像包含了所表示物体的描述信息和特征信息，或者说图像是与之对应的物体或抽象的一个真实表示，这个表示可以通过某些技术手段实现。 数字图像处理（digital image processing）： 又称为计算机图像处理，它是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、变换、复原、分割、特征提取、识别等运算与处理。 图像的分类： 可见图像（visible image）： 是指视觉系统可以直接看见的图像，这也是大多数人在日常生活中所见到的和所理解的图像，这一类图像一般通过照像、手工绘制等传统方法获得，通常计算机不能直接处理，但是经过数字化处理后可变为数字图像。 物理图像（physical image）： 所反映的是物体的电磁波辐射能，包括可见光和不可见光图像。 数字图像（maths image） ：指由连续函数或离散函数生成的抽象图像，其中离散函数所生成的图像就是计算机可以处理的数字图像。 其他相关概念： 计算机图形学（computer graphic）： 是指利用计算机技术将概念或数学描述所表示的物体（非实物）图像进行处理和显示的过程。 计算机视觉（computer