读取图片 并输出图片 import numpy as np import cv2 #读入一张灰度图片 img=cv2.imread('lena.png',0) #显示图片 cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() c ...
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2021-06-02 16:37:38
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分类：数组-二维数组及滚动数组 题目描述： 包含整数的二维矩阵 M 表示一个图片的灰度。你需要设计一个平滑器来让每一个单元的灰度成为平均灰度 (向下舍入) ，平均灰度的计算是周围的8个单元和它本身的值求平均，如果周围的单元格不足八个，则尽可能多的利用它们。 解题思路： 遍历矩阵 对于矩阵中的每一个单 ...
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2021-05-24 13:19:23
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简介： 本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法：平均绝对差算法（MAD）、绝对误差和算法（SAD）、误差平方和算法（SSD）、平均误差平方和算法（MSD）、归一化积相关算法（NCC）、序贯相似性检测算法（SSDA）、hadamard变换算法（SATD）。下面依次对其进行讲解。 MAD算法 介绍 平均 ...
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2021-05-24 01:05:21
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读取图片使用函数cv2.imread(filepath,flags)读入一副图片filepath：要读入图片的完整路径flags：读入图片的标志cv2.IMREAD_COLOR：默认参数，读入一副彩色图片，忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE：读入灰度图片cv2.IMREAD_ ...
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2021-04-24 13:21:35
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#灰度直方图 ##题目描述 一幅长宽分别为 n 个像素和 m 个像素的灰度图像可以表示为一个 n×m 大小的矩阵 A。 其中每个元素 Aij（0≤i<n、0≤j<m）是一个 [0,L) 范围内的整数，表示对应位置像素的灰度值。 具体来说，一个 8 比特的灰度图像中每个像素的灰度范围是 [0,128) ...
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2021-04-13 12:04:51
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阈值类型 阈值产生的算法,阈值类型 THRESH_BINARY表示大于thresh的取maxval,否则取0; THRESH_BINARY_INV表示大于thresh的取0,否则取maxvalue; THRESH_TRUNC表示大于thresh取threshold,否则不改变灰度值; THRESH_ ...
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2021-04-13 11:43:12
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图像处理（一） 彩色图片转灰度图片 三种实现方式 最大值法 \(imMax = max( im(i,j,1),im(i,j,2),im(i,j,3) )\) 平均法 \(imEva = \frac{im(i,j,1)}{3} + \frac{im(i,j,2)}{3} + \frac{im(i,j, ...
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2021-04-09 13:16:27
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| ## 注释 | | | | 1. 单行注释 | | | | java | | //这是一个注释 | | | | | | 2. 多行注释 | | | | java | | /* | | 这是一个注释 | | */ | | | | | | 3. 文档注释 | | | | java | | /** | ...
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2021-03-09 13:34:14
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Path Tracing Lab 2 Note 碎碎念：个把月前写完的东西，拖到今天才补报告 Overview 在 Lab 1 的基础上，把球体换成了三角形描述的面，把灰度换成了 RGB，顺便写了个 CubeCreator（sb玩意） Notes 其实也没啥可写的，颜色问题只是换汤不换药，三角形面的 ...
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2021-01-28 12:23:57
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为什么需要灰度发布# 灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。在其上可以进行A/B testing，即让一部分用户继续用产品特性A，一部分用户开始用产品特性B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B上面来。 总结下一些应用场景： 微服务依 ...
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2021-01-20 12:17:33
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