图像编辑

问题描述： 1.帝国cms后台添加优酷视频，使用到iframe，富文本编辑器中使用iframe引入视频后检查发现html代码未出现iframe字样，排查后发现为ueditor限制过滤了部分html代码标签。 2.为方便操作，需要设置ueditor默认行高为1.75. 处理步骤： 1.点击iframe ......

图像的连通域是指图像中具有相同像素值并且位置相邻的像素组成的区域，连通域分析是指在图像中寻找出彼此互相独立的连通域并将其标记出来。提取图像中不同的连通域是图像处理中较为常用的方法，例如在车牌识别、文字识别、目标检测等领域对感兴趣区域分割与识别。一般情况下，一个连通域内只包含一个像素值，因此为了防止像 ......

图像中两个像素之间的距离有多种定义方式，图像处理中常用的距离有欧式距离、街区距离和棋盘距离，本节中将重点介绍这三种距离的定义方式，以及如何利用两个像素间的距离来描述一幅图像。 1、欧式距离，两个像素点之间的直线距离。与直角坐标系中两点之间的直线距离求取方式相同，分别计算两个像素在X方向和Y方向上的距 ......

1、均值滤波 代码清单5-8 blur()函数原型 void cv::blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT ) 待均 ......

模板匹配常用于在一幅图像中寻找特定内容的任务中。由于模板图像的尺寸小于待匹配图像的尺寸，同时又需要比较两张图像中的每一个像素的灰度值，因此常采用在待匹配图像中选择与模板相同尺寸的滑动窗口，通过比较滑动窗口与模板的相似程度，判断待匹配图像中是否含有与模板图像相同的内容，其原理如图： 右侧4×4的图像是 ......

1、图像中加入椒盐噪声 椒盐噪声又被称作脉冲噪声，它会随机改变图像中的像素值，是由相机成像、图像传输、解码处理等过程产生的黑白相间的亮暗点噪声，其样子就像在图像上随机的撒上一些盐粒和黑椒粒，因此被称为椒盐噪声。考虑到椒盐噪声会随机产生在图像中的任何一个位置，因此对于椒盐噪声的生成需要使用到OpenC ......

1、图像直方图绘制 图像直方图是图像处理中非常重要的像素统计结果，图像直方图不再表征任何的图像纹理信息，而是对图像像素的统计。由于同一物体无论是旋转还是平移在图像中都具有相同的灰度值，因此直方图具有平移不变性、放缩不变性等优点，因此可以用来查看图像整体的变化形式，例如图像是否过暗、图像像素灰度值主要 ......

墨干编辑器 V1.1.2：提供 macOS arm 和 Ubuntu 安装包 来源: 投稿 作者: 沈浪熊猫儿 2023-04-10 11:22:00 0 马上下载 ：https://mogan.app/guide/Install.html 重要变更 社区：官网上线 https://mogan.ap ......

图像数据清洗是数据预处理的一个重要步骤，它可以提高图像识别和图像处理的准确性。以下是一般的图像数据清洗流程： 收集数据：收集需要清洗的图像数据。 数据预处理：对数据进行格式转换，例如转换为灰度图像或RGB图像。 数据标注：将数据进行标注，例如将图像中的对象或者区域进行标注，方便后续训练和评估。 数据 ......

基于FMC的Kintex XCKU060高性能PCIe载板 一、板卡概述 板卡主控芯片采用Xilinx 公司的 Kintex UltraScale系列FPGA XCKU060-2FFVA1156。板载 2 组 64bit 的DDR4 SDRAM，每组容量2GB，可稳定运行在2400MT/s。支持PC ......

1.算法描述 从投影重建物体的截面图像是图像处理中非常重要的技术此技术在物体的无损伤性检测其内部缺陷的应用中能起很大作用从投影重建图像的技术早在20世纪中期就已经制成常规医疗诊断设备的商品1917年奥地利数学家J.Radon发表的论文证明了二维物体或三维物体可以从许多投影来重建其内部数据英国的EMI ......

利用图像特征提升准确度 我们之前仅仅是逐个像素的计算, 而忽视和图像在HSV空间的像素集中度和图像纹理特征. 根据别人的博客,准确率进一步从54%提升到58%. 下面进行解析. HOG/颜色直方图代码解读 本次的作业没有要求我们自己实现, 但是我们还是应该读懂代码. 在前面, 我们一直希望我们的网络 ......

尝试操作几十万行的文本的时候Notepad++直接卡死了 二十多万行的文本选中需要卡几秒，剪切粘贴文本需要卡几秒 文本替换需要跑几十秒，再多一些的话容易卡崩 使用vscode进行剪切粘贴 批量替换 之类的操作基本是不卡秒执行的 一次性选中多行的方法： 使用ctrl+G可以跳转到指定行 ctrl+A全 ......

1、高斯金字塔 构建图像的高斯金字塔是解决尺度不确定性的一种常用方法。高斯金字塔是指通过下采样不断的将图像的尺寸缩小，进而在金字塔中包含多个尺度的图像，高斯金字塔的形式如图3-30所示，一般情况下，高斯金字塔的最底层为图像的原图，每上一层就会通过下采样缩小一次图像的尺寸，通常情况尺寸会缩小为原来的一 ......

透视变换是按照物体成像投影规律进行变换，即将物体重新投影到新的成像平面，示意图如图所示。透视变换常用于机器人视觉导航研究中，由于相机视场与地面存在倾斜角使得物体成像产生畸变，通常通过透视变换实现对物体图像的校正。透视变换中，透视前的图像和透视后的图像之间的变换关系可以用一个3×3的矩阵变换矩阵表示， ......

在OpenCV 4中并没有专门用于图像旋转的函数，而是通过图像的仿射变换实现图像的旋转。实现图像的旋转首先需要确定旋转角度和旋转中心，之后确定旋转矩阵，最终通过仿射变换实现图像旋转。针对这个流程，OpenCV 4提供了getRotationMatrix2D()函数用于计算旋转矩阵和warpAffin ......

PyCharm是一种Python集成开发环境（IDE），由JetBrains开发。PyCharm提供了强大的功能，包括语法突出显示、智能代码完成、代码检查、自动重构和调试等特性，这些都可以帮助Python开发人员更加高效地编写代码。 JetBrains pycharm pro 2023中文激活版下载 ......

在VS Code中，一些类似的快捷键，可以帮助您更快地编辑代码。以下是一些常用的快捷键： 1. Ctrl + /：快速注释/取消注释选中的代码。 2. Ctrl + D：选中当前光标下的单词，并在文档中查找下一个匹配项。 3. Alt + 上/下箭头：上/下移动当前行。 4. Ctrl + Shif ......

解决文本文档的协同编辑有两种方案，一种是 Google Doc 使用的 Operational transformation (OT)，还有一种就是 Atom teletype 使用的 Conflict-free replicated data type (CRDT)。 ......

Google Wave“领先于时代”，而谷歌并没有有效地解释该服务的真正好处。Google Wave是一个工具 ，也是一个平台 、还是一个协议 。其架构的核心是操作转换 （Operational Transformation，OT），这是一个支持并发控制的理论型框架。 ......

ctrl + z 撤消 ctrl + y 重做 ctrl + b 粗体 ctrl + i 斜体 ctrl + u 下划线 ctrl + 1-6 h1-h6 ctrl + 7 p ctrl + 8 div ctrl + 9 地址 ......

两类图像增强方法 空域：直接对像素操作 频域：傅里叶变换，小波变换 空域 图像灰度级分布特点 对比度越高，灰度级在空间内分布更加均匀。 直方图均衡化 计算步骤 原始图像直方图 -> 累积概率分布直方图 -> 均值化后的直方图 核心：将累积概率分布的值 以为总灰度级个数对其进行近似划分，然后计算落在每 ......

图像的分割与修复 图像的分割 图像分割就是将前景物体从背景中分离出来 图像分割方法 传统的图像分割方法 分水岭法 GrabCut法 MeanShift法 基于颜色空间分布的方法 背景扣除 基于深度学习的图像分割方法 分水龄法 处理步揍 标记背景 标记前景 标记未知域 进行分割 watershaed( ......

# 计算两个图像的汉明距离 def hamming(hash1, hash2, n=10): b = False assert len(hash1) == len(hash2) if sum(ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(hash1, hash2)) < n: b = ......

threshold()函数 代码清单3-17 threshold()函数原型 1. double cv::threshold(InputArray src, 2. OutputArray dst, 3. double thresh, 4. double maxval, 5. int type 6. ......

1、两张图像的比较运算 OpenCV 4中提供了求取两张图像每一位像素较大或者较小灰度值的max()、min()函数，这两个函数分别比较两个图像中每一位元素灰度值的大小，保留较大（较小）的灰度值，这两个函数的函数原型在代码清单3-13中给出。 代码清单3-13 max()和min()函数原型 1. ......

1、寻找图像最值 代码清单3-7 minMaxLoc()函数原型 1. void cv::minMaxLoc(InputArray src, 2. double * minVal, 3. double * maxVal = 0, 4. Point * minLoc = 0, 5. Point * m ......

技术--2021-12-《深度学习与图像识别原理及实践》-阿里达摩院 创建时间：| 2021/12/12 9:48 | 更新时间：| 2021/12/20 17:29 作者：| HelloXF 第一章 机器视觉 在行业中的应用 机器视觉的发展背景 人工智能 机器视觉 传统的图像处理方法和深度学习效果 ......

题目链接：72. 编辑距离 方法：回溯 / 动态规划 解题思路 参考：最长公共子序列 编辑距离【基础算法精讲 19】 代码 回溯写法 class Solution { public: int minDistance(string word1, string word2) { int n = word ......

1、图像读取函数imread() 代码清单2-24 imread()函数的原型 cv::Mat cv::imread(const String & filename, int flags=IMREAD_COLOR ) filename：需要读取图像的文件名称，包含图像地址、名称和图像文件扩展名 fl ......