图像处理

绕过验证码登录的方法 基于tess4j识别验证码 添加Cookie 利用SessionStorage或者LocalStorage绕过验证 1. 基于tess4j识别验证码 1）pom.xml添加tess4j < dependency > < groupId > net . sourceforge . tess4j < / groupId > < artifactId > tess4j < / artifactId > < version > 4.5 .2 < / version > < / dependency > 2）对于tess4j 4.5.2版本，windows平台下需要安装Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistributable，否则会报错 Exception in thread “main” java.lang.UnsatisfiedLinkError: 找不到指定模块 3）下载文字库放到指定文件夹tessdata下 4）具体实现代码： public static void main ( String [ ] args ) throws IOException { //初始化driver ChromeOptions chromeOptions = new ChromeOptions ( ) ; driver = new

一、基本形态学运算 文章目录 一、基本形态学运算 （1）概念部分 （2）实验代码部分 （1）概念部分 %形态学：通常指生物学中对动植物的形状和结果进行处理的一个分支 %数学形态学：是根据形态学概念发展而来的具有严格数学理论基础的科学，并在图像处理和模式识别领域得到了成功应用 %基本思想是： %用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的 %形态学图像处理表现为一种领域运算形式： %一种特殊定义的邻域称之为“结构元素”，在每个像素位置上它与二值图像对应的区域进行特定的逻辑运算，逻辑运算的结果为输出图像的相应像素 %形态学运算的效果取决于结构元素的大小，内容以及逻辑运算的性质 %用途是： %简化图像数据，保持它们基本的形状特性，并出去不相干的结构 %基本运算包括： %二值腐蚀和膨胀，二值开闭运算 %二值图像中的基本逻辑操作：与、或、非（补） %尽管逻辑操作与集合操作存在一一对应关系，但逻辑操作只是针对二值图像 %二值形态学基本运算：膨胀、腐蚀、开和闭 %开操作opening：B对A进行的开操作就是先用B对A腐蚀，然后用B对结果进行膨胀；开运算平滑了对象的轮廓，断开了 %狭窄的连接，去掉了细小的突出部分和噪声 %闭操作closing：B对A进行的闭操纵就是先用B对A膨胀，然后用B对结果进行腐蚀；闭运算使物体的轮廓线变得光滑， %将狭窄的缺口连接起来

PhotoGIMP 所做的就是调整 GIMP，使其模仿 Photoshop 的界面，同时还增加了一堆额外的功能。 作者：Wxy （本文字数：1971，阅读时长大约：2 分钟） GIMP （ GNU 图像处理程序(GNU Image Manipulation Program) ）是一个一流的开源自由的图像处理程序。加州大学伯克利分校的 Peter Mattis 和 Spencer Kimball 早在 1995 年的时候开始了该程序的开发。到了 1997 年，该程序成为了 GNU 项目 官方组成部分，并正式更名为 GIMP。时至今日，GIMP 已经成为了最好的图像编辑器之一，并有经常有 “GIMP vs Photoshop” 之争。 GIMP 不仅仅有 Linux 版本，在 Windows 和 macOS 平台上，也一直有大量专业用户。它被很多人认为是 Photoshop 的最佳替代品之一。不过，由于 GIMP 采用了和 PhotoShop 不同的用户界面和交互逻辑，因此那些从 Photoshop 迁移过来的用户需要一段时间的适应。 Photo GIMP 补丁 现在，有人开发了一个新的补丁，可以将你的 GIMP “打扮” 得像 Photoshop 一样。这个补丁就是 PhotoGIMP ，它所做的就是调整 GIMP，使其模仿 Photoshop 的界面，同时还增加了一堆额外的功能。

前言 这学期几乎全是硬核的算法/程序课，为了督促自己认真学习，我将每周写一篇周记。周记模板前一周保留，当周每日更新当日笔记。如有整段文字代码适合另起blog，也将链接标在周记对应的日期下。 课程： 算法设计与分析 、数字图像处理、 游戏AI中的算法 、视觉计算与深度学习、人工智能引论及实践课（NLP）、Python程序设计与数据挖掘导论、计算机图形学。 网课： 程序设计实习 、吴恩达机器学习、数据结构与算法。 TODO List 算分第一次作业（DDL 周五小班课 Done 周四下午） 游戏AI和人工智能引论课件（DDL 本周 Done 周二上午） 游戏AI游戏下载安装库（DDL 本周） 算分论文还没开始看（DDL 本周） 回顾简历上的项目，准备面试（DDL 周六） 刷题，尤其是树和图！（DDL 每天） 程序设计实习课件（三）简单的地方过一遍（DDL 周二晚 Done 周二晚） 程序设计实习课件（一）过一遍难的地方（DDL 周二晚 Done 周三早） 程序设计实习课件（二）认真学一遍！（DDL 周四晚 Nearly Done 周四晚） 计算机图形学确定一下课程内容（DDL 本周） 数字图像处理浏览课本（DDL 本周） Python搞到课件update一下（DDL 本周） 人工智能引论复习（DDL 本周 Nearly Done 周五晚） 挑战杯路网距离学习（DDL 本周） 2019

程序开发是一项艰辛的工作，它不仅考验开发人员的智力，更考验开发人员的体力。纵观国内的软件企业，内部开发团队挑灯夜战、加班加点是常有的事情。笔者参加过不少项目的开发工作，对编程有深刻的体会。编程是一项复杂的创造性工作，它不仅需要开发人员掌握各方面的知识，还需要开发人员积累丰富的开发经验。项目开发中的一个问题可能会占用团队几天甚至十几天的时间，但是如果开发人员遇到过类似的问题，也许几分钟就可以解决。这就是编程经验的重要性，也是许多软件企业用人时选择有项目开发经验者的主要原因。 本书精选了项目开发中的598个实例，涵盖了Java的图形图像、动画游戏、网络应用技术、Applet 应用、XML、JFreeChart 图表开发和PDF文档处理等方面的内容，每一个知识点都提供了丰富的、具有很强实用性的实例，以帮助开发人员快速解决疑难问题。 话不多说，直接上书。需要获取这份文档的小伙伴麻烦关注点赞之后私信我免费送哦~名额有限！ 学习导航 目录 这份PDF文档完整无缺页，共有852页，目录就有21，可供大家收藏学习，获取方式见文末哦~ 第一篇 图形图像篇，共分为6章：Java图形与文本，Java图像处理，绘图特效，动画和游戏，打印报表，管理图像文件 第二篇 JFreeChart图表篇，共分为3章：JFreeChart基本操作，基础图表技术，扩展图表技术 第三篇 网络技术篇，共分为3章：网络应用基础

在视频通话中， 视频前处理模块可以有效提升用户参与实时视频时的体验，并保护用户隐私，主要包括虚拟背景、美颜和视频降噪等。腾讯会议在视频前处理场景下，遇到哪些技术难点，如何进行优化？【腾讯技术开放日 · 云视频会议专场】中，腾讯云高级工程师李峰从算法和工程优化的角度进行了分享。 视频前处理场景探索 视频是连续的，在转播的时候需要经过编码和解码的流程，所以视频处理需要分为前处理和后处理。所谓前处理就是指编码前的视频处理，比如背景虚化。 所谓后处理就是指解码后的视频处理，比如视频超分。 有哪些前处理算法可以应用在视频会议的处理场景下呢？理想情况下，多多益善，能够想到的都可以落地，但是考虑到会议场景的计算资源非常有限，而且要不影响其它高优先级的服务，所以需要挖掘用户最迫切的需求，利用有限的计算资源为用户提供更好的视频体验。 数据分析发现会议场景下大家开摄像头的比例不是很高，我们分析主要有三个原因：第一担心泄漏隐私，第二不够自信，第三画质不好。针对这几个点腾讯会议陆续推出了虚拟背景、美颜、视频降噪、暗场景增强等一系列的处理算法。 虚拟背景可以很好的保护用户隐私，创造一个公平的环境，这里贴了一个用户的反馈，这是一个在线课堂老师反馈虚拟背景可以为许多孩子取消歧视，让家庭背景、家庭条件不再成为孩子的负担。美颜的话，相信大家都是非常了解，也是经常用的，它可以鼓励大家参与到视频通话的场景中来

WebRTC提供了视频会议的核心技术，包括音视频的采集、编解码、网络传输、显示等功能，并且还支持跨平台：windows，linux，mac，android, iOS等。Webrtc 是多媒体通信技术的未来趋势，Google为了成为标准的主导者，将Chrome浏览器里的Webrtc实现代码开源了，浏览器的开源的WebRTC是众多同仁学习研究的重要资源，这个开源实现中的任何的一个技术点都可以拿出来列一个专题进行讨论，这里我们只能简单的介绍一下。 一、视频相关 视频采集---video_capture 源代码在webrtc\modules\video_capture\main目录下，包含接口和各个平台的源代码。 在windows平台上，WebRTC采用的是dshow技术，来实现枚举视频的设备信息和视频数据的采集，这意味着可以支持大多数的视频采集设备；对那些需要单独驱动程序的视频采集卡（比如海康高清卡）就无能为力了。 视频采集支持多种媒体类型，比如I420、YUY2、RGB、UYUY等，并可以进行帧大小和帧率控制。 视频编解码---video_coding 源代码在webrtc\modules\video_coding目录下。 WebRTC采用I420/VP8编解码技术。 VP8是google收购ON2后的开源实现，并且也用在WebM项目中。 VP8能以更少的数据提供更高质量的视频

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 公司介绍： 青岛旭升视觉有限公司是一家专注于机器人 3D视觉引导与工业3D测量领域 的高新技术企业，独立发展且拥有自主知识保护的先进三维物体感测技术，是国内机器人 3D视觉技术最早投入实际生产的公司之一。 职位信息: 部门： 研发技术部 岗位名称： 高级软件工程师 薪水： 面议 工作地点： 山东 青岛 工作职责： 负责搭建 3D视觉软件平台，按照相应的视觉需求文档进行软件产品的研发，产品的编码和测试工作，开发过程中相关设计文档的编写，协助其他3D产品的研发。 职位要求： 1.计算机/软件/通讯/自控等相关专业，本科及以上学历；（可接受应届毕业生和实习生） 2.熟练掌握C#语言，熟悉WPF/Winform等MS框架，熟练掌握多线程等编程技术，熟练掌握VS等编程工具； 3.有计算机图形学基础，能独立完成三维显示及UI交互功能； 4.熟悉常见网口/串口等通讯方式，熟悉Modbus，OPC等工业常用通讯协议者优先；接触和熟悉机器视觉者优先。 5.较好的学习能力，能快速学习掌握工控软件编程的相关技术； 6.较好的问题处理能力及抗压能力，遇到问题能自主寻求办法解决。 岗位名称： 3D视觉算法工程师 薪水： 面议 工作地点： 山东 青岛 工作职责： 参与公司 3D视觉算法的调研、研发、优化，将3D识别、定位、引导

前言 GIF图现在已经融入了我们的日常网络生活，微信群、QQ群、朋友圈......一言不合就斗图，你怕了吗？不用担心，只要学会了Python之GIF倒放技能，你就是“斗图王”。 咱们直接开始本文的内容！ PIL(Python Image Library) 它是python的第三方图像处理库，功能非常的强大，几乎被认定为Python的官方图像处理库。 1：导入PIL库的模块 from PIL import Image, ImageSequence # 导入PIL库的Image和 ImageSequence 模块 im = Image.open(r ' ./1.gif ' ) # 注意把gif动图放在该程序的相同目录下 2：将GIF图分解 为了能更直观的理解这个程序的原理，我们可以将程序分解gif动图的图片都保存下来看看 sequence = [] # 用来存放GIF分解成帧的序列 i= 0 for f in ImageSequence.Iterator(im): # 循环访问GIF中的逐帧 sequence.append(f.copy()) i +=1 f.save( ' out_ ' +str(i)+ ' .png ' ) # 将每次分离出来的帧保存 3：将得到的序列通过reverse()函数倒序 sequence.reverse() 4：将得到的帧序列重新还原成GIF:

1.设置恰当的分辨率 　　在数字化时代，像素就是组成图像的最基础元素，就如艺术画家的画布或者裁缝设计师手中的布料一样。而且他们都会告诉你节省画布或者布料是一种不恰当的选择，对于图像设计来说也同样适用。图像在设计师手中会进行拉伸、扭曲等各种操作，如果没有设置像素可能就会为设计带来困难甚至是灾难性重建。 　　那么多大的像素才是适合呢?推荐采用最后作品像素放大150%~200%，然后最终出稿的时候在将像素调整至合适大小。如今显示图像的载体多种多样，比如印刷品的分辨率最好设置为300pdi，屏幕显示的设置为72pdi就可以。可想而知，设置合适的像素与分辨率是多么重要。 　　图01 　　不适用高分辨率的风险在于可能存在某些素材扭曲、失真或者模糊。但其实这是一个复杂的问题，当必须使用不同来源的素材时，最好保证它们的分辨率都是相近的，因为如果素材的分辨率不同，必须就低不就高，从而保持整体分辨率的一致性，避免出现“意外性”马赛克。 　　下面的设计中应用了八个不同的图像构成，所有的分辨率都控制得非常好，所以最后海鸥模糊效果看起来也很自然。 　　图02 　　2.设置合理的光影效果 　　Photoshop合成场景设计中，很关键的是让照明方向跟光源设置相一致。如果场景的各个元素都有着不同的照明光源，就会形成不同的阴影效果。在我们看到电视以及电影上，也会看到演员与合成背景具有不同的照明效果，这就是“绿屏效果