函数图像

<img>标签的方方面面 <img>标签是页面上最为重要的元素之一。很难想象一个页面上没有图片的样子，这样的页面效果将会大打折扣。 任何一个前端工程师想必对<img>标签都非常熟悉了，毕竟经常和它打交道嘛。但你真的对它完全了解吗？如果你能准确无误地回答出以下几个关于<img>的问题，那么恭喜你，本文你可以不再往下看了，或者说你可以用省视的目光来核对本文。 问题1：如果在一个页面上插入<img>标签，有哪些属性是必需的？ 问题2：<img>标签在HTML和XHTML中有什么区别？ 问题3：在一个页面上插入<img>标签，为什么说最好要使用height和width属性？ 问题4：<img>标签的onload/onerror/onabort事件，在什么情况下会被触发？ 问题5：我们一般知道，当一个图片请求返回404时，会触发onerror事件，那当图片请求返回302时，会触发onerror事件吗？304呢？403呢？500呢？请求超时呢？甚至说当返回200，但内容并非是图片时，也会触发onerror么？ 问题6：图片触发onerror事件时，能使用javascript获取到图片请求的响应代码么？ 问题7：我们一般知道，<img>标签可以用来发起跨域请求，你能手写出一段正确使用<img>发起跨域请求的javascript代码么？ 问题8：用户是可以设置浏览器不显示图片的，尤其是在移动设备上

CopyMakeBorder复制图像并且制作边界。 C++: void copyMakeBorder(InputArray src, OutputArray dst, int top, int bottom, int left, int right, int borderType, const Scalar& vlaue=Scalar()); Parameters: src: 源图像(输入图像)， dst：输出图像(类型和输入图像类型一致，大小为：Size(src.cols+left+right, src.rows+top+bottom)) top: bottom: left: right: 这4个参数指定输出图像4个方向要扩展多少个像素， borderType：边框类型， value：如果border==BORDER_CONSTANT，value为border value。 此函数把源图像拷贝到目的图像的中央，四面填充指定的像素。 详细 https://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8287599 来源： CSDN 作者： jerwey 链接： https://blog.csdn.net/jerwey/article/details/103991174

Mat类型简单介绍 /* cv::Mat类是用于保存图像以及其他矩阵的数据结构。默认情况下，其尺寸为0，我们也可以设置其初始尺寸，比如定义一个Mat类的对象，就要写cv::Mat pic(320,640,cv::Scalar(100)); Mat类型做为OpenCV2.0新纪元的重要代表“人物”，我们将在后面花长篇幅来说明他。在这里我们仅仅需要理解一句代码即可： */ #include <opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> using namespace cv; int main() { Mat myMat = imread("timg.jpg"); //把工程目录下一副名为timg.jpg的图片再入到Mat类型的myMat中 。 这里用的 imread 在下文中会讲到 imshow("jackchen",myMat); waitKey(0); return 0; } imread简单介绍 首先，我们看imread函数，可以在OpenCV官方文档中查到其原型如下： Mat imread(const string& filename, intflags=1 ); 第一个参数，const string&类型的filename，填我们需要载入的图片路径名。 在Windows 操作系统 下

常用形态学操作函数（转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c52e9e20100e5if.html） 1、dilate函数 该函数能够实现二值图像的膨胀操作，有以下形式： BW2=dilate(BW1，SE) BW2=dilate(BW1，SE，…，n) 其中：BW2=dilate(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行膨胀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2=dilate(BW1，SE，…，n)表示执行膨胀操作n次。 2、erode 函数 该函数能够实现二值图像的腐蚀操作，有以下形式： BW2= erode(BW1，SE) BW2= erode(BW1，SE，…，n) 其中：BW2= erode(BW1，SE)表示使用二值结构要素矩阵SE队图像数据矩阵BW1执行腐蚀操作。输入图像BW1的类型为double或unit8，输出图像BW2的类型为unit8。BW2= erode(BW1，SE，…，n)表示执行腐蚀操作n次。 3、bwmorph函数 该函数的功能是能实现二值图像形态学运算。它的格式如下： ① BW2=bwmorph(BW1，operation) ② BW2=bwmorph(BW1，operation，n) 其中：对于格式①

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/12/26/2834336.html 　 前言 　　OpenCV中保存图片的函数在c++版本中变成了imwrite()，这应该是向matlab中图像处理的的一些函数风格靠近吧。保存图片这个功能还是很重要的，比如说在写科研论文的时候需要把一些中间图片给贴出来，这样就可以在程序中间利用该函数保存图片了。甚至还可以将这些保存的图片供后续的matlab处理。本文就简单介绍下OpenCV中imwrite()函数的用法。不过个人感觉这个函数功能还是不够强大，使用时有很多限制。 　　开发环境：QtCreato2.5.1+OpenCV2.4.3 　　 实验基础 　　本次实验主要是测试imwrite()函数的2个功能： 　　1. 测试其是否能够保存Mat图像中截取的一部分图像，比如说用Rect矩阵截取大的图像中的一部分，由于此时两者只是用了自己的文件头，数据是共享的（没有采用copyTo()函数或者clone()函数复制），所以这种测试想法很正常。 　　2. 测试imwrite()函数的第3个参数的使用。 　　在针对第1个测试时，是给定一张原图，截取一部分，然后保存。针对第2个功能是采用OpenCV官网文件中的一个例子，创建一个alpha表，然后保存为png格式的图片，压缩参数自设定。 　

目录 介绍 背景 使用应用程序 关于源代码 下载管理器 使用下载管理器 内部下载管理器 StartDownload()函数 TraverseFolderTree函数 RetrieveImage函数 IdownloadProgressNotifier接口 接口函数 Form1类 IDownloadProgressNotifier接口实现 下载源339.3 KB 介绍 Google 为用户提供了一种通过 Google TakeOut 从 Google 照片下载数据的方法。用户可以下载包含所有（真的吗？）照片的 zip 文件。问题是 Google 选择性地将 Json 文件替换为 zip 中的图像文件。该 json 文件包含实际图像所在的链接。 本文介绍的实用程序将提取的 takeput 文件夹作为输入，并将所有实际图像下载到输出文件夹中。 背景 几天前，我妻子的 Google 帐户碰巧停止工作。经过调查，我发现她已经使用了所有 15GB 数据。罪魁祸首是图像文件。她的 Android 手机正在将手机上的每个图像同步到 Google 相册。 它给了我两个选择： 选择 Google 提供的其他付费存储空间。 下载图片并释放 Google 存储空间以解锁该帐户。 我选择了第二个选项。 我通过 Google TakeOut 下载了 Google 照片 zip ，给人的印象是，一旦下载 zip

【OpenCV（C++）】图像的矩 矩的计算: moment()函数 计算轮廓面积: contourArea()函数 计算轮廓长度：arcLength()函数 程序：查找和绘制图像轮廓矩 矩函数在图像分析中有广泛的应用，如模式识别、目标分类、目标识别与方位估计、图像编码与重构等。一个从一幅数字图形中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供了大量的关于该图像不同类型的几何特性信息，比如大小、位置、方向及形状等。 矩的计算: moment()函数 moment函数用于计算多边形和光栅形状的最高达三阶的所有矩。矩用来计算形状的重心、面积，主轴和其它形状特征。 Moments moments ( InputArray array , bool binaryImage = false ) 计算轮廓面积: contourArea()函数 contourArea()函数用于计算整个轮廓或部分轮廓的面积。 double contourArea ( InputArray contour , bool oriented = false ) 计算轮廓长度：arcLength()函数 arcLength()函数用于计算封闭轮廓的周长或曲线的长度。 double arcLength ( InputArray curve , bool closed ) 程序：查找和绘制图像轮廓矩 #

尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) Just For Fun 转自： http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 对于初学者，从 David G.Lowe 的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。 1 、 SIFT 综述 尺度不变特征转换 (Scale-invariant feature transform 或 SIFT) 是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe 在 1999 年所发表， 2004 年完善总结。 其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、 3D 模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比对。 此算法有其专利，专利拥有者为英属哥伦比亚大学。 局部影像特征的描述与侦测可以帮助辨识物体， SIFT 特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线、噪声、些微视角改变的容忍度也相当高。基于这些特性，它们是高度显著而且相对容易撷取，在母数庞大的特征数据库中，很容易辨识物体而且鲜有误认。使用 SIFT 特征描述对于部分物体遮蔽的侦测率也相当高，甚至只需要 3 个以上的 SIFT 物体特征就足以计算出位置与方位

文章目录 1.噪声与imnoise函数 2.平滑滤波器 3.中值滤波器 4.自适应滤波器 5.锐化滤波器 使用空域模板进行的图像处理，称为图像的空域滤波增强，模板本身称为空域滤波器。空域滤波增强的机理就是在待处理的图像中逐点的移动模板，滤波器在该点的响应通过事先定义的滤波器系数和滤波模板扫过区域的相应像素值的关系来计算。 空域滤波器可以分为平滑滤波器、中值滤波器、自适应除噪滤波器和锐化滤波器。 1.噪声与imnoise函数 图像噪声按照其干扰源可以分为内部噪声和外部噪声。外部噪声，既指系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部而引起的噪声，如电气设备、天体放电现象等引起的噪声。内部噪声，一般可分为以下4种： （1）由光和电的基本性质所引起的噪声 （2）电器的机械运动产生的噪声 （3）器件材料本身引起的噪声 （4）系统内部设备电路所引起的噪声 按噪声与信号的关系分类，可以将噪声分为加性噪声和乘性噪声两大类。设f（x，y）为信号，n（x，y）为噪声，噪声影响信号后的输出为g（x，y）。表示加性噪声的公式如下： 加性噪声和图像信号强度是不相关的，如运算放大器。图像在传输过程中引进的“信道噪声”，电视摄像机扫描图像的噪声，这类带有噪声的图像g（x，y）可看成理想无噪声图像f（x，y）与噪声n（x，y）之和。形成的波形是噪声和信号的叠加，其特点是n（x，y）和信号无关。如一般的电子线性放大器

本系列为darknet源码解析，由于在image.c中涉及到图像的RGB,YUV,HSV格式,在本文我们将image.c中涉及到的rgb_to_hsv()函数以及hsv_to_rgb()函数进行解析. RGB格式转为HSV格式 如果max=0 如果max!=0 对应源码如下: void rgb_to_hsv(image im) { assert(im.c == 3); int i, j; float r, g, b; float h, s, v; for(j = 0; j < im.h; ++j){ for(i = 0; i < im.w; ++i){ r = get_pixel(im, i , j, 0);//获取指定位置指定通道的像素值 g = get_pixel(im, i , j, 1); b = get_pixel(im, i , j, 2); float max = three_way_max(r,g,b);//获取rgb最大值 float min = three_way_min(r,g,b); float delta = max - min; v = max; if(max == 0){ s = 0; h = 0; }else{ s = delta/max; if(r == max){ h = (g - b) / delta; } else if (g == max)