image-processing

    1熱度

    1回答

    OpenCV的KNN搜索我在C++中的OpenCV的此示例代碼: flann::KDTreeIndexParams indexParams; flann::Index kdtree(Mat(cloud2d).reshape(1), indexParams); vector<float> query; query.push_back(370); query.push_back(464);

    0熱度

    2回答

    我試圖在發佈之前包含圖像大小調整。 Multer習慣於接收照片。然後,使用輸入的所有信息包括照片後。 我想在發佈之前縮小圖像的大小和質量。但是,這是行不通的。任何人都可以提出建議? const multer = require('multer'); const storage = multer.diskStorage({ destination: function (req,

    0熱度

    1回答

    最近,我一直對機器學習感興趣,特別是機器學習與圖像,但要做到這一點,我需要能夠處理圖像。我希望對圖像處理庫的工作方式有更全面的瞭解,所以我決定建立自己的圖書館來閱讀我能理解的圖像。但是,我似乎有一個問題,當談到讀取圖像的SIZE,因爲這個錯誤彈出,當我嘗試編譯: ./imageProcessing.go:33:11: non-constant array bound Size 這是我的代碼:

    1熱度

    1回答

    我基本上需要旋轉90個degres一個ImageView的一小部分(例如)的一部分: 在上面的圖片,我想旋轉4所以它顯示正確。只有4個,其餘的應該保持垂直。 有沒有辦法實現它? 通過實施MikeM建議的方法。我收到以下結果。 正如你可以看到有兩個主要的事情,我需要解決: 旋轉後的廣場工作,雖然在擰位置。如何找出4的準確座標 圖像的背景已被更改爲黑色。它曾經是透明

    1熱度

    1回答

    我已經生成了一個函數來對圖像應用分段線性變換。基於這個功能,我不確定它是否正確執行。有時整個圖像顯示爲白色,所有像素列爲255.其他時間顯示輸出圖像,但結果不同。由於結果不同,我相信我的功能存在問題。該函數的代碼是在這裏: function T = piecewise_transform(f,n,r1,s1,r2,s2,r3,s3) % breakpoints: (0,0),(r1,s2),(

    1熱度

    1回答

    我有一個太陽的圖像,我發現中心和半徑,現在我想處理像素不同,如果他們是在磁盤內部或外部。理想的解決方案將是插入處理函數的參數,以便順利地從磁盤過渡到背景。 這是我現在在做什麼: for index,value in np.ndenumerate(sun_img): if distance.euclidean(index,center) > radius: sun_img[in

    1熱度

    1回答

    目前有一個簡單的功能,但它允許用戶添加大圖像。我希望讓所有的圖片上傳,但應該有,直到某些文件的大小滿足(如在200KB例如)) if($_FILES['file']['size'] != 0){ $uploadOk = 0; //image object $image = $_FILES['file']; //create unique nam

    0熱度

    1回答

    我有一個網站將要承載數千個圖像。不僅如此,每張圖片都有不同的尺寸,具體取決於您在網頁中的位置 - 在列表頁面上,圖片顯示爲350x200的矩形,側邊欄圖片爲100x100等。 因此,當用戶上傳圖片到網站,我保留原件併爲每個尺寸製作4個尺寸調整的副本。所以如果有100個用戶上傳圖片,結果將會是500張圖片。我無法想象不同大小的不同移動設備會發生什麼...... 我開始使用CloudFront優化速度

    0熱度

    1回答

    爲了做一個關於字符識別的項目,我找到了一個我可以用作訓練集的數據庫。另一方面,即使給出了下面的說明,我也無法理解給定的格式。如何找出這種格式,我找不到進一步的幫助。 字段1-6以逗號分隔。源製品的 ID號碼 2字節符號代碼(寫在十六進制,使用4個字節)的位圖 位圖的 字符寬度 位圖圖像的 字符高度,其中每個8位單位被寫爲0到255的小數 換行 下面附加了數據庫文件(Google驅動器)的鏈接。 h

    1熱度

    3回答

    我有一個分割圖像作爲獨特標籤1 ... k的2維矩陣。例如: img = [1 1 2 2 2 2 2 3 3] [1 1 1 2 2 2 2 3 3] [1 1 2 2 2 2 3 3 3] [1 4 4 4 2 2 2 2 3] [4 4 4 5 5 5 2 3 3] [4 4 4 5 5 6 6 6 6] [4 4 5 5