GIL 图像概念（boost::gil::ImageConcept）的测试程序

最新推荐文章于 2025-12-07 23:08:18 发布
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本文档介绍了一个使用Boost GIL库实现的图像概念（boost::gil::ImageConcept）测试程序，详细阐述了如何创建、操作和保存RGB图像，包括设置像素颜色和保存为JPEG格式的过程。

GIL 图像概念（boost::gil::ImageConcept）的测试程序

#include <iostream>
#include <boost/gil/gil_all.hpp>

int main()
{
   
   
    using namespace boost
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使用 Boost.GIL 调整图像大小的示例
techDM的博客
08-16 268
Boost.GIL 是一个用于处理图像的 C++ 库，其 core 模块提供了一组基本的功能，如访问图像像素及其颜色。在 Boost.GIL 的 Digitization 模块中，提供了 resize_view 等数字化操作，可通过类似于 STL 中的缩写算法来扩展或改变图像视图的大小。接下来，我们可以使用 resize_view 函数来调整图像大小。Boost.GIL 还提供了其他数字化扩展操作，如旋转、缩放、裁剪和镜像等，这些操作可以帮助我们快速、高效地操作图像，从而实现更多的图像处理任务。
boost::gil::ImageConcept用法的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-03 394
boost::gil::ImageConcept用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil::ImageConcept用法的测试程序 C++实现代码 #if !defined(BOOST_GIL_USE_CONCEPT_CHECK) && !defined(__clang__) #error Compile with BOOST_GIL_USE_CONCEPT_CHECK defined #endif #include <boost/gil.hpp> #
使用Boost.Gil将BMP图片保存为JPG
aiao55135的博客
12-19 527
void test_gil(char* lpFileName) { BITMAPFILEHEADER bfh; BITMAPINFO BitmapInfo; FILE* pFile = fopen( lpFileName, "rb" ); fread( &bfh, sizeof(bfh), 1, pFile ); fread( &BitmapInfo...
boost::gil::channel_view用法的测试程序
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06-03 416
boost::gil::channel_view用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil::channel_view用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/gil.hpp> #include <boost/gil/extension/toolbox/metafunctions/channel_view.hpp> #include <boost/core/lightweight_test.hpp> #include &lt
boost::gil模块临界点threshold的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-03 412
boost::gil模块临界点threshold的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil模块临界点threshold的测试程序 C++实现代码 #include <boost/gil/extension/io/jpeg.hpp> #include <boost/gil/image_processing/threshold.hpp> using namespace boost::gil; int main() { rgb8_image_t img;
boost::gil::threshold_adaptive用法的测试程序
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06-03 395
boost::gil::threshold_adaptive用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil::threshold_adaptive用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/gil.hpp> #include <boost/gil/extension/io/png.hpp> #include <iostream> using namespace boost::gil; int main() { gray8_
Boost.GIL：通用图像库
Manketon的专栏
07-18 4230
参考：http://hao.jobbole.com/boost-gil/ 在任何包含图表、图像处理和视频，还有像素数据可变性表征（色域、位深度、频道预定、平面/隔行、平衡政策）的项目中，图像都是一个基本结构。很难写出和图像相关的即通用又高效的代码。GIL是一个C++通用库，可以使用它写出一般的图像算法，其性能和手写处理特定类型图像的算法相似。 主要特性 通用性：使用图像相关算法提取图像特征。...
boost::gil::is_bit_aligned用法的测试程序
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06-03 453
boost::gil::is_bit_aligned用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil::is_bit_aligned用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/gil.hpp> #include <boost/gil/extension/toolbox/metafunctions/is_bit_aligned.hpp> namespace gil = boost::gil; void test_is_bit_aligned()
boost::gil::ColorBaseConcept用法的测试程序
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06-03 367
boost::gil::ColorBaseConcept用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil::ColorBaseConcept用法的测试程序 C++实现代码 #if !defined(BOOST_GIL_USE_CONCEPT_CHECK) && !defined(__clang__) #error Compile with BOOST_GIL_USE_CONCEPT_CHECK defined #endif #include <boost/gil/c
boost::gil::detail::convolve_2d用法的测试程序
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06-03 424
boost::gil::detail::convolve_2d用法的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::gil::detail::convolve_2d用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/gil.hpp> #include <boost/gil/extension/numeric/convolve.hpp> #include <boost/core/lightweight_test.hpp> #include <cst
BEVDet：鸟瞰图视角下的高性能多相机 3D 目标检测
m0_65010824的博客
12-03 875
本文是对论文《BEVDet: High-Performance Multi-Camera 3D Object Detection in Bird-Eye-View》的深度解读。在自动驾驶感知领域，3D 目标检测需兼顾精度与效率，且需统一 3D 检测与 BEV 语义分割范式，这是关键挑战。PhiGent Robotics 团队提出的 BEVDet 范式，以 BEV 视角实现多相机 3D 检测，通过模块化设计复用组件，优化双空间数据增强与 Scale-NMS 策略，在 nuScenes 数据集上表现优异，为自动
计算机视觉：从感知到生成的产业变革与未来展望
CS实验室
12-07 489
计算机视觉产业正经历深刻变革，从传统识别向3D感知、多模态融合和边缘计算转型。市场分化明显：安防、工业质检等存量市场竞争激烈；自动驾驶、机器人等高价值领域技术门槛与薪资双高；AIGC、元宇宙等前沿市场充满机遇。技术层面，3D视觉、多模态大模型和端侧智能成为核心方向。就业市场两极分化：高端人才年薪百万仍供不应求，中低端人才面临巨大压力。医疗和工业领域应用成效显著，未来将向基层下沉。行业已进入"全栈时代"，要求人才具备算法研发、工程部署和业务理解等综合能力。
数字图像处理总结 Day 3 —— 图像增强与运算
2401_87687835的博客
12-03 808
4-邻域（N₄(p)）：像素 p 的上、下、左、右4个像素。对角邻域（N_D(p)）：像素 p 的4个对角像素。8-邻域（N₈(p)），即周围的8个像素。如下图所示：若两个像素在空间上相邻，那么它们按照对应的规则可以达成邻接。4-邻接：基于4-邻域的邻接。8-邻接：基于8-邻域的邻接。m-邻接（混合邻接）：为了解决8-邻接可能引起的歧义（如对角连接穿过缝隙）而定义。如果 q 在 p 的4-邻域内，或者 q 在 p 的对角邻域内且两者的4-邻域没有交集，则 p 和 q 是 m-邻接的。
【计算机视觉（3）】图像滤波基础篇：从概念到应用
hiliang521的博客
12-07 355
【计算机视觉（3）】图像滤波基础篇：从概念到应用
【计算机视觉（4）】特征点检测基础篇：从角点到兴趣点
最新发布
hiliang521的博客
12-07 586
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AI学习笔记整理（26）—— 计算机视觉之目标追踪‌
斯丝2011的博客
12-03 698
相关滤波模型：属于判别式模型，相关滤波之前，所有的跟踪都是在时域上进行，涉及复杂的矩阵求逆计算，速度慢。它通过一组带权重的粒子来表示目标状态的概率分布，并根据观测数据更新粒子的权重和位置，从而实现对目标的跟踪。相关滤波（Correlation Filter）算法‌：相关滤波算法通过训练一个滤波器，使得滤波器与目标模板的响应最大，从而实现对目标的跟踪。在序列的初始帧中，目标的位置和特征需要被明确。目标遮挡、目标消失、运动模糊、目标和环境的剧烈变化、目标的高速运动、相机的抖动、光照变化、背景杂波、低分辨率等。
解决开放世界目标检测问题——Grounding DINO
cshsjdh的博客
12-07 610
摘要：GroundingDINO创新性地结合Transformer架构与跨模态理解，实现了开放世界目标检测。该模型通过自然语言提示直接定位图像中任意物体，无需预定义类别或重新训练。其技术核心在于图文预训练，将语言概念映射到视觉特征，包含文本编码器、图像编码器、特征融合等模块。GroundingDINO支持单图/批量检测、图像编辑（结合StableDiffusion）及像素级分割（配合SAM），显著提升了数据标注效率和AI视觉理解能力，突破了传统检测模型的封闭类别限制。
【OpenCV 图像处理 Python版】图像处理的基本操作
2401_83386596的博客
12-07 500
本文介绍了OpenCV中的基本图像处理操作。主要内容包括：1）图像IO操作，使用imread读取图像（支持彩色、灰度和带alpha通道模式），imshow显示图像（需注意BGR与RGB格式转换），以及imwrite保存图像；2）几何图形绘制，演示了直线、矩形、圆形、多边形和文字的绘制方法；3）像素操作，包括获取/修改单个像素值及区域像素值；4）图像属性获取，如尺寸、通道数和数据类型；5）通道拆分与合并，使用split和merge函数处理图像通道；6）色彩空间转换，介绍了BGR与RGB、HSV、Lab等色彩空
基于MATLAB数学形态学的边缘检测算法仿真实现
Dev7z的博客
12-06 791
边缘检测是计算机视觉和图像处理中的核心任务之一，它在图像分割、物体识别和特征提取等领域具有广泛的应用。传统的边缘检测算法，如Sobel算子和Canny边缘检测器，依赖于图像的灰度梯度或亮度变化来提取边缘。然而，这些方法在处理噪声和复杂背景时可能会受到影响，且无法充分利用图像的几何形态信息。
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