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最新推荐文章于 2026-01-05 22:36:07 发布
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#算法 #c

本文介绍了一种使用Visual Basic进行图片加载及处理的方法，包括获取图片尺寸、颜色等信息，并实现对图像数据的逐像素操作。此外，还提供了一个链接指向包含多种线交点算法的资源。

'调入源图

    Set Me.Picture = LoadPicture("c:/map.jpg")

 '获得源图描述信息
    GetObject Me.Picture.Handle, Len(m_bmp), m_bmp
'获得源图数据
    ReDim bmpData(m_bmp.bmWidthBytes * m_bmp.bmHeight - 1)
    GetBitmapBits Me.Picture.Handle, UBound(bmpData), bmpData(0)
   '获得源图每像素
    m_bmPixels = m_bmp.bmBitsPixel / 8
    '创建内存DC和位图
    Dim rcBMP As RECT
    m_hMemDC = CreateCompatibleDC(Me.hdc)
    m_hMemBMP = CreateCompatibleBitmap(Me.hdc, m_bmp.bmWidth, m_bmp.bmHeight)
    m_hOldBMP = SelectObject(m_hMemDC, m_hMemBMP)
http://www.codeproject.com/KB/recipes/Wykobi.aspx 各种线的交点算法.牛人
OpenCV-Python实战（1）——OpenCV简介与图像处理基础
盼小辉丶的博客
08-10 27万+
OpenCV 是一个的跨平台计算机视觉库，可以运行在 Linux、Windows 和 Mac OS 操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时也提供了 Python 接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。在本文中，将介绍 OpenCV 库，包括它的主要模块和典型应用场景，同时使用 OpenCV-Python 实战讲解图像处理基础要点。
FPGA图像处理
2401_83792229的博客
07-21 3311
在FPGA上实现二值化时，可以根据设定的阈值将像素值分为两类，高于阈值的像素设为白色，低于阈值的设为黑色。FPGA图像处理的应用非常多样，从安全监控到医疗成像，再到工业自动化和无人驾驶汽车，FPGA的高速处理能力和灵活性使其成为实现高效、可靠图像处理解决方案的关键技术。由于FPGA内部有大量独立的逻辑单元，它可以同时对多个数据点进行操作，这对于图像处理尤其有用，因为图像数据通常是高度并行的。这些算法在FPGA上的实现利用了其并行处理和可重构的特性，以达到高效和实时的图像处理效果。
图像增强：LLNet: A Deep Autoencoder approach to Natural Low-light Image Enhancement介绍
郭云飞的专栏
10-20 8820
LLNet: A Deep Autoencoder approach to Natural Low-light Image Enhancement（利用深度自编码器对低照度图像进行增强） 一、自编码器网络结构 二、训练过程 三、试验结果 Comparison of methods of enhancing ‘Town’ when applied to
图像分割综述
计算机视觉life
07-09 5万+
图像分割是计算机视觉研究中的一个经典难题，已经成为图像理解领域关注的一个热点，图像分割是图像分析的第一步，是计算机视觉的基础，是图像理解的重要组成部分，同时也是图像处理中最困难的问题之一。所谓图像分割是指根据灰度、彩色、空间纹理、几何形状等特征把图像划分成若干个互不相交的区域，使得这些特征在同一区域内表现出一致性或相似性，而在不同区域间表现出明显的不同。简单的说就是在一副图像中，把目标从背景中分...
图像处理知识点
weixin_42693876的博客
09-26 9186
直方图均衡化，直方图规定化 1、均衡化：如果图像太亮或者太暗时，说明图像的灰度集中在坐标轴的右边或者左边，用直方图均衡化可以提高对比度，也就是清晰度。（对比度小就是说两个像素点之间的灰度值差不多，人眼分不出来，比如太黑和太暗的一块区域，就是对比度比较小的，用了均衡化之后就可以将对比度变大，图像变得清晰）。 均衡化可以用一个公式来表示： y=G(x)⋅xy = G(x) \cdot xy=G(x)⋅x，其中 G(x)G(x)G(x)是映射函数 2、规定化：也叫直方图匹配，也就是将图像的直方图变换到预设的直方图
【数字图像处理】图像复原
weixin_44378835的博客
10-26 2万+
图像复原 图像复原是图像处理重要的研究领域。在成像过程中，由于成像系统各种因素的影响，可能使获得的图像不是真实景物的完善影像。图像在形成、传播和保存过程中使图像质量下降的过程，称为图像退化。图像复原就是重建退化的图像，使其最大限度恢复景物原貌的处理。 图像复原的概念与图像增强相似。但图像增强可以针对本来完善的图像，经过某一处理，使其适合于某种特定的应用，是一个主观的过程。图像复原的目的也是改善图像质量，但图像复原更偏向于利用退化过程的先验知识使已被退化的图像恢复本来面目，更多的是一个客观过程。 引起图像退化
数字图像处理
weixin_66033926的博客
04-25 5656
数字图像处理 第一章 绪论 1.1数字图像与数字图像处理 图像处理方法 1、数字图像处理 2、模拟图像处理（光学方法，处理的信息量大，难有判断功能） 3、光电结合处理 图像处理（狭义）：输入和输出都是图像 图像分析：输入是图像，输出的有用的信息 图像处理优点： 1、精度高 2、再现性好 3、通用性、灵活性强 1.2数字图像处理系统组成以及研究内容 1、基本结构 图像输入系统：相机...
MATLAB 图像滤波器
tutouxiaotu的博客
09-26 8711
是一种典型的非线性滤波，是基于排序统计理论的一种能够有效抑制噪声的非线性信号处理技术，基本思想是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，让周围的像素值接近真实的值从而消除孤立的噪声点。2．接着学习了三种不同的算子对图像的锐化处理，切身感受了不同的算子对图像锐化的侧重点不同，比如Sobel算子能够锐化的边缘信息较强，在今后应用中如果想提取图像的边缘信息最好选用Sobel算子。椒盐噪声又称脉冲噪声，它随机改变一些像素值，是由图像传感器，传输信道，解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。
图像畸变矫正Matlab实现，可以直接运行
11-10
在图像处理领域，图像畸变矫正是一项至关重要的技术，它主要用于修复由于镜头光学特性、拍摄角度或传感器不均匀性等因素导致的图像变形。本压缩包提供的资源是基于Matlab实现的图像畸变矫正代码，无需额外配置环境，...
PCA算法融合多光谱图像和全色图像（附图像）
11-04
在数字图像处理领域，PCA常用于图像融合，特别是在遥感图像分析中，将高分辨率的全色图像与低分辨率但包含丰富光谱信息的多光谱图像进行融合，可以得到既具有高空间分辨率又保留了丰富光谱信息的图像。 多光谱图像...
MNIST160 手写数字图片数据集 - 用于 YOLOv8 图像分类
12-23
MNIST160 手写数字图片数据集是一组精心挑选和优化的图像，专为最新的 YOLOv8 图像分类任务设计。此数据集包含了 160 张高质量的手写数字图像，这些图像代表了从 0 到 9 的数字，每个数字有 16 个不同的手写样式。每...
输电线路电力金具数据集(2k多张图像，含标签)
10-12
输电线路电力金具数据集是一个重要的资源，包含2000多张图像，专门针对输电线路中的电力金具进行标注，适用于机器学习和深度学习领域的研究，特别是目标检测任务。电力金具是电力系统中不可或缺的组件，用于连接、...
stm32图像采集+QT上位机源码
08-14
STM32图像采集与QT上位机源码项目是一个典型的嵌入式系统应用，结合了硬件接口编程和软件UI设计。STM32是一款基于ARM Cortex-M内核的微控制器，常用于工业控制、消费电子等领域。OV7670是一款常用的CMOS图像传感器，...
一文讲解图像梯度
fhy567888的博客
10-12 8713
图像梯度计算的是图像变化的幅度。对于图像的边缘部分，其灰度值变化较大，梯度值变化也较大；相反，对于图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小，相应的梯度值变化也较小。一般情况下，图像梯度计算的是图像的边缘信息。它在图像处理和计算机视觉中具有重要的应用，常用于边缘检测、特征提取和图像增强等任务。
深度学习：使用UNet做图像语义分割，训练自己制作的数据集并推理测试（详细图文教程）
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qq_40280673的博客
10-22 8万+
语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和机器视觉一个重要分支。与分类任务不同，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。语义分割目前在自动驾驶、自动抠图、医疗影像等领域有着比较广泛的应用。我总结了使用UNet网络做图像语义分割的方法，教程很详细，学者耐心学习。
01_树的 dfs 序
2403_88695928的博客
12-31 1182
本文介绍了算法竞赛中树的DFS序（dfn序）这一重要概念。文章首先讲解了基于先序遍历的dfn序定义及其代码实现，通过深度优先遍历为树节点编号。随后阐述了dfn序的三个关键性质：子树dfn序的连续性、祖先节点编号小于子孙节点、子树编号区间计算公式。文章重点展示了dfn序的两个应用：高效判断节点是否在子树中（时间复杂度从O(nq)优化到O(n+q)），以及将树上问题转化为序列问题以便使用线段树等数据结构处理。最后提供了两道模板题（DFS序1和DFS序2）的完整代码实现，演示了如何利用树状数组和线段树来维护dfn
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
最新发布
m0_61706299的博客
01-05 356
leetcode算法（144.二叉树的前序遍历）
MATLAB实现灰度图像向彩色图像转换技术
在数字图像处理领域，将灰度图像转换为彩色图像是一项基本操作，它广泛应用于图像增强、计算机视觉和多媒体应用中。MATLAB作为一款功能强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得实现灰度图像到彩色图像...
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