我想估计图像中的噪声 让我们假设图像+白噪声的模型。 现在我要估计噪声方差 我的方法是计算图像的局部方差（3*3到21*21块），然后找到局部方差相当恒定的区域（通过计算局部方差矩阵的局部方差）。 我假设这些区域是“平坦”的，因此方差几乎是“纯”噪声 但我并没有得到固定的结果 有更好的办法吗 谢谢 附言。 除了独立的噪声外，我不能对图像做任何假设（这对于真实图像来说还不是真的，让我们假设一下）。从噪声中表征信号的问题并不容易。根据你的问题，第一次尝试是描述二阶统计特性：已知自然图像具有像素到像素

有人知道它是如何工作的，以及如何使用OpenCV来完成吗？ 可以使用OpenCV计算拉普拉斯函数， 但结果并不是我所期望的。 我的意思是，我希望图像在背景区域的对比度大致保持不变，但它是黑色的，边缘是白色的。即使经过高斯滤波，也会产生大量的噪声。 我使用高斯滤波器过滤图像，然后应用拉普拉斯。 我想我想要的是另一种方式。高斯拉普拉斯算子是一种边缘检测滤波器；恒定（“背景”）区域的输出为0，有对比度的区域为正或负。你在背景区域看到黑色的原因是因为OpenCV只是给你原始输出；您描述的图像类型（背景为

假设图像只有黑白两种颜色 是否有一个软件可以为图像上的文本生成矩阵表示法？您应该看看-软件。如果您指的是下面这样的图像，那么它非常简单 您只需执行以下操作： 将图像读入2D字节数组，以便访问像素 在阵列中循环并查找每个黑色像素（0） 根据需要将这些存储在矩阵中 这假设文字是纯黑加白的，如果不是这样的话，您可能必须允许值达到某个特定值（5或10）。您想要的是什么真的一点也不清楚。精化/示例？这取决于需要什么，如果需要每个角色，那么它比这种方法稍微复杂一点。而文本角度也很重要

我正在做一个项目，我需要根据图像的行和列计算一些东西。很容易获取图像行的位。然而，为了获取每列的位，我需要对图像进行转置，使列变成行 我正在使用BMP图片作为输入。BMP图片中有多少行X列？如果可能的话，我也希望看到伪代码或其他东西。不同。BMP可以有任何大小（上限），也可以有不同的格式（32位RBG、24位RBG、16位调色板、8位调色板、1位单色），等等 与大多数其他问题一样，最好先用您选择的高级语言编写解决方案，然后根据需要将部分或全部转换为ASM 但是，是的，对于这个任务来说，最简单的形

我可以使用一组规则（比如x1

我正在做我的斯巴达3初学者工具包项目。我正在处理存储在PC上的图像。 你能告诉我： 我应该选择哪个套件来处理我的图像以增强和像素清晰度 如何将图像从PC传输到初学者工具包 我正在应用nufft算法——它到底是什么

有人知道adobe的命令行工具可以从PDF创建JPEG吗。这是否需要满足EPS 15（CS5）的要求 我正在使用imagemagic将EPS文件转换为高分辨率JPEG，但即使以非常高的分辨率扫描EPS，结果也一般。我认为imagemagic在EPS预览中工作，而不是光栅化矢量 GIMP稍微好一点，但并不完美 Photoshop可以生成完美的JPEG，但我不知道有什么命令行实用程序可以实现这一点，我使用过脚本工具，但发现它们在大批量使用时很麻烦 我有蒸馏器服务器，但据我所知，它不会生成JPEG。如

我一直在研究的例子，我被困在试图创建一个哈希从位的图像后，它的处理。如果你对由图像像素创建的二进制字符串进行散列，然后查看汉明距离以分析照片的不同程度，那么创建散列与对原始二进制字符串进行汉明距离相比有什么好处？创建哈希仅仅是为了加快速度吗 我对散列不太了解。我假设在这种情况下，它们充当了几乎相同照片的过滤机制？但这种过滤不是通过缩小照片尺寸并将其转换为灰度来完成的吗？这篇博文中提出的想法是如何识别类似的图片。我们的目标是丢失正确的信息，这样剩下的信息才有意义，并且易于比较。所以有两个方面：你能

我正在使用背景减法，希望显示内容。不知何故，由于内存异常，代码似乎一直在中断。错误似乎在cvCopy函数中。我想不出来 #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "opencv2\core\operations.hpp" #include "opencv2\core\core.hpp" #include "opencv2\core\types_c.h" #include "opencv\cxcore.h" #include <opencv2

我正在做一个关于图像二值化的项目，我需要对图像进行变换，以便使用聚类将其划分为单独的颜色层。我的意思是，图像中没有阴影，相反，输入图像的阴影将转换为一个划分两种颜色的层 输入和输出图像如下所示： 我正试图用opencv实现这一点，但不知道如何实现。 提前感谢。尝试使用k-means聚类。 你有多少颜色就有多少颜色 下面是一个使用Accord.NET C#库实现的示例。 尝试使用k-means聚类。 你有多少颜色就有多少颜色 下面是一个使用Accord.NET C#库实现的示例。

我是matlab新手，我想在我的图像上设置一个阈值。 但我不知道怎么做。这是我的密码。它永远不会出现在if部分！！ 在这些代码中，我使用红色通道，但我猜这是错误的！ 此外，分割部分已经完成，紫色细胞被分割。 我唯一需要的是一个好的门槛。 请引导我。。谢谢 代码如下： imshow(segmented_images{2}) hsvImage = rgb2hsv(segmented_images{2}); %%segmented_images{2} is a segmented image Rcha

我通过投影仪投射图像，并通过相机拍摄。 投影是捕获图像的一小部分。 如何在原始图像和捕获图像之间建立对应关系 如果还有什么不清楚的地方，请告诉我 谢谢我只需要投射一个小点，而不需要其他东西，这将很容易在拍摄的图像中发现。然后我将点移动到所有的地方，然后你将得到整个投影图像上的对应地图

我承担了一个项目，自动分析从显微镜上拍摄的特定类型微骨折的图像。问题是使用的相机是自动设置的，所以看起来像针孔的微骨折从一张照片到下一张照片有多种阴影 背景也是在不同的饱和度水平，有一些项目，似乎非常明亮的照片，看起来像骨折，但是一些不同的东西，我需要打折 有谁能推荐一种我可以研究的技术来帮助我解决这个问题吗？这在图像识别中是很正常的情况-不同的照明条件、不同的物体方向、不同的比例、不同的图像分辨率。从这些图像中提取有用特征的方法已经发展起来。我不是这方面的专家，但我怀疑任何关于这一主题的普通书

我想我需要两样东西： 从网络摄像头捕获视频的库（该库还应显示实时预览小程序） 一个用于实际进行面部识别的库（面部识别指的是不仅找到面部所在的区域，还与现有面部数据库（例如iPhoto的面部特征）进行匹配或注册） 我不知道从哪里开始或使用哪些库-我找到了可以执行1）或2）操作的库，但不确定如何连接它们，或者是否有一些库可以开箱即用并同时执行这两项操作，或者我是否应该推出自己的库？？？是为您准备的：a存在 OpenCV是在BSD许可下发布的，因此对这两个版本都是免费的 学术和商业用途。它有C++、C

我想请你澄清一下这些问题 1.如果我将相机校准到特定分辨率（例如640x360），我可以将其用于其他分辨率（如1024x768）吗 2.我还想知道一个像素在我的图像中包含多少厘米。它因系统而异，我如何找到它？。此外，它的形状也不是强制性的正方形。所以我必须找到它的长度和宽度。我该怎么做 我使用的是罗技c170，这是一个低速凸轮。当我试图测量图像中的距离并将其与实时距离进行比较时，是否可以得到8毫米左右的误差 EDIT1: 由于1毫米内的像素数是传感器宽度/图像宽度，这是密度的倒数，我可以计算a_

我使用opencl进行图像处理。例如，我有一张1000*800的图像 我使用的2D全局尺寸为1000*800，本地工作尺寸为10*8 在这种情况下，GPU会自动提供100*100计算单元吗 那么，这10000个单元是否同时工作，因此可以并行 如果硬件没有10000个单元，那么一个单元会多次执行相同的操作吗 我测试了本地大小，我发现如果我们使用非常小的大小（1*1）或大的大小（100*80），它们都非常慢，但如果我们使用中间值（10*8），则速度更快。最后一个问题，为什么 谢谢 工作组规模可能是一

我试图应用一个核滤波器来计算中心差x梯度。一种直接的方法似乎是应用以下内核过滤器： A = [ 0 0 0 -1 0 1 0 0 0 ] 在应用A，即A*（B*f）之前，如果f是源图像，那么会比A*f更好，有人能帮我理解B做什么以及为什么它更好吗？我认为，它的解释会向你澄清这个问题。如果这个链接将被删除，只需谷歌的“索贝尔运营商”-它是众所周知的，并在互联网上到处描述。简而言之：Sobel dx算子是oy方向上的模糊和简单的中心ox差的组合。为减少与纯中心

我想在Windows Phone 8.1中调整图像的对比度 我找到了Windows Phone 7的示例，但它在Windows Phone 8.1中不起作用 这是我的代码： public static WriteableBitmap ChangeContrast(WriteableBitmap Bitmap, int[] orgPixels,

通常，我在灰度图像上使用中值滤波器来减少椒盐噪声，在二值图像中使用形态学算子来减少椒盐噪声。现在一位同事问我为什么不在二值图像上使用中值，而不是腐蚀和膨胀。 我无法回答，对此我有点困惑。你能帮我告诉我使用中值滤波器来减少二值图像中的噪声是好是坏吗？我猜你的意思是打开和关闭，因为腐蚀/膨胀会使原始信号产生更大的变形 在二值图像上，使用“小”中值滤波器而不是“小”打开/关闭应具有相对可比性 在灰度图像上，中值滤波器应该不那么“激进”，因为它使用中值（而不是最小值/最大值），因此它应该能够更好地保留原

我需要处理一堆超声波图像，其中大部分是噪音，但我需要提取特定对象，例如： 下面是一个来自维基百科的非常漂亮的成形对象的例子 但我不知道如何得到整个地区 我所做的： 我已经尝试使用均值和中值滤波器来最终获得二值图像，然后使用联合查找方法进行处理以创建区域。不幸的是，这导致了模糊的结果。而且边缘像素的差异似乎不够高，无法获得清晰的sobel图像（用于尝试定义边距） 我认为可行的方法 在另一个项目中，我使用hough算法检测图片中的一个（形状非常干净的）球。我听说这种方法适用于直线，因此也适用于曲线

每个单元将产生1个像素，总共200多个单元将产生一张图片。因此，每个单元都有自己的位置来存储输入（矩阵），每个单元的结果将保存在单个矩阵中 我应该使用generate来完成这项工作吗？或者通过其他方式？对于许多实例，使用泛型创建一个通用实体，然后在顶层使用For循环生成，就像您在问题中所说的那样。使用for循环中的泛型设置索引号等。一个单位有多大？目标平台是什么？试着添加一些你已经为此做过的代码，或者一个原型，让我们对你的进展有一个想法，这样我们就能做出更好的贡献。这是一个纯粹的理论练习吗？或者

下面是问题的简化（但给出了本质）。假设我在空间中有一个参考位置/方向的盒子和一个已知位置/方向的校准摄像机C。我为盒子拍照，可以在投影图像B上识别N个特征点x_I 现在假设有人将长方体（刚体变换）移动相对较小的量。我拍摄了一张盒子的照片，可以再次识别N个特征点x*\u I。我想求解刚体变换T 我的策略是等效地假设长方体没有移动，并且假设我有另一个摄影机C*，它是通过变换T的逆变换摄影机C找到的。因此，N个点x_I是相对于摄影机C*的图像B上的投影特征点 因此，我相信我可以从两组投影图像点解出基本

我正在尝试制作一个圆角图像，然后添加阴影效果，如下所示： 在上面的例子中，输入文件是一个jpg，由于没有透明性，它工作得很好。但是，对于具有透明度的png文件，结果会在拐角处显示剩余的黑色圆弧，如下面的输出。基本上，它是捕获png的基本背景色，而png是完全透明的： 我在上面使用的源文件如下： 到目前为止，我在命令行中使用的Image Magick脚本如下所示： convert garfield.png \ \( +clone -alpha extract \ \( -size 1

我正在努力学习一些关于条形码如何在假期中存储数据的知识。我使用的是PDF417条形码类型，我已经成功地解码了一些文本数据。但是当我获取图像数据时，我很难识别图像中哪些是部分，哪些不是。我需要帮助识别图像的起始位置，因为这是最重要的部分 当我将字节数组转换为ASCII时，我得到： ?6???D?R?K4?MLO4?M4?M4????A?? ?0?"Y??#???&@???????j??1"??Q???K?Ch???????!? o???':.???\00=e?Z>?m??^?dv?Z

在像300 dpi这样的高密度下，除了默认密度72 dpi之外，以下ImageMagickconvert命令输出空白页面。我觉得很奇怪 "convert -units PixelsPerInch -density 300 $myfiles -page A4 -gravity center test.pdf" 有人愿意交换意见吗？gravity这里的参数不合适 （无法对齐对象） 因为它无法识别A4页面在300 dpi的位置和分辨率。这就是为什么被质疑的命令以300 dpi输出空白页的原因 如

是否可以直接加载要在火星位图显示器上显示的图像？似乎像.jpeg和.png这样更复杂的文件规范是不可能的，但是.BMP文件呢？它是否像将文件加载到缓冲区并以通常使用基址显示的方式显示一样简单 在查找BMP规范后，我意识到规范仍然相当复杂，因此我想问题更多的是，如果我只是从.BPM文件中获取像素阵列，没有其他组件，它会受到什么影响？这将完全取决于特定BMP文件的格式。火星位图显示使用32位像素，alpha忽略（AFAIK）。BMP格式支持多种不同的像素格式。例如，256色BMP将使用每像素1字节，

我正在使用ImageMagick 6将我的图像分割成多个部分。 所有操作都很完美，但如果我使用如下输入图像： 在输出时，我得到了一些完全透明的空图像，因为从输入图像来看，在它的角落里没有任何东西 是的，它应该是这样工作的，但是我正在寻找如何避免这种情况 或者从磁盘上删除空白图像，因为我不需要它们 如果没有正常的方法可以做到这一点 我也在考虑解决方法，比如检测完全空的图像并修改它们（填充颜色或其他任何颜色），这样之后我就可以在Finder中按修改日期对输出文件进行排序并手动删除它们 p、 我有

我正在使用scikit image对我拥有的一些图像执行图像分割，我参考了本教程（） 我使用的是上面描述的高程图方法，虽然在应用分水岭算法后我无法得到正确的结果，但高程图本身似乎足够适合我的目的 在绘制立面图时，我得到了以下输出： 现在我想得到这个对象的边界框的坐标。我如何做到这一点？我查看了，但无法确定如何选择查找等高线的第二个参数 这对你有用吗 from skimage import filters from scipy import ndimage as ndi threshold =

我想用另一个图像替换上面的chromekey图像的绿色。图像应仅替换为绿色，而不是覆盖整个图像 我使用下面的示例命令，但它覆盖了整个图像，而不仅仅是绿色 -y-i/storage/emulated/0/dummyResized.jpg-i/storage/emulated/0/circularImage.png-filter_complex[1:v]colorkey=green:0.3:0.2[ckout]；[0:v][ckout]overlay[out]-map[out]/storage/em

对于我当前的ocr项目，我尝试使用python cover PyteSeract将图像转换为文本文件。到目前为止，我只是将非常直观的图像传递到我的模块中，因为它能够正确地理解图像中的文本。但现在，当我传递旋转图像时，它甚至无法识别一个单词。所以为了得到好的结果，我只需要传递方向正确的图像。 现在我想知道，在将图像传递到ocr模块之前，是否有任何方法可以确定图像的方向。请让我知道我可以用什么方法进行方向检查 这是我用来进行转换的方法： def images_to_text(testImg):

我正在尝试将一组图像传输为视频。我所做的只是使用以下命令将这些静态图像拼接成视频 ffmpeg -framerate 1 -i %02d.jpg -codec copy 1.mkv 在此之后，我使用- ffmpeg -i %02d.jpg -f framehash - 及 我得到了相同的哈希值，这意味着我已经正确地存档了图像。现在，接下来我将此视频发送给我的朋友，他使用- ffmpeg -i 1.mkv mkv%02d.jpg 现在，在提取散列之后，散列不会保持不变，这意味着完整性将丢失

我正在通过pytorch的深度学习进行细分。我的数据集是.raw/.mhd格式的超声图像。 我想通过数据加载器将数据集输入系统 我面临几个重要问题： 将数据集的格式更改为.png或.jpg是否会导致分段不准确？（我想我这样丢失了一些信息！） 哪种格式的数据丢失较少？ 如果不转换原始图像格式，即.raw/.mhd，我应该如何制作一个矮胖数组？ 如何加载此数据集？ 我对原始格式和mhd格式一无所知，我可以给出部分答案 首先，jpg是有损的，png不是。因此，您肯定会在jpg中丢失信息png对于“正

我正在研究图像分割和目标检测，我认为它们做的是相同的事情（它们都定位并识别原始图片中的目标）。使用目标检测有什么好处吗？因为deeplab_V3+比任何其他目标检测算法都具有更好的性能 您可以在中查看deeplab_V3+演示。在对象检测中，该方法基于边界框坐标对图像中的对象进行定位和分类。然而，在图像分割中，该模型还检测对象的精确边界，这通常会使其速度稍慢。它们都有各自的用途。在许多应用中（例如人脸检测），您只想检测图像中的某些特定对象，而不必关心它们的确切边界。但在某些应用中（例如医学图像）

我想拟合图像中的多个点，在局部背景校正失败的拥挤区域找到它们的真实强度 我的方法只是挑选图像的一个局部区域并进行拟合。问题是，拟合不会产生任何有用的结果，只是默认为初始参数。添加边界以使拟合完全不收敛 我做错了什么 守则： import scipy.optimize as opt import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import skimage.feature from collections import namedtuple

我正在开发基于STM32F746的定制板，该板集成了LCD和ADV7180视频解码器IC 我将ADV7180配置为在自由运行模式下运行。使用DCMI将相机数据获取到指定的缓冲区 我正在尝试将YCbCr 4:2:2数据转换为RBG数据。我正在接电话。 从实时事件中，我执行下面的代码将其转换为RGB，然后使用ARGB888将其加载到LCD LCD\帧\缓冲区0xC0000000 LCD\帧\缓冲层\层1 0xC0130000 摄像机\帧\缓冲器0xC0260000 void LCD_LL_Test(

我目前正在做一个关于图像处理的项目。 我是来看这个从视频中提取关键帧的代码的。 但是，我无法理解代码中使用的函数smooth（） def平滑（x，window_len=13，window='hanning'）： “”“使用具有请求大小的窗口平滑数据。”。 该方法基于缩放窗口与信号的卷积。 通过引入信号的反射副本来准备信号 （使用窗口大小）在两端，以使瞬态部分最小化 在输出信号的起始和结束部分。 输入： x：输入信号 窗口长度：平滑窗口的尺寸 窗口：来自“flat”、“hanning”、“hamm

有人能帮我用OpenCV Python删除背景吗？我正在尝试将其用于我的OCR项目 预期的示例图像为： 您可以尝试使用此示例代码删除背景 读取图像文件 转换为灰度 应用阈值 为了简单起见，我们采用了一个恒定的阈值 thresh = 127 im_b = cv2.threshold(img_gray, thresh, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] 找到图形的轮廓 对轮廓进行排序 基于轮廓的物体遮挡 根据您的示例图像，我的目标是根据轮廓区域裁剪出单个检测到的对象 我希

给定一个图像im >>> np.random.seed(0) >>> im = np.random.randint(0, 100, (10,5)) >>> im array([[44, 47, 64, 67, 67], [ 9, 83, 21, 36, 87], [70, 88, 88, 12, 58], [65, 39, 87, 46, 88], [81, 37, 25, 77, 72

我正致力于从图像中准确分割对象 我通过在HSV空间中使用一个简单的矩形棱镜作为滤色器（随后对生成的遮罩进行一些形态学操作以清除噪声），找到了轮廓线。我发现这种方法比对整个图像应用canny边缘检测要好，因为它只提取了很多我不关心的其他边缘。 有没有一种方法可以细化我提取的轮廓线，这样它就可以像Adobe Photoshop的智能裁剪工具一样剪裁到最强的局部边缘？ 这是我的意思 你可以看到天蓝色和灰色之间的边界。深蓝色是在轮廓上绘制的。我想把它剪到附近的边缘。灰色区域中似乎还有其他线条，因此我认

在阅读了关于上述主题的文本后，我发现它考虑了原始相邻像素中的16个。我想知道的是它是如何计算新像素的颜色值的。如果16个像素的颜色值是已知的，你如何计算新像素的值呢？我认为这在中得到了很好的解释。您需要4*4=16像素的强度值，从中可以计算该4*4栅格内任意点处的插值 如果你的意思是如何对RGB三元组执行此操作，你只需对每个组件分别执行此过程。看起来你是在为单个像素指定RGB三元组，而不是像你提到的那样为16个相邻像素指定RGB三元组。为了澄清问题，你能给我一个具体的示例，说明如何计算插值像素的

我有一个从数据库中获取5000个对象的列表，我正在尝试创建它，这样当你在列表中悬停一行时，它就会获取一个属于所描述项目的图像 目前，它一次获取所有5000个对象，但我宁愿让它们花一秒钟加载，而不是预加载它们。我想知道有没有办法阻止图像预加载 目前我只使用PHP/CSS/HTML，我不介意使用javascript或ajaxmootools作为加载程序，因为我使用的是joomla框架不确定停止预加载图像是什么意思。如果您正在运行一个查询，您不能只排除图像吗？然后在通过ajax检索图像的每个列表项上使

我发现特征只适用于在场景中查找相同的对象，但似乎不适用于“相似”对象 也许我做错了什么？ 也许我必须使用一些其他的描述符 图像和SIFT\ASIFT算法工作： 同样的问题-没有匹配项 使用的基本SIFT算法给出了这样的结果。这是一个非常好的结果，我想说的是，这是一个小而不那么独特的目标图像 我发现SIFT特征只适用于在场景中查找相同的对象，但似乎不适用于“相似”对象 这正是他们正在做的（不仅是他们，这项任务被称为“宽基线匹配”）-1）为每个特征找到最相似的-称为“暂定”或“假定”对应 2）

以下是我正在制作的图像： 以下是MS_DOS命令行： 转换“IM\u Effect\u Smoke\u problem.png”-背景透明-裁剪64x64+0+64！“IM\u效果\u烟雾\u问题\u crop.png” 问题是ImageMagick将颜色深度减少到8位，并忽略或破坏alpha通道 谁能告诉我怎么解决这个问题吗？谢谢 在Ubuntu上使用ImageMagick 6.6.9-7测试该命令时，会保留alpha通道。如果您确定alpha通道已删除，则可能是您使用的ImageMagic

我尝试在二值化后为图片制作骨架，但问题是骨架（通过两种方法获得）有许多小分支，导致它们的面积远远超过路径的近似长度。我过去常这样做。以下是代码和结果： from skimage.filter import threshold_otsu from skimage import io from skimage.filter.rank import median from skimage.morphology import disk,skeletonize,medial_axis,remove_sma

我正在处理一组平面和一组3D点 我想找到距离集合中每个点最近的平面 现在，我计算一个点到平面集中每个平面的距离，并确定哪个点最接近，然后对点集中的每个点重复相同的过程。这很好，但是计算成本很大程度上取决于我拥有的平面数量，因此如果我添加更多的平面（通常我使用500多个平面），处理时间会增加很多 有没有一种更有效的方法来知道离一个点最近的平面，而不必计算到每个平面的距离 我用C++和VTK库< /P>实现这一点 使用来自3D跟踪器的信息预计算平面，点由用户定义 此代码块计算点坐标（体素）并调用Di

我从荧光显微镜实验中得到了数百张DNA纳米管的图像，我想用图像处理的自动化方法来测量管长度的分布。以下是显微镜图像示例： 我尝试了一些使用python和skimage的特征提取方法。我曾尝试使用Canny边缘检测，它成功地创建了每个纳米管的轮廓，但我不清楚如何从这些轮廓到长度的确定度量。在应用Canny边缘检测后，我尝试使用概率Hough变换将直线拟合到曲线，这将使长度测量变得简单。正如您在这些结果中所看到的： 直线拟合不一致，并且为同一管结构并行创建了多条直线 有人知道一种简单的方法来测量

当使用conv_2D层在TersorFlow中执行2D卷积时，它是否希望像素按如下方式排列 [ [img[i].red, img[i].green, img[i].blue], [img[i+1].red, etc.], ] 或 或者其他方式？2D卷积需要一个4-d张量作为输入，其形状如下： [批次大小、图像高度、图像宽度、通道大小] 对于rgb图像，通道为三种颜色。因此，像素应排列为： [ [ [img[i,j].red, img[i,j].green, img[i,j]

我们的代码在Xamarin（和.Net标准2.0）之外运行良好，但在尝试在Xamarin Forms应用程序中执行时出现平台不支持错误（在Image.FromStream（…）行）。此代码处理保存在数据库中的电子邮件，并尝试调整图像大小，然后重新输出邮件正文以供Xamarin WebView控件使用。如果Image.FromStream（）不适用于我们，我们如何解决这个问题 下面是进行处理的代码（可以假设比率为50作为示例）： // ///将电子邮件中的图像转换为Base64嵌入源 /// /

我在很多教程和pytorch文档中都看到了转换。规范化（（0.485,0.456,0.406），（0.229,0.224,0.225）），我知道第一个参数是mean，第二个是std。我不明白为什么不同通道的值不同。这可能只是代码作者（如COCO或PascalVOC）原始数据集中颜色的分布。所有的颜色都是平等的，这只是偶然的。然而，如果你在你的案例中使用相同的方法，我怀疑这会有很大的不同，因为方法和性病相似 例如，在我从GoPro相机获取的自定义数据集中，平均值和标准偏差如下所示： mean: [

我的单应性是非退化的（det！=0），由有效的平面姿势生成。当我使用它扭曲图像的四个角时，它会返回如下内容： 1 0 3 2 而不是像 0 1 3 2 其中0表示左上角，1表示右上角，2表示左下角，3表示右下角。它不再按时钟顺序运行了，而且它被扭曲了 奇怪的是，如果我将其应用于图像中的局部面片，即平面所在的位置，则返回的结果是有效的 这怎么会发生？它不应该总是返回一个有效的四边形吗？我在另一个论坛上发布了这个问题，下面是我喜欢的答案：