我希望对图像的每一条水平线应用频域滤波器，例如低通或带通滤波器。这是否可以使用opencv实现 我认为你需要详细说明你的问题。或许，请给出一些具体的例子 如果我把你的问题理解为： 你有一个10 x 10的图像 第1行 第2行 第三行 第10行 您希望在这些线路上单独应用一些滤波器（低通/带通） 然后，首先需要设计水平过滤器（使用您想要的任何工具） 让我们假设（不失一般性）您有2个过滤器： 低通：1x10图像 带通：1x10图像 然后可以使用cv:：dft将这些滤波器转换为频域。还可以使用cv:：

向飞越者致意 鉴于： 我有混合语言文本的文档图像 我需要这个文本是高亮显示（逐字）的最终用户 我已经有了纯数字格式的文本 我将帮助我的程序找出单词的位置 我不希望我的帮助对我来说是乏味的 我也会在我的程序完成后手动修复一些小的错误 为了让我的程序能够围绕选定的单词绘制矩形，我能提供的最简单的帮助是什么？这个程序使用什么算法？我尝试了OmniPage Pro之类的OCR功能，但它们不提供这种功能 关于几年前，我在应用程序中实现了一个单词边界框并突出显示单词。你说“我有这个纯数字格式的文本”。一

cvLine（）函数可以在给定两点P1（x1，y1）和P2（x2，y2）的情况下绘制一条直线。我所要做的是得到这条线上的点，而不是直接画出来 假设我画了一条线（绿色）AB和另一条线AC。如果我沿着线AB上的所有像素，在我到达B之前，会有一个点遇到黑色像素（包围a的圆的边界） 同样，当沿着直线上的像素移动时，会遇到两次AC黑色像素 基本上，我试图获取（绿色）行上的点，但是cvLine（）似乎没有返回任何点序列结构。有没有办法使用OpenCV获取这些点 一种相当愚蠢的方法是在单独的图像上使用cvL

我想实现，但我不确定是应该以4-connected方式还是8-connected方式实现。我已经阅读了关于它的3个材料，但没有一个解释他们对图形连通性的选择。其中一个选择了8，另外两个选择了4，其中一个说他选择了4作为较短的程序跟踪（注意，将他的伪代码扩展到8应该很简单）。那么，一个比另一个有什么优点呢？根据我的经验，我认为使用4或8连接没有什么优点 将要发生的是，使用4连接进行标记，您可能会得到更多的对象 它就像一个像素岛。一些“孤岛”仅通过一个像素与其他孤岛相连，如果该像素为对角线，则使用4

如果有一个图形的草图（在纸上），或者DAG，甚至是街道地图的二值化图像——有没有光学识别系统可以分析地图或图形，然后计算最短路径等 我正在考虑一个有意义的项目，我想到了这一点。然而，我们无法找出在谷歌搜索以前或相关工作的关键词。这方面的工作有什么具体名称吗？（例如，“自然场景中的文本”通常用于检测户外照片中的文本，而不是扫描页面中的文本……这样） 编辑：请注意，我不是在寻求问题的解决方案，而是已经存在的东西、应用程序、项目或发表的论文等。对于无向图（从地图开始），您可以从以下操作开始： 1) A

我是图像处理新手。当我尝试直方图均衡算法时，我得到了一个无法解释的错误，如下图所示 很抱歉，我现在无法上载图片。我将使用picasa。 原图在左边 我的算法是将RGB转换成YCbCr并对Y进行均衡，保留Cb和Cr为be，然后再将YCbCr转换成RGB，以显示均衡后的图像 这是转换码 void MainWindow::rGBToYCbCr(uchar *bmpArray,uchar *lumaArray,uchar *cBCrArray,int startPoint) { for(int

我在这个论坛上找到了这个代码，但是我对这个代码有疑问 在这个代码段“inthi=Convert.ToInt32（Math.Floor（hue/60））%6；”中，为什么完整的答案是模乘6？（%6） 为什么“value=value*255”的值要乘以255 我参考了这篇研究论文（p-15，p-16），讨论了相同的算法，但我发现了这些差异 关于 int hi=转换为32（数学地板（色调/60））%6 色调可能表示为大于360或小于0，如果在其他代码段中涉及颜色转换，而这些代码段不能确保分割mod

首先，我的最终目标是使用tesseract处理以下图像： 我消灭了第二纵队和第三纵队 但是，tesseract在虚线背景方面存在问题。所以我的想法是用OpenCV对图像进行预处理。最好的办法是我能检测到每一条线，因为我需要通过应用不同于偶数线的阈值来去除虚线背景。有什么办法解决我的问题吗？到目前为止，我已经找到了Hough变换和可能的分割，但结果不是很好，可能是因为参数错误。。。但我不确定这些方法是否可行，以及我在哪些方面投入的时间最好。 列检测也可以，因为第二列只包含数字和第三个字符。将这些知

我在跑fedora 11 我试图识别卫星图像上表示日期的字符，但它的分辨率（故意？）下降了 目标是使这一过程自动化。为此，我使用ocr程序tesseract 它可以在我的电脑上完美地进行扫描，但在这种情况下它无法工作 以下是我所做的： 图像的地址： （来源：） 我以tiff格式转换（由tesseract使用，（bpp ok）） 我使用tesseract:tesseract societeir.tif测试，但没有输出 当我增加图像缩放时，ocr联机工作，但teseract不能 你有什么建议吗？一

我读过一篇博客，其中给出了将普通图像转换为HDR图像的7个步骤（见下文）。 据说，直方图均衡化的C/C++程序可以使用开放式计算机视觉库或OpenCV轻松编写。该计划的主要步骤包括： 读取输入图像。由于OpenCV，这可以是大多数任何图像格式。此输入图像包含n像素：n=height×width 从RGB（OpenCV以蓝色、绿色、红色的顺序奇怪地存储）转换为HSV：色调、饱和度和值 计算输入图像的直方图。这是一个256值数组，其中H[x]包含值为x的像素数 计算直方图的累积密度函数。这是一个25

我知道有RGB->亮度的公式，但我需要给定一个亮度参数来修改图像的RGB值。我该怎么做 谢谢从RGB映射到HSL（色调/饱和度/亮度），保持色调和饱和度相同，只需修改亮度，然后从HSL向后映射到RGB 最简单的方法是将R、G、B值乘以某个常数-如果常数大于1，则会使其更亮，如果添加到Mark Ransom的答案中：最好将上述系数与255常数一起使用，并将其添加到当前颜色值中： float brightnessFac = //between -1.0 and 1.0 byte bright

我一直在试图找到最好的方法来检测纸张上的4个黑色方块，并使用它们将纸张隔离在自己的图像中 您的图像上似乎只有4个黑色方块，因此您需要做的是： 将图像转换为灰色 Do阈值 查找黑色轮廓（在OpenCV中执行此操作之前，必须反转图像，因为默认情况下OpenCV查找白色轮廓） 在这些轮廓中循环并找到边界矩形 进行检查： A） 矩形的面积大于某个常数（在我的解决方案中，它是100） B） 矩形的宽度/高度接近1.0（在我的分析中，它是[0.9,1.1]范围） 守则： Mat img = imread("

我需要在没有用户干预的情况下完成它。用户上传全身图像，服务器必须自动更改背景。我想我会使用ImageMagik来更改背景，但我不知道如何删除背景。我正在尝试opencv+graphcut，但我不确定这是否是一个解决方案。我知道这很难，但我必须找到一个可行的解决办法。也许你知道一些服务可以做到这一点。你们可以给出任何对我有实际帮助的方法或建议。提前谢谢 如果您使用的是复杂背景，那么您应该尝试GrabCut。它是交互式的，因此您需要用户提供更多信息 另请查看“”部分。这是一个很难解决的问题，不是你在

您好，有人能帮我处理dart中的图像处理吗 如果您在客户端，您可以在画布上绘制图像，读回画布像素，并在其上运行过滤器。有关一些示例，请参阅。如果您在客户端，则可以在画布上绘制图像，读回画布像素，并在其上运行过滤器。有关一些示例，请参阅。此示例已移植到Dart。请参阅，此示例的实时版本已移植到Dart。请看一个实时版本，下面提到了dart-html5-samples。如果你对这个答案感到满意，你能批准它吗？谢谢下面提到了dart-html5-samples。如果你对这个答案感到满意，你能批准它吗？

我试图在CUDA中实现一个性能最高的圆Hough变换，边缘像素坐标在Hough空间中投票。CHT的伪代码如下，我使用的图像大小为256 x 256像素： int maxRadius = 100; int minRadius = 20; int imageWidth = 256; int imageHeight = 256; int houghSpace[imageWidth x imageHeight * maxRadius]; for(int radius = minRadius; rad

我正在寻找WIN32程序，将大的1920x1080px 4:2:0.YUV文件（cca.43GB）的一部分复制到较小的.YUV文件中。我使用的所有程序，即YUV播放器，一次只能复制/保存一帧。将YUV原始数据切割成更小的YUV视频（图像）的最简单/合适的方法是什么？类似于ffmpeg命令的内容： ffmpeg -ss [start_seconds] -t [duration_seconds] -i [input_file] [outputfile] 这里是代码的最小工作例子，用C++编写，如果

我需要处理图像中的文本。该图像是仪表读取数据的图像。 我尝试了一些其他免费的在线图像处理软件，但他们没有正确读取数据 哪种图像处理软件（包括免费软件和共享软件）能够准确读取仪表数据 PS：我需要从处理过的图像中得到准确的读数。因此，我无法处理不适当的数据 将要处理的图像可以在链接上找到。Tesseract？我不确定您是否能够避免不适当的数据，OCR最终会出错，有些会漏掉。我建议您将其用于文本识别。一般来说，对于图像处理，我建议您

我正在读一篇关于语言分类的论文。除了一个部分外，这篇论文相当“容易”理解。它们同时使用聚类和支持向量机分类。我已经读了很多次这篇文章，但我不能确切地理解他们何时以及为什么做svm分类 它们将特征空间聚集在一起，这很公平。但是支持向量机的目的是什么？系统的训练是通过多类支持向量机实现的吗 这就是我对它的理解；该算法首先利用支持向量机对系统进行训练，然后对每幅图像进行特征提取和聚类 这对你来说可能听起来很幼稚，但我是这个领域的新手，我真的很难理解这一点！非常感谢，提前 我正在谈论的论文。（I）他们通

大家好 我正在尝试使用Scilab将灰度图像的每像素位数减少到8以下 这可能吗 如果是，我该怎么做 谢谢。我认为这是不可能的。Scilab中可用的整数类型是一个或多个字节，请参阅类型 如果您希望丢失高频信息，则可以将信息移出 伪实现 当然，通过一个大的矩阵运算，您可以更快地完成上述代码，但这是为了展示概念 工作示例 你在用什么工具箱？SIVP？是的。SIVP，图像处理设计和图像处理工具3。全部 for x=1:width for y=1:height // Get

我正在尝试使用GPUImage库处理信用卡图像以读取其编号。当我想阅读黑色文本编号时，我想询问是否可以将除黑色以外的颜色转换为白色？您正在寻找阈值操作。GPUImage中有以下几种类型： GPUImageLuminanceThresholdFilter：根据每个像素的亮度设置阈值，如果高于某个亮度值，像素将变为白色，如果低于该亮度值，像素将变为黑色 GPUImageAdaptiveThresholdFilter：根据像素周围的平均区域设置阈值，如果像素的亮度高于平均值，则像素变为白色，如果亮度

我正在MATLAB中加载一个图像，并试图将其调整到一定的大小。这是我的代码： img = imread(strcat(train_path,'/','aa.jpg' )); [w h d] = size(img); fprintf('%s %d %d %d \n', strcat(train_path,'/','aa.jpg' ), w, h ,d ); %image(img) resize_img = imresize(img, [96,96]); 除了imresize功能外，所有功能都运

关于温斯顿方案的两个问题 如何使用savefig更改图像的尺寸 我有一个256x320矩阵，我使用Winston软件包和imagesc（）命令来绘制图像，然后当我尝试使用savefig（“picture.png”、“width”、“height”）保存图像时，我得到了相同的512x512像素的图像，我无法调整它的大小，无论我如何更改值：width、height 是否可以将FramedPlot图表导出到图像 问候 Mike为了回答第一部分，savefig（）采用了数量可变的位置参数和命名键值对，因

我需要从我自己的程序（用Python编写，但这并不重要，因为似乎没有任何包可以与WolframAlpha一起使用）运行查询。我找到了WolframAlpha Webservice API引用，但我认为它不能帮助我识别图像 WolframAlfa在其Wolfram语言中支持ImageIdentify语言符号，但我不知道如何通过API使用它，特别是当ImageIdentify显然需要使用POST请求时。通过公共API似乎不可能做到这一点，但是，它可以使用独立的WolframAlpha安装完成-只需编

我需要提高图像质量，从低质量到高高清质量。我正在使用OpenCV库。我用GaussianBlur（）、Laplacian（）、变换函数、滤波函数等做了很多实验，但我能成功的只是将图像转换为高清分辨率并保持相同的质量。有可能这样做吗？我是否需要实现我自己的算法，或者是否有办法实现它？我真的很感激任何帮助。提前谢谢。我用这个作为参考。它还有其他有趣的过滤器，你可以使用 如果您使用的是C++： detailEnhance(Mat src, Mat dst, float kernel=10, float

我用功能磁共振成像数据集对正常对照组和阿尔茨海默病患者进行分类。现在，作为一个新手，我无法从数据集中提取特征。我想以数字形式提取激活模式、GM、WM、CSF、体积测量和血流动力学。请指导我如何以及从哪里开始，并请为我的工作建议一些简单有效的软件。。。我将非常感激……看看名为FSL（FMRIB软件库）和SPM（统计参数映射）的软件包 他们中的每一个人都可以做你所要求的那种分析。但是，请注意，这些分析都不是微不足道的。你可能应该先读一读这方面的书。对于初学者来说，这是一个很好的起点。您的“数据集”是

在卷积神经网络中， 我正在训练CNN，在训练过程中，特别是在训练开始时，我得到了极高的训练错误。之后，该错误开始缓慢下降。大约500个纪元后，训练误差接近于零（例如0.006604）。然后，我将最终得到的模型与测试数据进行比较，得到了大约89.50%的准确度。 这看起来正常吗？我的意思是，在培训过程的一开始，就有很高的培训错误率。 我想提到的另一件事是，我注意到，每次减少隐藏节点的数量，训练结束后效果都会更好 我的CNN结构是： config.forward_pass_scheme = {'c

什么是视差空间图像（DSI）。我找不到一个明确的定义。在某些地方提到DSI和视差图是相同的（但我不同意），就像这里一样。在某些地方，它显示为3D矩阵，用C（x，y，d）表示我想知道DSI到底是什么，以及在给定两张立体图像的情况下如何计算它。这张照片取自斯蒂芬·因蒂尔和亚伦·博比克的论文《视差空间图像和大遮挡立体》，它完美地回答了你的问题 因此，单个扫描线的DSI将产生2D矩阵（x，视差），而整个图像的视差空间图像将是3D矩阵（x，y，视差）。

从稍有不同的点捕获场景。这意味着我将有两个相同场景的图像，稍微移动一下，如下图所示： 假设上面图像中的红色方块是像素。我知道这两个像素之间的空间差异是一个偏移。然而，这两个像素在场景亮度方面给我们提供了什么其他信息？我的意思是，有没有办法找到（或计算）这两点之间图像辐照度值的差异？寻找RGB以外的颜色空间表示。其中一些具有携带像素亮度信息的显式通道 相同想法的变体是转换为黑白图像并检查像素值。在将图像转换为CIELAB颜色空间后，尝试在亮度通道中可视化图像。。

我是图像处理新手。我的目标是在服务器端检测圆形对象。目前，我正试图找到合适的技术，以便在云中实现教程（我使用Heroku，因为它有免费的软件包） 我决定研究NodeJS+OpenCV+Heroku的功能，但是，我发现NodeJS的OpenCV插件缺乏文档，在Heroku上部署它很复杂 有没有其他技术可以代替NodeJS（例如Python）来实现我的目标 OpenCV是一个丰富的计算机视觉库，它包含您需要的各种函数，并具有Python实现

假设图像I的尺寸为2,2。图形坐标C如下所示： C = [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]] 目标：围绕中心而非原点旋转I 90度 变换矩阵： TRotate90=[[0,1]，-1,0]] 假设每个坐标对可以在锁步中转换，即在GPU上 方法： 将图形坐标转换为以原点为图像中心的数学坐标。 应用变换矩阵。 转换回图形坐标。 例如： 转换为图形坐标： tx'=tx-宽度/2 C' =[[-1, -1], [0, -1], [-1, 0], [0,

我正在研究显微镜样品，这些样品的特点是有一个“网状”的暗线。我想将图像转换成二进制，这样只会显示暗部分，但我不确定如何标准化这个过程。这些图像具有不同的亮度和对比度，因此仅选取一个数字阈值是行不通的。我可以对整个图像的亮度和对比度进行标准化，但是一些样本比其他样本有更多的暗线，因此在我理想的标准化方案中，这些样本的整体亮度应该更低。我在考虑在每个样本上选择没有线条的区域，并标准化这些区域的亮度和对比度，但我不确定如何最好地实现这一点，无论如何，我更希望有一个完全自动化的过程，没有人为不一致的空间

是否有运行Photoshop的Windows服务器处理所有这些模板？只是发生得太快了。他们是如何做到这一点的？ 我一直在寻找答案很长一段时间，没有找到任何值得的答案 这样做的一种方法是使用一个覆盖模板，将图像放置在该模板下，然后将所有的着色都放置在其上。然后，它只是一个旋转和倾斜的叠加图片的角度，以获得正确的透视问题。这可以用您选择的语言（如、等）以编程方式完成。产品（及其几何图形）是相同的，只是纹理（上传的图像）发生了变化。如果这些预览是静态的，那么可能不需要在运行时渲染它们……我想知道您是否

我需要建立一个皮肤损伤的分类器，并拥有图像数据集以及元数据，其中包含由分类组成的描述。 关于如何匹配数据和图像并在训练我的卷积神经网络时同时使用这两种方法的任何帮助似乎都是在问如何将非数值数据合并到你试图训练的神经网络的元数据中。希望您能在tf.feature\u列中找到有用的文档。它将帮助您将分类、序号等合并为数字列 要使用这两种信息训练模型，一种方法是： 将CNN应用于您的图像并获得密集的表示 同时，构建另一个NN来传递元数据 连接两个NNs的两个合成张量，然后将其全部传递给softmax

众所周知，局部特征描述图像内容的局部结构，而全局特征描述图像内容的整体结构。深度学习领域下的卷积神经网络使其能够独立提取重要特征，我想了解CNN提取的特征类型是局部特征还是全局特征，或者两者兼而有之？为什么？有没有人可以帮我做一些分析或参考来回答我的问题。谢谢。与输入图像相比，低阶卷积核通常尺寸较小， 提取的特征更注重局部感知。然而，高阶卷积使 整体感受野的扩张，逐渐将局部特征转化为全局特征 这也是人类注视并识别物体的方式。 给你，我的朋友 这个呢 美国。如果我们只使用邻居模式 通过CNN提

我正在使用KITTI stereo 2015数据集（），其中包含安装在车顶上的两个摄像头（cam2和cam3）的彩色图像。我想知道它们的内在和外在参数。 给出了两个校准文件夹：一个是calib，它有带参数的.txt文件： P0: 7.070912e+02 0.000000e+00 6.018873e+02 0.000000e+00 0.000000e+00 7.070912e+02 1.831104e+02 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 1.000

我想画出绘制区域的深度，并画出边界，我曾尝试使用Canny边缘检测，但获取边缘并不好。有没有办法获得感兴趣边界的像素？边界线中的像素强度（灰度）与周围区域没有明显差异。 感兴趣的区域是金属上的熔池。目的是找到熔池的深度。我尝试了精明的边缘检测，但似乎无法解决问题。 有没有其他方法可以使用python来绘制我在图2中用红色标出的熔池边界的坐标？原始图像感兴趣区域（红色） 精明的边缘检测熔池正在移动。我想使用python来获得熔池的深度变化。我有很多照片 强水平低通滤波将提高信噪比，使上边缘易于检测

是否可以使用ImageMagick这样的现有工具从漫画中自动提取瓷砖，还是我应该自己编写一个工具 我已经看到了使用ImageMagick（，）的答案，但在我的例子中，瓷砖可以有不同的大小（高度可以改变） 每块瓷砖下方总是有一块瓷砖（只有一列），每个瓷砖之间有一些相同颜色的间隔（图像中可以使用黑色、灰色或白色的水平颜色渐变来分隔瓷砖），因此应该可以检测是否有新瓷砖并提取它们，通过查看具有相同像素颜色的水平线 理想情况下，如果漫画中有两列或更多列具有不同高度的平铺，则也可以提取平铺（这可能有点复杂，

我正在对一些医学数据使用完全卷积网络执行二值图像分割任务。为了将基本事实与我的预测进行比较并衡量绩效，我使用了骰子系数。我选择了一个不包含真阳性的测试图像来测试模型预测假阳性的倾向性。在这个特定的预测中，有少量的假阳性像素，因为在图像/地面真相注释中没有真阳性，所以我们得到一个非常小的骰子系数0.0001。这在给出骰子系数的以下定义的数学上下文中是有意义的 D = 2TP/(2TP+FP+FN) 然而，我发现这有点违反直觉，即遮罩中的大多数像素被正确预测为真阴性，但由于少量误报，整体预测遮罩的

有人能告诉我一种改进视差图的方法吗？我正在尝试生成人脸的视差图，但眼睛、鼻子、嘴唇等特征不清晰。如何对其进行细化以使其看起来更好？看一看 有一些bm.state参数（关于第197-207行）可以调整，我们将这些值连接到一些滑块，以便在调整值的同时查看结果。您还可以尝试使用“块大小”的一些不同值。你也可以尝试在你的相机之间设置一些不同的距离，如果相机之间的距离太远，你会在近距离内得到很差/没有结果 我假设您的代码与上面的示例类似。使用立体GBM我正在使用它，您可以使用轨迹栏调整参数研究opencv

我在求这个圆的半径时遇到了问题。我将原始图像转换为灰度，并执行了边缘检测操作。 我使用Aforge.net API将circuler Hough变换应用于此边缘图像。但是在应用Hough变换之前，我需要给出我想要找到的圆半径。问题是我需要找到车轮的圆半径或直径。有人有什么想法吗 private void Hough(Bitmap xx) { HoughCircleTransformation circleTransform = new HoughCircleTransformation(

我正在研究机器人视觉系统，它的主要目的是检测物体，我想从这些库中选择一个（CImg，OpenCV），我对它们都有了解

我正在尝试捕获在线流式内容，并逐个图像进行处理。我在Python2.7中为openCV中的图像编写了API，我只是想扩展它，看看如何探索捕获和处理这些在线视频流的各种可能性（当然也要选择最佳方法）。这可以在openCV中完成吗？如果不是（或更简单），是否有其他替代方案（首选python替代方案） 谢谢 AjayOpenCV最适合实时图像处理…您也可以将OpenCV与C/C++一起使用…还有其他像ITK这样的库…但这取决于您的应用程序…如果它的实时性（20-40 fps）OpenCV最适合…C/C

我目前的项目涉及将pdf格式的文本转录成文本文件，我首先尝试将图像文件直接放入OCR程序（tesseract），但效果并不理想。 原始图像文件基本上是旧报纸，并且有一些背景噪音，我确信tesseract有问题。因此，在将图像输入tesseract之前，我尝试使用一些图像预处理。对于开源图像预处理引擎有什么建议可以很好地适应这种情况吗？？？关于如何使用它的指导将更加感激 我从来没有听说过用于此目的的“图像预处理引擎”，但您可以看看（开源计算机视觉库）并实现自己的“预处理引擎”OpenCV是一个计算

我正在做一些关于跟踪一个人的工作，我正在使用这个。我正在尝试使用背景减法提取前景，即 我的背景是 如果我试着像这样减去我的当前帧 所以减法后我得到的图像是这样的 阈值为0.15或38后 我得到这个面具 所以如果你注意到这个面具，它会把前景分成两部分，因为人和椅子被遮挡了。我不知道如何解决这个问题。有什么建议吗？这不是一个完美的解决方案，但可能对您来说已经足够了-在蒙版图像上找到所有轮廓，将它们连接起来（通常轮廓表示为点的向量，因此将所有轮廓放在一个向量中），然后找到连接轮廓的凸包（如果您

我有一批图像（timelapse fotos），我使用 对齐PanoTools中的\u图像\u堆栈，因为有一些小偏移。所需的相对于第一个图像的位置偏移在输出PTO文件中指定为滚动/俯仰/偏航值。如何将这些位置偏移精确地应用于图像？我的意思是，如果它移到右边，那么它在左边会有一些（黑色）边框，在右边会被裁剪掉。 然后，我可以裁剪出边界内的区域，以获得一个未移动的时间点。我刚刚意识到-a选项align\u image\u stack可以做到这一点

我想用WebGL从低轨道（这里约300公里）构建一个真实的地球视图。也就是说，在网络上，以及它所暗示的一切，而且在移动设备上。不要停止阅读这里：为了让这一点不那么困难，用户可以到处看，但不能平移，因此视图只涉及一个3000公里宽的小区域。但是，几分钟后，用户看到的是一颗卫星，随着地球自转的轻微移动，用户回到了原来的位置，等等。因此，云层不可能一直在同一个地方 事实上，我已经能够包括城市灯光，极光，闪电。。。除了云。我看过很多关于实时渲染的演示，有激情的人和研究人员，但是他们都没有一个好的，真实的

我想调整图像的大小。我用了ffmpeg。我使用了以下命令 ffmpeg-i in.jpg-vf scale=200:200-sws_flags lanczos out.png 此命令是在CPU中运行还是在GPU中运行？？如果命令未在GPU中运行，如何将其设置为在GPU（NVIDIA）中运行？它在CPU上运行。我认为PNG编码器不能使用GPU，JPEG解码器也不能。您可以尝试下面的命令，看看是否存在速度或GPU利用率差异 ffmpeg -hwaccel auto -i in.jpg -vf sca

我们可以使用以下功能访问配置的图像过滤器： 图像IFMApplyFilter（图像和未过滤、字符串过滤器名称） void ifmapplyfilteringplace（图像和未过滤、字符串过滤器名称） 图像IFMApplyFilterToSeries（图像和未过滤、字符串过滤器名称） void ifmapplyfiltertoseriesinclace（未过滤的图像和字符串） 过滤器名称） 有没有办法通过脚本直接配置图像过滤器？例如，我想通过组合默认过滤器（如“Hanning Window”

我在大学里做一个项目，我必须做一些算法，至少需要两帧视频，但我不能使用任何相机——我只能把图像存储在某个地方。 我想在vivado HLS中对一个像素进行一些图像处理，该像素有24位（8位表示红色，8位表示绿色，8位表示蓝色），我知道如何生成24位的输入流，但我不知道在axi支持8、16和32位时如何发送24位。 1.存储图像的最佳方式是什么？DMA？ 2.如果我使用DMA，我的输出是32位-我怎么能得到24位，在我的模块上发送它？ 3.24位输入是一个好的解决方案吗？我可以看到，在该项目中，s

我是Python新手，正在尝试并行化一个从互联网上拼凑而成的程序。程序读取特定文件夹中的所有图像文件（通常是多系列图像，如abc001、abc002…abc015和xyz001、xyz002…xyz015），然后组合指定范围内的图像。大多数情况下，文件数量超过10000个，而我的最新案例要求我合并24000个图像。有人能帮我吗 从不同的目录中获取2组图像。目前，我必须将这些图像移动到1个目录中，然后在该目录中工作 仅读取指定的文件。目前，我的程序读取所有文件，将名称保存在一个数组中（我认为它是