我想知道你如何打印一张缩放为原始大小三倍的图像，而不让它看起来像垃圾？如果你把dpi改为300并打印出来，它看起来就像垃圾。有什么方法可以优雅地转换它吗？您应该对图像进行矢量化、缩放，如果您愿意，可以将其转换回原始格式（jpg、gif、png…）。但是，这最适合于简单图像。 你知道如何矢量化吗？有一些网站是在网上做的，只要做一些谷歌调查，你就会发现一些 您应该对图像进行矢量化、缩放，如果愿意，还可以将其转换回原始格式（jpg、gif、png…）。但是，这最适合于简单图像。 你知道如何矢量化吗？有

我有一堆gif文件，这些文件会比动画更有用。不幸的是，它们的大小并不完全相同，而且主要特征（国家边界）在不同的图片中有所变化 这似乎是我问题的解决方案，但我希望得到更简单一点的答案。这不是你问题的真正答案，但这项技术被称为“注册”。谷歌搜索“图像注册”可能会让你更走运。这并不是你问题的真正答案，但这项技术被称为“注册”。在谷歌搜索“图像注册”时，您可能会更幸运。一个简单的暴力解决方案： 计算图像集中的最小大小 使用所需的参数将第一幅图像裁剪到此大小 对于下一张图像，尝试所有可能的作物，并选择与

与我合作的一位开发人员正在开发一个程序，该程序分析路面图像以发现路面裂缝。对于他的程序发现的每一个裂缝，它都会在一个文件中生成一个条目，告诉我哪个像素构成了那个特殊的裂缝。但他的软件有两个问题： 1） 它会产生几个误报 2） 如果他发现了裂缝，他只会发现其中的小部分，并将这些部分表示为单独的裂缝 我的工作是编写软件来读取这些数据，分析它们，并区分误报和实际裂纹。我还需要确定如何将裂缝的所有小部分组合在一起 我尝试了各种过滤数据以消除误报的方法，并一直在使用神经网络将裂缝分组到一起，取得了有限的成

我想开发一个可以跟踪和跟踪道路的系统。起初，我只想处理定义良好的道路，以后可能会合并对定义不太明确的道路的跟踪 我面临的问题是我不知道从哪里开始。我对图像处理还不熟悉，我希望我能从哪里开始，读什么书。我是一个“有经验的程序员”（我可以用C和Python编程得很好，可以处理C++和ObjuleC），所以代码本身并不是一个大问题——它只是“我从哪里开始？我读什么？”这让我困惑。我也愿意学习另一种语言，如果它对我有帮助的话 我将非常感谢任何关于这方面的建议。我根本不知道你的数学水平。在我看来，“”是一

我在AmazonEC2上运行node.js服务器。我得到一个巨大的csv文件，其中包含远程主机上产品图像的链接。我想在AmazonS3上裁剪并存储不同大小的图像 如何做到这一点，最好是只使用流，而不将任何内容保存到光盘？我认为您无法将全尺寸图像临时保存到磁盘，因为调整大小/剪切/etc通常需要完整的图像文件。所以，我说ImageMagick。我曾想过在图像处理部分使用ImageMagick，但我愿意接受其他选择。我不喜欢这个问题。我不明白你将来需要这些东西做什么。你永远不会去储存它们吗？那似乎是

我正在编写一个函数Conv2ByFFT（）来执行高斯模糊，它类似于openCV api中的GaussianBlur（）。但是当我比较by函数和GaussianBlur（）api之间的效果时，我发现前者没有后者那么“模糊”，我不知道为什么 这是“正确的”一个 这是使用我的Conv2ByFFT（）得到的结果 这里有一些代码 void Conv2ByFFT(const Mat& f,const Mat& g,Mat& result) { result.create(abs(

嗯，我想知道，他们在用什么压缩过程。。 我上传了一个2.3mb的测试图像，然后突然下载了下来 它只有92KB，见鬼，只有92KB 缩略图只有11kbs 这一切是如何完成的，使用了哪些算法。。我该怎么做呢？如果我不得不猜测，文件大小的减小可能主要是由于老式的下采样。facebook上的图片可以在部分屏幕上观看，但不会太大 例如，我上传了一张3456x2304（3.2MB）的图片，是7962624像素。facebook将其缩小到960x602（85kB），只有577920像素。这仅仅是像素总数的1/

在调整透视投影之前，我将矩形检测与轮廓检测结合起来，并使用OpenCv应用多边形来获取矩形的位置。而且效果很好。但我的团队中有些人建议用霍夫变换来代替。我想知道使用Hough变换进行矩形检测是否有好处 更新：我尝试了这两种方法。在我的例子中，两种方法在Canny边缘检测后都很好地工作。但是，由于Hough变换产生直线，我们必须假设直线的长度和直线的连通性，并且应该进行额外的计算，例如搜索连通直线和从连通直线中找到角点。就我个人而言，我更喜欢轮廓法，因为它的概念更简单。使用该方法，您只需搜索可以用

现在我正在开发一个系统，它可以识别人类的手势并执行相应的命令。然而，由于手和脸之间的颜色相似性，我在定位和手以及排除面部区域的影响方面遇到了一些困难。 因此，我需要一种鲁棒的算法来更准确、稳定地定位手部区域。有人能给我一些建议吗 顺便说一句，还有一个小问题：如果在一张二值图片中生成的手部区域充满了孔，我如何有效地填充这些孔，以便找到正确的手部轮廓 首先，在opencv中用于检测人脸，您可以训练分类器来检测手。你应该建立一个包含大量手部图像的训练数据库 第二，应该使用操作符形态学来解决二进制图片中

如何使用并行计算计算图像的直方图？序列图像的直方图很容易，但我不知道如何并行计算 任何想法，算法，源代码或有用的链接将不胜感激 我正在使用MPI。我只能猜出您要找的是什么。让我为您简要介绍一下算法： 每个节点计算一个直方图。在最后一步中，通过将它们加在一起，可以减少它们。根据工作负载的不同，可以一次又一次地拆分最终的总和 此方法类似于。以下是想法： 首先，使用MPI_Scatterv（）或MPI_Scatterv（）（使用Scatterv，可以将图像分发到多个进程，这些进程不是行数/列数的整数除

我有一个大的Tiff图像，我想把它切成512x512块，然后写入磁盘 过去我使用ImageMagick的方式如下： convert -crop 512x512 +repage image_in.tif image_out_%d.tif 但最近，这一直不起作用，进程内存不足，等等 VIP中是否有类似的命令？我知道有一个CLI，但我在文档中找不到一个示例或有用的解释，我仍在试图弄清楚nip2 GUI的东西。感谢您的帮助。：） 我遇到了同样的问题。VIP似乎没有像上面imagemagick中那样的内

我正在寻找一种快速的想法/算法，让我在图像文件中找到正方形作为标记点。然而，这不应该是太大的挑战 我首先将源图像的颜色更改为灰度图像，然后逐像素扫描图像的每一行，寻找两条、三条最长的线 然后有一系列的线，我正在寻找可以创造欲望广场的元素 更好的办法是找到具有已知特征的图案，比如：它是正方形的，在正方形之外没有变形，只有空白等等 目标是在不到1-2秒内分析5000 X 5000像素的图像 可能吗？请参见比例不变特征变换、模板匹配和霍夫变换。一个快速且不准确的猜测可能是绘制颜色直方图并进行比较。如果

我看了这个链接： 我可以理解，当你看一个像素时，有了这个结构元素，原点周围的所有像素值都必须是1，这样这个像素才会是1 然而，如果我的结构元素是： 0 1 0 1 1 1 0 1 0 重新措辞这个问题。位于十字上的每个像素是否都需要为1才能使所讨论的原始像素为1？简单地说，是的。如果结构元素中1的所有像素都与对象像素接触，则位于遮罩中心的滤波器的输出为1。如果遮罩中为1的任何像素未触及对象（也就是说，它们触及的像素为0），则遮罩中心的滤波器输出为零 作为一个例子，假设您的结构元素如您所述 0

我有一个任务，我必须在一个3x3上使用一个a-trimmed滤波器a（p）=2，所以这是我在倍频程上的代码： for(i=2:511), for(j=2:511), D=NoiseImg(i-1:i+1,j-1:j+1);m=1; for k=1:3,for l=1:3,E(m)=D(k,l);m=m+1;end;end; El=sort(E);sum=0; for n=3:7, sum=sum+El(n); end;

我已经用LiveCode工作了几天，但我发现了一个问题，已经被困了一整天 我的项目是一个轮盘赌/命运之轮游戏，其中一个圆形图像旋转随机度数，中间/北部的一个静态指针标记其下的当前部分 为了使图像旋转，我在按钮上使用以下代码： on mouseUp put random(360) into i repeat with x=0 to i set the angle of image "ruleta.png" to the angle of image "ruleta.png" +

值得一提的是，我正在尝试使用。此相机中可用的像素格式有BayerRG8、BayerRG12、Mono8、YUV411压缩和YUV422压缩。我想对于您的记录，文档文件中说它每像素使用2个字节，这是可行的 现在，我尝试使用Pyqt4显示图像，但如果我直接将其转换为RGB888标准24位图像，则会导致崩溃 self.qImg=QtGui.QImageimageData.data，宽度， 高度，QtGui.QImage.Format_RGB888 我试过像QtGui.QImage.Format_RGB

我试图建立一个程序，检测足球视频序列中的越位情况。为了跟踪更好的球员和球，我需要估计连续帧之间的单应性。我正在用Matlab做这个项目。 我能够在帧之间找到足够多的对应线，但在我看来，结果的单应性是不正确的 我从以下情况开始，其中我有两个处理过的图像（1280x720px）和相应的行： 和 线源于霍夫变换，其形式为交叉（P1，P2），其中p（i）为[x y 1]，0

LBP功能的缺点是，它在平面图像区域上不太稳定 问题: 什么是平面图像 我们所说的“在平面上不健壮”是什么意思 图像区域“ 如果图像区域的强度几乎一致，则称其为“平坦”。换句话说，区域内强度值的方差非常低 LBP功能在“平坦”图像区域上不稳定，因为它基于强度差异。在平面图像区域内，强度差的大小很小，并且受图像噪声的影响很大。此外，他们不知道计算位置的实际强度水平

我想找到图像中的所有像素（在笛卡尔坐标系中），它们在一定的极坐标范围内，r_min r_maxθ_min和θ_max。换句话说，我有一些用上述参数定义的环形截面，我想找到位于其中的像素的整数x，y坐标。蛮力解决方案到了中途（检查图像的所有像素并检查它是否在其中），但我想知道是否有更有效的解决方案 谢谢为了简单起见，我们假设该部分的中心为0,0。如果没有，则很容易通过偏移所有坐标进行更改 对于从r\u max到-r\u max的每个可能的y坐标，找到两个半径圆的x坐标：-sqrt（r*r-y*y）

到目前为止，我遇到的第一个障碍是在MTG卡的图像上运行tesseract vanilla无法识别卡的标题（老实说，这就是我所需要的，因为我可以使用该文本从数据库中提取其余的卡信息）我认为问题可能是需要训练tesseract识别mtg卡中使用的字体，但我想知道这是否是tesseract没有查看或没有检测图像部分（特别是标题）中的文本的问题 编辑：包括一张MTG卡的图片供参考。好的，在reddit编程论坛上询问后，我想我找到了一个我将要寻求的答案： tesseract的培训功能确实是为了提高不寻常字

我有一些png文件 我可以在mac os中看到这些，但在win os中看不到。 我想为Windows操作系统转换这些图像。 如何转换？ 或者我想买一个转换器。 谢谢。我在mac上的photoshop中打开ipa中的png图像，然后保存psd或只是再次将图像保存到png。然后可以轻松地在windows上打开它们。PNG本身是独立于平台的，您的文件有其他问题。Flomei很适合。PNG图像不仅与平台无关。。。但几乎所有的图像都是独立于平台的。图像无处不在——社交媒体网站、电子邮件等。当多人使用各种不

我正在尝试用机器学习来制作图像处理专家系统 像。。。例如我有一些完美的图像集和学习引擎。如果我把变色的，怪异的图像放在引擎里，引擎会改变颜色，锐度等特征 正常的机器学习会给我一个答案，不管图像是好是坏 问题是我如何获得最佳参数集（添加rgb、锐度算法参数的参数等等），不仅仅是图像是否良好 是否存在用于提取参数的机器学习 正常的机器学习会给我一个答案，不管图像是好是坏 错。没有“正常的机器学习”这样的东西。您所描述的是一个二进制分类任务，它是具有ML域的任务之一 你们所描述的让我假设你们想给一个M

我正在试用利用Caffe的谷歌。 他们使用ModelZoo提供的在ImageNet上预先培训过的GoogLeNet模型。这意味着网络是在裁剪成224x224像素大小的图像上训练的。从： 用于处理的还定义了大小为224x224x3x10的输入层（大小为224x224的RGB图像，大小为10） 但是，我可以使用该网络处理任何大小的图像（上面的示例使用了1024x574像素中的一个） 不将caffe配置为使用裁剪 中的预处理只会贬低，这里也不会裁剪 我怎么可能在对输入层来说太大的图像上运行呢 可以找

几天前，我刚刚开始学习RenderScript。我设法创建了一些简单的图像处理过滤器，例如灰度、颜色变化。 现在我正在研究Canny边缘过滤器，但没有成功 问题：为什么ImageView显示黑色图像以及如何解决它？ 我正在使用由arekolek制作的Canny egde过滤器的实现 可选：我可以计算得更快吗 最后，我在方法“runEdgeFilter（…）”中编写了所有代码，该方法在我单击设备上的图像时运行，以确保我没有在其他地方干扰imageView。我目前使用的代码 import andro

从双[，]转换为位图时 Bitmap image = ImageDataConverter.ToBitmap(new double[,] { { .11, .11, .11, }, { .11, .11, .11, },

我需要在Devanagari脚本中找到字符的上边缘（上封套），以便进行倾斜检测（OCR） 输入图像如下所示- 我想得到像这样的输出图像- 目前，我在PHP工作。。。。我尝试了像素颜色prewitt、sobel、高斯拉普拉斯，但没有成功。如果对每个黑色像素使用Hough变换来查找优势线，则可能需要较长的处理时间 有什么办法可以得到结果吗 如果你只需要旋转图像，你可能会幸运地使用“图像时刻”。如果你只需要旋转图像，你可能会幸运地使用“图像时刻”。

我想知道是否有办法通过分析图像数据来确定图像是否模糊。是的，确实如此。计算快速傅里叶变换并分析结果。傅里叶变换告诉您图像中存在哪些频率。如果存在少量的高频，则图像模糊 定义术语“低”和“高”取决于您 编辑： 如评论中所述，如果您想要一个表示给定图像模糊度的单个浮点数，则必须制定一个合适的度量 提供这样一个度量标准。使用拉普拉斯内核卷积图像： 1 1 -4 1 1 并对输出使用一个健壮的最大度量，以获得一个可用于阈值化的数字。在计算拉普拉斯算子之前，尽量避免对图像进行过多的平滑处理

从图像中去除此类噪声的好方法是什么 形态闭合扩张，然后使用大于笔划的结构元素进行旋转，从而实现： 不可能完全消除剩余的违规行为。请不要接受这个答案，如果你投了赞成票，也请投Yves的答案，因为我只是说明如何实施他的方法，功劳应归于他 因此，您可以在命令行中使用ImageMagick，按照Yves的建议执行以下操作： convert ~/Desktop/utRjy.jpg -morphology close octagon:13 result.png 这似乎太宽了，所以。。。你甚至没有指定你使

首先，我想对5000幅图像中的火灾事件进行二值分类。其次，如果图像中有火灾，则进一步将其城市区域建筑物或农村区域划分为森林。我将迁移学习用于不同的模型，包括VGG16，并对其最后几层进行微调 我已经尝试过分别训练和测试这两个分类步骤，但如果我确定图像在农村地区有火，但图像不包括火，则会产生很多惩罚 我希望将学习模型转换为二进制分类，并生成两个步骤的结果，如下所示： img1农村/城市火灾 1无火灾无农村/无城市 2消防城市 3火乡 因此，我可以对vgg16进行再培训，使其同时提供分类级别，即第一

我可以清楚地理解双线性插值在放大图像时是如何工作的，比如在获取4个最近邻时填充值，但我不理解它在缩小图像时是如何工作的。如果有人为我澄清，这对我来说意义重大。缩放图像需要将输入的像素映射到输出的像素。如果这些像素坐标不映射为整数，则需要插值来估计像素值。双线性的“Bi”部分意味着它是独立应用于二维的线性插值。例如，如果输出像素2,3需要来自输入坐标1.5,7.2，则通过在1.0和2.0处取每个像素的0.5在X方向上插值，然后通过在7.0处取像素的0.8和在8.0处取像素的0.2在Y方向上插值。通

考虑下图。这里我们有两种颜色，红色和浅红色。我需要找到红色和浅红色之间的边界。 这里边框像素可以有红色和浅红色以外的颜色，也就是说它可以包括黄色、黑色等。这意味着不能保证它只包含红色或浅红色像素。 我想要这两种颜色之间的近似边界，因为可能存在像素值变化（像素可能采用黄色或黑色等） 欢迎使用堆栈溢出！请拿着这本书读一读。请在帖子中加入你自己的努力来解决这个问题。后者最好是在代码中，这称为a。你可以看到这是关于边缘检测的。这没有意义。您的图像正好有3种颜色-左侧有一列无关的白色垃圾，其余的是rgb（

假设我有一个图像文件/URL，我想让我的软件在一组多达100个图像中搜索它（或者至少按这个数量级搜索）。软件应找到的目标图像应与给定图像“相同”，但它仍应能够“原谅”对其中任何一个图像的轻微处理（这两个图像的裁剪方式可能不同，或者压缩方式也可能不同）。 问题是-这是一项可行的任务吗，因为在搜索之前我不会有任何图像（即，搜索之前不会有任何索引）。它是否可能在亚秒时间内工作（请记住，比较集非常小）。如果可行，我可以使用哪些工具来完成这项任务？这可能是软件组件，甚至是在线服务（我可以用它来证明概念）。

例如，我有一个大的.jpg，它是600（宽）x300（高），我想把它裁剪成每个250 x 250。使big.jpg变成6个平铺JPEG： tile_0_0.jpg (250 x 250) tile_0_1.jpg (250 x 250) tile_0_2.jpg (100 x 250) tile_1_0.jpg (250 x 50) tile_1_1.jpg (250 x 50) tile_1_2.jpg (100 x 50) 建议使用任何工具（命令行或GUI）？谢谢 我最喜欢的工具是。我最喜

有人能解释一下如何使用FFT进行模板匹配吗。模板比原始图像小。 1.它在任何地方都声明模板必须用零填充。它是如何做到的。它是添加到图像的底部和右侧，还是在整个图像的周围添加 提前感谢。冈萨雷斯和伍兹的第3章和第4章“数字图像处理”应该可以帮助您更好地理解该理论 您需要在图像和模板之间执行关联。在某些情况下，在频域（使用FFT）中执行此相关可能更有效，而在其他情况下，您可能希望在空间域中执行此操作 一些软件系统使这种选择对用户透明。例如，请参见Mathematica（）中的函数ImageCorre

我在对原始图像进行预处理后得到了这张图像。现在，我的问题是如何得到矩形（最大）的四个角的坐标。对不起，这是一个很难回答的问题 更新：由于我是使用OpenCV开发的，所以最终使用了一种简单的方法： 查找所有连接的组件 计算每个组件的凸包 拾取凸面外壳具有最大面积的零部件 简化凸包多边形 简化多边形的顶点就是要查找的点 快速解决方案（&A）： (* find all connected components, calculate the convex hull for each component

我想转移一个ROI，而不是使用相机的完整图像。我这样做是为了提高从相机到PC的（有用的）数据传输速率（更少的数据，更少的时间），在这里我将对ROI进行一些图像处理。基本上，用户将定义ROI的坐标，相机将使用该坐标捕获ROI，并通过USB或千兆以太网将该ROI发送到PC 由于我的应用程序将需要动态变化的ROI，所以是否有可能通过编程实现这一点。我们是否有一些API让我们定义ROI并相应地对相机进行编程 我将在整个应用程序中使用C/C++和OpenCV 我们是否有一些API让我们定义ROI并对相机进

我正在使用文字袋模型对医学图像进行分类。 我执行了以下操作来提取特征向量： 从小的图像块中提取特征，然后在 这些特征 从小图像块中提取像素值，然后对这些像素值应用蝴蝶结 在特征提取之后，我尝试了PCA、特征选择、改变KMeans的聚类数等方法来提高精度。但在我的例子中，在像素值1上学习的弓比在功能2上学习的弓高出90%。我的特征很好，当我使用这些特征使用其他框架对图像进行分类时，我能够获得95%以上的准确率 我的问题是，为什么在像素上学习的弓比在特征上学习的弓性能更好 正常-异常结肠镜图像分

RGB图像的反锐化掩模算法与灰度图像的反锐化掩模算法相同吗？ 我是否只将其应用于所有频道 或者我可以转换RGB->HSL并应用它，然后返回RGB 谢谢我可以告诉你，你使用的大照片编辑应用程序正是这样做的——它们将反锐化遮罩过滤器独立应用于每个颜色通道。我可以告诉你，你使用的大照片编辑应用程序正是这样做的——它们将反锐化遮罩过滤器应用于每个颜色通道独立。在线： 为了防止锐化过程中的颜色失真，请将图像分解为HSV并仅处理值。然后将图像合成到HSV。转到 颜色→ 组件→ 分解确保分解成层 复选框已选中

我在网上找到了这个代码。。我想试试看> int main( int argc, char **argv ) { VideoCapture cam1, cam2; //Middle and left cameras //VideoCapture cam3; //Right camera cam1.open(0); cam2.open(1); //cam3.open(2); cam1.set(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 320); cam1.set(CV_CAP_PROP

我的客户要求这样做，因为我们没有任何图像处理算法的经验，也没有兴趣深入研究它，我想我会看看以前是否有类似的做法。也许是一个框架或者类似的东西 他们想要的是用户给自己拍一张照片，然后图片中除了自己以外的任何东西都会被背景图像所取代。因此，他们可以简单地在巴哈马或诸如此类的地方创造自己的形象 我们可以假设每张照片中只有一个人。我们需要的基本上是一个函数，它获取图像，并返回人物在图像中的位置的掩码。我一直在谷歌上搜索答案，我发现了很多人脸识别框架，但它们都只是为了检测一张脸并给出它的位置。没有掩盖整个

我现在遇到了一个严重的问题，我需要用遗传算法比较花（康乃馨）的图像，程序必须确定花属于哪个品种（到目前为止，我使用了15种不同的品种），问题是我在构建染色体时遇到了困难，好的，我只分析每个图像的HSV，然后取每个通道并计算每个通道的平均值（n=255），然后我计算HS、HV和SV之间的相关性，我预计平均值将足以找到它所属品种花簇旁边的任何新花（顺便说一句，我有一个用于训练的所有花的数据库）通过计算花的平均值和每个簇的质心之间的距离，并可能使用相关性进行调整，但对于不同的品种，该距离通常比必须的距

我对如何使用直方图归一化提取特征感到困惑。也许这听起来太傻了，但很抱歉我太傻了，我只是糊涂了。我已经规范化了图像，但是我如何将其表示为特征。是直方图成为特征还是HOG（有向梯度直方图）的概念。我对如何将直方图表示为特征感到困惑。我可以得到一些解释吗。特征描述符可以定义为部分或全部描述它的模式的任何属性。当您提取图像的直方图时，您正在提取图像的一些属性，这些属性可能会以各种方式应用或利用。例如，如果大多数直方图总体偏向较暗的一侧，则可以得出结论，图像要么充满了暗图案，要么照明不足。因此，直方图本身

我一直在尝试制作自己的卷积运算符，而不是使用Java自带的内置运算符。我在这张图片上应用了内置的卷积算子 使用内置的卷积算子和高斯滤波器，我得到了这张图像。 现在，我使用我的代码运行相同的图像 public static int convolve(BufferedImage a,int x,int y){ int red=0,green=0,blue=0; float[] matrix = { 0.1710991401561097f, 0.2196956447338621f

我正在从二值指纹图像中提取毛孔，在使用分水岭分割时，我成功地获得了梯度图像，但现在我想从指纹上的脊线中提取毛孔白色斑点。我该怎么做 你的问题可能太复杂而无法回答，如果你能概述一下你已经尝试过的东西以及你的问题是从哪里开始的，可能会有所帮助。这里有关于这个主题的完整文章，也许可以帮助你开始。谢谢你，但我的问题已经超越了细节和分歧。我正在使用S.Malathi等人提出的标记控制分水岭分割方法从指纹图像中提取毛孔。不幸的是，由于该组的先决条件，我无法共享图像。这可能会详细说明我的查询[链接]

我想计算一张照片中物体的大小，它包括一个目标物体和一个参考物体 我想我想做的是这个软件能实现什么（我不知道这个软件有多精确） 我已经发现，一般来说，它被称为摄影测量学，似乎是一个活跃的研究领域 但是，我找不到 使用参考对象测量照片中对象的基本方法是什么 一种实现它的方法或它的标准开源 更新 我不能利用物体的距离和相机的参考 参考和目标位于（大致）同一平面上 最基本的方法是简单地确定参考对象的像素尺寸，并使用度量尺寸导出mm/像素因子。然后将要测量的对象的像素尺寸乘以该因子。 仅当两个

如何将此程序转换为颜色更改？ 很难回答一般的“我该怎么做”类型的问题，因为有很多不同的方法来做类似的事情。堆栈溢出的设计更多的是针对“我尝试了X，预期是Y，但得到了Z”类型的问题。话虽如此，我将尽力在一般意义上提供帮助 你需要把你的问题分解成更小的步骤。你应该一次只专注于一小步，而不是试图一下子实现你的最终目标 第1步：能否加载并显示黑白图像？别担心别的事。只需创建一个加载彩色图像并以黑白显示的简单草图。实现这一点的一种方法可能是使用函数 第2步：你能把黑白图像的某个部分显示出来，并在该部分显示

我是MATLAB新手，我正在寻找一个MATLAB代码，它可以生成2D二进制图像中选定区域的体素坐标（请参考链接），并从体素坐标导出3D图像。请帮帮我。如果有其他方法我可以做，那么请指导我 图像的链接： 谢谢你据我所知，如果没有其他信息，从单个2D图像中导出3D图像是不可能的。假设您的示例可以表示一张照片，您至少需要两张照片（立体图像）。在Matlab中，你需要的（经过一些理论之后）可能是，如果没有其他信息，就无法（正如我所知）从单个2D图像导出3D图像。假设您的示例可以表示一张照片，您至少需要两

我知道我们在关键点周围有一个16x16的“中间”像素窗口。我们把那扇窗户分成16扇4x4的窗户。从每个4x4窗口，我们生成一个包含8个箱子的直方图。对应于0-44度、45-89度等的每个箱子。4x4的梯度方向被放入这些箱子中。这是为所有4x4块完成的。最后，我们对得到的128个值进行规范化。 他们从哪里获得价值 但我误解了128这个数字是从哪里来的？它是指方向值的相应大小还是什么 如果有人能描述任何数字示例，我将不胜感激 在SIFT（尺度不变特征变换）中，128维特征向量由每个窗口在每个样本的8

我想创建一个web应用程序，其中用户通过表单输入特定数据，然后接收自定义渲染图像。图像来自psd中的智能对象。这有点像一个模型，需要一些photoshop过滤器才能正确渲染 这一切都应该实时发生，而且据我所知应该是可行的，因为渲染单个图像不需要太多计算能力 我做了一些研究，还没有真正找到一个与我的问题相匹配的解决方案。是否需要在服务器上运行Photoshop，然后远程运行Photoshop脚本，然后将生成的图像上载到其他地方 我以前使用过DataClay的After Effects插件模板，它提

我有一个tiff序列，光线在黑暗的房间里移动，目标是写出一个新的序列，在这个序列中光线形成一条轨迹 我的想法是，比较当前帧和最近的新帧，哪个像素更亮，就放在下一个新帧中 使用ImageMagick可以实现这一点吗？有人能建议一些使用的命令吗 谢谢尝试在每个位置选取最亮的像素： magick frame*.tif -evaluate-sequence max trail.tif