随笔分类 - 信息技术
在主流PC机上搭建一些常用的开发环境
摘要：
首先引入点操作这个概念：仅根据输入像素值来计算相应的输出像素值。这类算子包括亮度（brightness）和对比度（contract）调整、颜色矫正（colorcorrection）和变换（transformation）。算子的一般形式：g(x)=h(f(x))或者g(x)=h(f0(x)......fn(x))。其中常用的点操作是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应亮度值的调节）。公式：g(x)=a*f(x)+b。其中f(x)表示原图像像素，参数g(x)表示输出图像像素，参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制退选哪个的对比度。参数b通常被称为偏置（bias），常常用来控制退选哪个的亮度。改写公式：g(i,j)=a*f(i,j)+b。
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首先引入点操作这个概念：仅根据输入像素值来计算相应的输出像素值。这类算子包括亮度（brightness）和对比度（contract）调整、颜色矫正（colorcorrection）和变换（transformation）。算子的一般形式：g(x)=h(f(x))或者g(x)=h(f0(x)......fn(x))。其中常用的点操作是乘上一个常数（对应对比度的调节）以及加上一个常数（对应亮度值的调节）。公式：g(x)=a*f(x)+b。其中f(x)表示原图像像素，参数g(x)表示输出图像像素，参数a（需要满足a>0）被称为增益（gain），常常被用来控制退选哪个的对比度。参数b通常被称为偏置（bias），常常用来控制退选哪个的亮度。改写公式：g(i,j)=a*f(i,j)+b。
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摘要：
本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使用，对指定区域图像混合操作。
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本篇随笔主要介绍：如何使用OpenCV定义感兴趣区域ROI；如何使用addWeighted函数进行退选哪个混合操作；如何将ROI和addWeighted函数结合来使用，对指定区域图像混合操作。
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本篇博文将展示3类遍历图像像素的方法
摘要：
RGB彩色空间主要有两个彩色模型，一个是“加色（RGB）模型”，一个是“减色（CMY）模型”。加色模型又称“三基色模型”：RGB（Red/Green/Blue，红绿蓝），三基色可以混合成任意颜色，如下图示。减色模型主要是为了解决RGB模型对无源物体图像处理的复杂（特别是黑色）。自然界物体按照颜色光可分为：发光物体和无源物体。举个例子，在彩色印刷和彩色打印中，纸张不能发射光线而只能反射光线，因此，彩色印刷机和彩色打印机只能通过一些能够吸收特定光波和反射其他光波的油墨和颜料以及它们的不同的比例混合出来印出千变万化的颜色。
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RGB彩色空间主要有两个彩色模型，一个是“加色（RGB）模型”，一个是“减色（CMY）模型”。加色模型又称“三基色模型”：RGB（Red/Green/Blue，红绿蓝），三基色可以混合成任意颜色，如下图示。减色模型主要是为了解决RGB模型对无源物体图像处理的复杂（特别是黑色）。自然界物体按照颜色光可分为：发光物体和无源物体。举个例子，在彩色印刷和彩色打印中，纸张不能发射光线而只能反射光线，因此，彩色印刷机和彩色打印机只能通过一些能够吸收特定光波和反射其他光波的油墨和颜料以及它们的不同的比例混合出来印出千变万化的颜色。
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本文将会演示两种创建并使用java的jar的常用方法。
摘要：在安装好的OpenCV的文件夹下，有相关的文件。具体位置看各人的安装路径，但大体上路径如下：***\opencv\sources\samples\cpp。 如“彩色目标跟踪”：Camshift “光流”：optical flow “点跟踪”：lkdemo “人脸识别”：objectDetection
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摘要：本篇文章主要介绍了四个OpenCV图像处理小程序、OpenCV操作视频和调用摄像头。本文的示例程序清单如下： 1.1 OpenCV的测试用例：HelloOpenCV #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { Mat
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摘要：Experimental Objective: Proficient in Python operators; Proficient in Python built-in functions; Understand the simplification of combinatorial number
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