:
数字图像处理-图像读取与显示、图像融合、图像色调转换
资源介绍:
数字图像处理——图像读取与显示、图像融合、图像色调转换，包括python源代码，作业要求，数字图像处理基础的知识点PPT，代码所有图片示例及转换结果等等。
第二章 数字图像处理基础
第二章 数字图像处理基础
1
2.1 图像数字化技术
2.2 色度学基础与颜色模型
2.3 数字图像类型
2.4 图像文件格式
第二章 数字图像处理基础
2.1 图像数字化技术
图像的数字化包括采样和量化两个过程。
设连续图像 f (x, y)经数字化后，可以用一个离散量组成的矩
阵 g （即二维数组）来表示。
2
(0,0) (0,1) (0, 1)
(1,0) (1,1) (1, 1)
( , )
( 1,0) ( 1,1) ( 1, 1)
f f f n
f f f n
g i j
f m f m f m n
−
−
=
− − − −
第二章 数字图像处理基础
3
215×150
第二章 数字图像处理基础
矩阵中的每一个元素称为像元、像素或图像元素。而g (i, j)
代表(i, j)点的灰度值，即亮度值。
以上数字化有以下几点说明：
（1） 由于g (i, j ) 代表该点图像的光强度，而光是能量的一
种形式，故g (i, j ) 必须大于零，且为有限值，即：
0＜g (i, j)＜∞。
4
第二章 数字图像处理基础
(a) (b)
（2） 数字化采样一般是按正方形点阵取样的， 除此之外还有
三角形点阵、正六角形点阵取样。
（3）用g (i, j)的数值来表示(i, j)位置点上灰度级值的大小，即
只反映了黑白灰度的关系， 如果是一幅彩色图像， 各点的数值
还应当反映色彩的变化，可用g (i, j, λ)表示，其中λ是波长。如果
图像是运动的，还应是时间t的函数，即可表示为g (i, j, λ, t)。
5
资源文件列表:
数字图像处理——图像读取、图像融合、色调转换.zip 大约有13个文件
第2章 数字图像处理基础.pdf 5.42MB
- 编程1：图像格式及显示.doc 39.5KB
- output1.jpg 11.55KB
- output_image.jpg 88.5KB
- output.jpg 11.9KB
- output3.jpg 11.05KB
- 图像色调转换.py 1.2KB
- 图像融合.py 2.91KB
- 图像读取与显示.py 877B
- 编程1扩展-1.jpg 206.6KB
- 编程1扩展-2.jpg 194.92KB
- 编程1扩展-3.jpg 18.68KB
- output2.jpg 12.05KB
安装包全名：npp.7.7.1.Installer.x64.exe
版本：7.7.1
适用于：64位系统的电脑
操作：请看博主文章介绍
内容：安装包、激活文本
适用人群：电脑爱好者，编程程序员、上班族。
使用场景：在一大堆论文里、一大堆文件里，快速检索想要的那一个
说明：这是一个超速检索文件的小程序，安装后，按照文本里的说明，进行操作即可。极大地提高了平时工作的效率。
公路裂缝检测是指利用各种技术手段来检测公路路面上的裂缝情况，以便及时修补和维护公路。公路裂缝是公路路面上常见的损坏形式，如果不及时发现和修补，会导致路面进一步破坏，影响行车安全和路面使用寿命。
公路裂缝检测主要通过以下几种常用方法来实施：
1. 目视检查：人工巡查公路路面，观察裂缝的形状、大小和分布情况。这种方法操作简单，但有一定的主观性和局限性，可能漏检或误判。
2. 拍摄照片：使用摄像机或无人机对公路路面进行拍摄，然后利用图像处理软件分析、测量和检测裂缝情况。这种方法可以提供较为准确的裂缝数据，但需要大量的人力和时间来处理图像数据。
3. 激光扫描：利用激光传感器对公路路面进行扫描，获取三维图像数据，然后通过图像处理和分析软件来检测裂缝。这种方法准确度较高，但设备成本较高，操作需要专业技术。
4. 遥感技术：利用卫星遥感数据或无人机获取公路路面的影像数据，然后利用遥感图像处理技术来检测和分析裂缝。这种方法可以快速获得路面覆盖范围较大的信息，但对裂缝精度要求较高。
综上所述，公路裂缝检测是一项重要的公路养护工作，可以采用多种技术手段来实施，以提高检测的准确性和效率，保障公
谷物计数算法是指一种用于估算一定量的谷物数量的算法。这种算法常用于农业和食品行业，以估算农田产量或货物库存等。
谷物计数算法的基本原理是通过随机抽样来估算整个批次的谷物数量。具体步骤如下：
1. 随机选择一小部分谷物样本，样本数量通常是整个批次数量的一小部分。
2. 对样本进行数数，得到样本中的谷物数量，并记录下来。
3. 根据样本中的谷物数量和样本抽样比例的关系，可以推算出整个批次的谷物数量。例如，如果样本数量是整个批次数量的1%，而样本中有1000颗谷物，那么整个批次的谷物数量就可能是1000 * 100 = 100,000颗。
4. 根据需要，可以对推算出来的谷物数量进行修正。修正的方法包括根据实际情况调整样本抽样比例、重复进行抽样计算等。
需要注意的是，谷物计数算法是一种估算方法，其结果并不是精确的。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行合理的修正和调整，以提高估算结果的准确性。
MovingCameraScene 是 Manim 中的一个类，用于创建可以移动的相机场景。这个类继承自 Scene，并提供了关于相机移动的额外功能。
Springboot支持JSP_demo.zip
五大工具手册.zip
plane_game_1.0.zip