目前，手机上各种图像特效的软件应用App越来越盛行，比较有名如美图秀秀，camare360，美颜相机等，还有一些在某些特定的方向做的比较的优秀的如魔漫相机等。...不过最近听一些朋友谈到，认为手机上的图像软件已经过了开发的鼎盛期，也不晓得到底是不是这样。 ...作为人脸中最有神的部位眼睛，自然是各软件开发商不会错过的美化对象，拿运行速度极差的可牛影像为例，他至少提供了眼睛放大、去红眼、祛黑眼圈、眼睛变色、加眼影等众多和眼睛有关的美容刀。...本文就共享一些我关于眼睛缩放这个问题的一些研究成果，这些研究是3年前进行的。 正规的来说，眼睛缩放属于图像的一种局部扭曲，关于扭曲，Photoshop中的液化滤镜最能体现这类算法的灵魂。...中心点是用户通过鼠标单击获得的，画笔的大小决定了算法所影响到的范围。力度影响眼睛放大的程度。 我的算法是通过如下图所示的简单过程实现的。 ?
1、问题背景在创建一个快速生成 Mandelbrot 集图像的 Python 程序时，程序开发者遇到一个问题：他想要渲染该集合的一个特定区域，但他不知道如何修改代码中的数学部分来实现 “缩放”。...2、解决方案第一种解决方案问题根源是代码中的一行：box=((-2,1.25),(0.5,-1.25))，因为这条线定义了要渲染的坐标空间区域。...解决方案： 调整 box 值以修改渲染的 Mandelbrot 集区域。具体步骤：确定要缩放的矩形区域的坐标（例如，左上角坐标为 (-0.75, 0.1)，右下角坐标为 (-0.5, -0.1)）。...解决方案：确定要缩放的矩形区域的屏幕坐标（例如，左上角坐标为 (100, 100)，右下角坐标为 (200, 200)）。...uleft、lright、size 和 n 的值来生成想要的 Mandelbrot 集缩放图像。
觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 画一张图片，如果不知道如何使用origin画图，可以参考Origin画3DScatter图-第一节使用 origin 画 SCI 论文图 点击左上角的Scale in...同时按住Ctrl键，同时鼠标左键在图中选中需要放大的区域，在右图中就会显示出所对应的放大图，这个放大图可以复制到原图中，也可以像一张独立的图修改边框坐标轴以及点线等属性。 ?
我们一般使用Spatial Join工具来完成 Spatial Join可以有两种表现： 1、创建一个表的连接，从一层的属性表域被追加到基于两层特征的相对位置的另一个图层的属性表。...2、使用空间"位置"来创建一个表的连接，从一层的属性表域被追加到基于两层特征的相对位置的另一个图层的属性表。...如果一个面要素的属性值为 3，另一个面要素的属性值为 7，且指定了"总和"合并规则，则输出要素类中的聚合值将为 10。这是默认设置。...例如，如果在两个独立的面连接要素中找到了同一个点目标要素，则输出要素类将包含目标要素的两个副本：分别包含两个面的属性。...具体参数设置如下 打开生成的结果图层属性表，我们发现他多了一个join count字段 通过检查发现 join后的图层里的属性项join count就是每个多边形内的点的个数
，世界开始迎接“大海贼时代”的来临。 ggforce是ggplot2的扩展包，“擅长”于根据数据绘制轮廓以及区域放大。...先将整体分为几个重要的“版图”，然后根据“线索”重点放大后在此区域进行精细“搜寻”，最终找到“ONEPIECE”！?...三 ggforce区域放大 如果“宝藏”的区域就在上述的位置之一（全图展示），现在发现更可能在某个区域，那就使用facet_zoom()函数放大或聚焦在特定区域。...2 基于特定项设置聚焦区域 #结合filter函数，基于特定项聚焦区域 p + facet_zoom(xy = tzone == "Pacific/Honolulu",zoom.data = tzone...好了 ，现根据“组”添加轮廓，再重点“zoom”特定区域。 其实可以做很多事情，遇到需要区别，重点展示的案例不妨试一下！
对普通人而言，识别任意两张图片是否相似是件很容易的事儿。但是从计算机的角度来识别的话，需要先识别出图像的特征，然后才能进行比对。在图像识别中，颜色特征是最为常见的。...每张图像都可以转化成颜色分布直方图，如果两张图片的直方图很接近，就可以认为它们很相似。这有点类似于判断文本的相似程度。 图像比较 先来比对两张图片，一张是原图另一张是经过直方图均衡化之后的图片。 ?...两张完全不同的图比较.png 直方图比较是识别图像相似度的算法之一，也是最简单的算法。当然，还有很多其他的算法啦。...直方图反向投影可以根据球员球衣中的某一块区域，来查找图片中拉莫斯所穿的球衣。 ? 直方图反向投影.png 上图是不是很酷炫？...来看看是怎样使用反向投影的，需要先计算出样本的直方图，然后使用模型去寻找原图中存在的该特征。反向投影的结果包含了:以每个输入图像像素点为起点的直方图对比结果。在这里是一个单通道的浮点型图像。
这个功能今天工作的时候需要，就搜了一下，有个 ggforce 包可以做这个事情（之前还 mark 过，哈哈）。 简单用示例代码展示如何使用它，主要是根据数据的选择进行放大或者根据坐标范围进行放大。...安装： install.packages("ggforce") 加载： library(ggforce) 先看一个正常的图： ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width...我们取一个分类的数据进行放大： ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) + geom_point() + facet_zoom...再最后看下怎么按坐标范围放大吧： ggplot(iris, aes(Petal.Length, Petal.Width, colour = Species)) + geom_point() +
“放大效果图”是很常用的用于显示图像局部细节的方法，效果是很不错的。 ? 看起来不容易制作，其实使用Adobe illustrator是很方便搞出来的。 ...... ? ...... 上车吗？...置入需要放大的图片。 ? 3. 右键选择椭圆工具，然后按住shfit键，在画布上画出一个合适大小的正圆形。 ? 4.编辑圆形图案。要求：图案无颜色填充；描边采用虚线（虚线间距自选、颜色自选）。...我自己常用的参数如下图所示。 ? 5. 选择图片，右键后再选择“排列”，将图片置于底层。同样的方法将虚线圆形置于顶层。然后拖动虚线框到图片中需要放大的位置。 ? 6....全选右边的“图片+虚线圆框”，然后点击对象 → 剪切蒙版 → 建立。得到目标区域。 ? 8. 按住Shfit键，将得到的小圆形图片放大到合适大小。然后和上面一样，选择描边、虚线等。具体设置如下图哦！...接下来就是调整画布大小，导出图像为JPEG格式了。记得点击使用画板。 ? ? 13. 最终效果如下。赶紧找张图试试吧。 ? Ending
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def make_pyramid(gray): #图像裁剪...a)),interpolation=cv.INTER_LINEAR) pyramid.append(p.astype(np.float32)) return pyramid #图像显著区域...]-pyramid[2]) out+=np.abs(pyramid[4]-pyramid[1]) out+=np.abs(pyramid[5]-pyramid[0]) #归一化图像...result) cv.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 算法：图像显著区域是使用双线性插值调整图像大小至原图的...1/2、1/4、1/8…，再使用双线性插值将生成图像放大到原图大小得到的金字塔两两求差相加并正规化到[0,255]获得图像灰度剧烈变化的区域，也是我们眼球感兴趣区域。
另外一派观点的代表人物是欧拉，对于视频来说，与其去跟踪每一个粒子的运动，不如去观察视频中每一个固定像素（或区域）的变化。事实上，由于物体的运动，每一个牵涉到的像素点的内容都在随时变化。...如果放大信号，并对每个特定的频率信号给以不同的放大倍率，αk=αγk， 则有： ? 好了，到了这里，可能一些读者已经有点模糊了，因此我来总结下对一位信号做欧式动作放大的过程： 1....这个算法不仅可以放大视频中的特点频率颜色变化，还可以放大感兴趣的动作变化。而且这个方法不需要进行特征点的跟踪，或者进行帧间的光流计算，它仅仅只需要利用时空处理方法增强特定的颜色变化即可。...之前有读者问我图像的傅里叶变换有哪些应用，我想今天这一个算法就是一个生动的例子。 我在下一篇文章还会用python代码来给大家展示欧式视频动作放大的完整实现过程，敬请期待。...当这一个系列的文章介绍完后，我们会开启计算摄影之旅的新的篇章，进入到图像的合成这个领域。
dotnet 设置图像放大使用的方法，插值或者不插值 RenderOptions.SetBitmapScalingMode(grid, BitmapScalingMode.NearestNeighbor...); 其他设置放大缩小模式的参数 UseLayoutRounding SnapsToDevicePixels 只对图片放大有效，wpf中使用imagebrush等有效，drawingbrush等无效...windows api StretchBlt通过设置SetStretchBltMode，像素放大的方式 StretchDIBits，自定义缩放算法： https://blog.csdn.net/baidu
有些软件系统是针对全球来开发的，因此一些字符串需要根据不同地区不同语言做出特定的处理。如果针对不同地区不同用语言分别编写字符串处理方法的话代码量是巨大的。...那么这个时候我们可以用到内插字符串深层的特性，C# 会把内插字符串的结果隐式的转换成 string 或者 FormattableString 。...对象： FormattableString message= $"我的名字叫 {name} "; 当我们声明隐式类型的局部变量，并将内插字符串的结果赋值给它时，实际上内插字符串的结果会隐式转换为 string...编译器会根据应该输出的信息所具有的运行期类型来产生不同的程序码。用来创建字符串的程序码部分会根据执行该程序的计算机所在位置来生成该区域的字符串格式。...当我们编写类似的方法时需要有两点需要注意： 不要给这些方法编写以 string 类型作为参数的重载，因为如果存在 string 参数类型的重载编译器会优先选择以 string 类型为参数的方法； 不能将这些方法设计为可扩展的方法
上一篇推送中，为大家介绍了几种图像处理算法总结的方法，在本次推送中，二白继续为大家介绍余下的方法。 1.图像放大算法 图像放大有许多算法，其关键在于对未知像素使用何种插值方式。...以下我们将具体分析几种常见的算法，然后从放大后的图像是否存在色彩失真，图像的细节是否得到较好的保存，放大过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。...当把一个小图像放大的时候，比如放大400%，我们可以首先依据原来的相邻4个像素点的色彩值，按照放大倍数找到新的ABCD像素点的位置并进行对应的填充，但是它们之间存在的大量的像素点，比如p点的色彩值却是不可知的...图6 图像放大4倍后已知像素分布图 1)最临近点插值算法(Nearest Neighbor) 最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的...图10 最邻近点插值放大（2倍）处理效果 （由于Word版面原因，您看到的图像被word自动缩放成合适的宽度了） 最临近插值的的思想很简单。
Upscayl 不仅仅是一个普通的图像放大工具，它采用了最先进的人工智能技术，能够将低分辨率的图像转化为高分辨率，并提升图像的质量和细节。...通过深度学习算法的运用，Upscayl 能够分析图像中的模式和结构，并通过复杂的计算过程，以最大程度地保留图像的细节，从而实现精确的图像放大。...无需繁琐的安装，只需下载适用于您的操作系统的可执行文件，即可随时利用 Upscayl 获得卓越的图像放大效果。...您可以根据特定需求调整图像的色彩、对比度和锐化程度，以获得最理想的结果。此外，Upscayl 支持批量处理，使您能够同时处理多个图像，提高工作效率。...请开始使用这款卓越的图像放大工具。
图像处理之天空区域识别 近几年来，去雾方法得到广泛的研究，汤晓鸥等人发现无雾图像相对于雾化图像具有较高的对比度，通过最大化恢复图像的对比度来实现图像去雾，但由于该方法没有从物理模型上恢复真实的场景反射率...Kaiming He提出了一种基于暗通道先验的方法，即在有雾图像的特定窗中至少有一个颜色分量的值是零，该算法利用最小值滤波估算出介质传播函数，然后利用软抠图原理对估算的介质传播函数进行优化估计，达到了较好的去雾效果...处理不同透射率区域 改进的基于暗原色先验的图像去雾算法 作者: 蒋建国 对一些含雾图像，基于暗原色先验的去雾结果出现色彩失真，因为含天空、水面等大面积明亮区域的图像，他们的像素值很大，在此区域找不到像素值接近于...2、引导滤波优化透射率，输出头屋图像 相似操作识别天空区域 1、天空部分平坦区域多，处理成梯度图表示图像的像素落差，梯度值越小的区域表示为平坦区域。 2、设定一个阈值来初步划分天空区域与非天空。...； 3、非天空区域加权图像融合的方法细化透射率； 4、图像去雾 我们希望分为天空、似天空和非天空区域，三个区域采用不同的光透射率。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。 因此，让我们从查看输入图像开始。...本练习的目标图像包含四个大脑图 从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让我们开始吧。 第一步是检测我们要提取的片段的边缘。...现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...在白色背景上提取的ROI 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。 应当注意，在具有变化的复杂度的其他图像的情况下，上面使用的方法可以进行修改。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...今天我们的任务是从包含患者大脑活动快照的图像中提取所需的片段。之后可以将该提取的过程应用于其他程序中，例如诊断健康与否的机器学习模型。 因此，让我们从查看输入图像开始。...从上面的图像中，我们只想提取与四个地图（头部扫描）相对应的区域，而将其他所有内容都排除在外。因此，让我们开始吧。 第一步是检测我们要提取的片段的边缘。这是一个多步骤过程，如下所述： 1....然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。...应当注意，在具有变化的复杂度的其他图像的情况下，上面使用的方法可以进行修改。
在这里，我们将学习什么是图像放大器，它们如何工作，以及如何使用它们。为什么我们需要图像放大器？Stable Diffusion v1的默认图像大小是512×512像素。按照今天的标准来看，这相当低。...然而，如果图像本身有损坏或扭曲，这些算法就无法准确填充缺失的信息。AI放大器是如何工作的？AI放大器是使用大量数据训练的神经网络模型。它们可以在放大图像的同时填充细节。...上传你想要放大的图像到source。设置Resize因子。许多AI放大器可以原生地将图像放大4倍。所以4是一个很好的选择。如果你不希望图像那么大，可以将其设置为较低的值，比如2。...完成后，放大后的图像将出现在右侧的输出窗口中。右键单击图像以保存。可以看到页面上还有一个upscaler 2的选项，这意味着你可以把两个放大器混合使用。...你的放大器现在应该可以在放大器下拉菜单中选择。放大图像的例子使用AUTOMATIC1111中的Extras只是一个非常简单的图片放大的例子。
imgpath = rootimgs + file_img targetimg = targetroot + file_img image = Image.open(imgpath) # 用PIL中的Image.open...打开图像 image_arr = np.array(image) # 转化成numpy数组 image_tar = image_arr[:,int(image_arr.shape[1]/3
，放大倍数 function dst=imageNearestNeighbor(src,scale) Row=size(src,1); Col=size(src,2);%图像行数和列数 max_row...(ima); %获取原图像的宽高 sh=swh(:,1); %获取原图像的高 sw=swh(:,2); %获取原图像的宽 %"加墙" ima2=zeros(sh+2,sw+2); ima2(1,2:...dw=sw*n; %计算缩放后的图像的宽 dh=sh*n; %计算缩放后的图像的高 dw1=round((sw+2)*n); %计算加墙后缩放的图像的宽 dh1=round((sh+2)*n)...; %计算加墙后缩放的图像的高 resIma1=zeros(dh1,dw1); %创建原图像的矩阵 %从不是“墙”的位置开始计算缩放后的图像的各点灰度值 %考虑缩小图像时，输入的缩放倍数是小数，...1); endI=round(dh+n); endJ=round(dw+n); for i=start:endI for j=start:endJ tx=i/n; %缩放后的图像坐标在原图像处的位置
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