《图像算法》专题

无论我做什么来改变它，我都会不断得到这个错误。我对JavaFX非常陌生，我想尝试一个小程序。我只是想让一张照片出现在现场，但我甚至不能让图像加载到我的程序中。我将图像放在主包（seaapp）旁边的包（seaapp.images）中 这给了我一个错误： 当我添加一个图片的URL作为新图片时，这很好，但是当我有一个下载的图片时，它会给我这个错误。我的netbeans也完全更新了。我已经把我如何设置文件

好的，我对Java非常、非常陌生，而且是自学成才的，所以不要拿我糟糕的编码开玩笑；）我在玩弄JavaFX，试图将图像插入到边框窗格布局中。 这是控制器中的方法，我正在使用它来显示图像，但我无法让文件路径工作。它目前有“/图像/BrownBear.jpg”作为文件路径，但我尝试了相对路径- com/jaimependelbury/哺乳类动物/images/brownBear.jpg 完整的路径和中间

我正在使用Python的Pillow库来读取图像文件。如何使用哈夫曼编码进行压缩和解压缩？以下是说明： 您已经获得了一组示例图像，您的目标是在不丢失任何可感知信息的情况下尽可能压缩它们——解压后，它们应该看起来与原始图像相同。图像本质上存储为一系列颜色点，其中每个点表示为红色、绿色和蓝色（rgb）的组合。rgb值的每个分量范围在0-255之间，因此例如：（100, 0, 200)表示紫色。使用固定

快速提问，如何在fxml中让图像覆盖整个按钮。 因此，按钮的所有可见部分都是边框。由于某种原因，当我试图调整图像大小以适应按钮时，它会自动调整大小。我在使用场景生成器。我正在使用FXML。 按钮大小为prefHeight=“38.0”prefWidth=“50.9990000002526”。 记住我不想看到按钮的背景。我希望它被一张图片覆盖。 谢谢，你们帮了大忙。

我有一个来自主监视器的图像截图，我想将其添加到Java FX ImageView中，如下所示： 我试图将BufferedImage捕获设置为javafx。场景形象Image Image但是类型不兼容，我也无法转换它。我该如何纠正？

我有一个问题，在http://poshpanel.com/的主页上，选择后的特色图像被裁剪成600x250，并被放在主屏幕上，如下面的帖子所示。 我想让它变得更大，可以做些什么使它更大，更引人注目。 照片裁剪URLhttp://poshpanel.com/wp-content/uploads/2012/08/Pamela-Skaist-Levy-and-Gela-Nash-Taylor-1-600

我目前正在编写一个应用程序，其中一个过程是用用户提供的图像在一个现有的1页PDF文档上盖章。邮票需要在PDF上进行缩放和正确定位。 我已经成功地遵循了Kurt Pfeifle的答案中的结构戳PDF文件与控制的位置戳文件。 在回答中，库尔特 null 我在命令中使用的图像如下，但在将图像转换为PDF后，我尝试过的任何图像都会发生同样的情况：

我运行了这段代码。结果似乎没有生成result.png： 并且误差为

我在试着模糊图像 它会模糊图像，但不是图像的所有部分。 我所缺少的地方，这样它就会模糊完整的图像。没有任何路径。

我将＜code＞背景 1.back_xml： 2.瓷砖.xml 现在，我将back.xml设置为< code >背景以< code>LinearLayout工作正常。 我需要有一个圆角，以及它的边框。但是我只有圆角的边框，而不是图像，我的代码中有什么问题吗？ 这是我的照片:

我使用tess4j api来读取数字图像。 代码如下： 程序将数字读取为错误。无法找到问题。 输出： 1 1 3 251 问候，瓦苏

您现在可能知道，当您使用IDE创建资产时，android Studio1.1会在mipmap-xxx文件夹中创建新的图像资产，而不是drawable-xxx。我在这里面临的问题是，当我在xml文件中使用这些图像时，android将它们作为“图标”，因此当我试图以适当的大小显示它们时，我会松散密度。例如使用以下代码： 我确实得到了正确的密度，但大小不对，如果我这样做： 有解决办法吗？谢谢你。

目标 在这一章当中， 我们将学习如何通过一种叫做 图像修复（inpainting）的方法来去除旧照片中的小噪音，划痕等等 我们将看到 OpenCV 中的功能。 基础知识 你们大多数人会在家里看到一些老旧的照片，上面有一些黑点，一些划痕等等。你有没有想过去修复它？我们不能简单地在绘画工具中抹去它们，因为它只是用白色的结构来代替黑色的结构，这是没有用的。在这些情况下，使用了一种称为图像修复的技术。基本

目标 在这一章当中， 您将了解非局部均值消噪算法，以消除图像中的噪声。 你会看到几个不同的函数，如 cv2.fastNlMeansDenoising()，cv2.fastNlMeansDenoisingColored() 等 理论基础 在前面的章节中，我们看到了许多像高斯模糊，中值模糊等图像平滑技术，它们在一定程度上消除了少量的噪声。在这些技术中，我们在像素周围采取了一个小的邻域，并进行了一些像高

目标 在这一章中，我们将学习： 查找图像梯度，边缘等。 我们将学习以下函数：cv2.Sobel()，cv2.Scharr()，cv2.Laplacian()等。 理论基础 OpenCV提供了三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，Sobel，Scharr和Laplacian。 我们会一一介绍它们。 1. Sobel和Scharr导数 Sobel算子是一个联合了高斯平滑和差分的运算，因此它更能抵抗噪声。