《图像开发》专题

CodeIgniter 的图像处理类可以使你完成以下的操作： 调整图像大小 创建缩略图 图像裁剪 图像旋转 添加图像水印 可以很好的支持三个主流的图像库：GD/GD2, NetPBM, 和 ImageMagick。 注意: 添加水印操作仅仅在使用GD/GD2时可用。另外，即使支持其他的图像处理库，但是为了计算图像的属性，GD是必需的。然而，将使用你制定的库来进行图像处理操作。 初始化类 像 Cod

CodeIgniter 的图像处理类可以使你完成以下的操作： 调整图像大小 创建缩略图 图像裁剪 图像旋转 添加图像水印 可以很好的支持三个主流的图像库：GD/GD2、NetPBM 和 ImageMagick 。 注解 添加水印操作仅仅在使用 GD/GD2 时可用。另外，即使支持其他的图像处理库， 但是为了计算图像的属性，GD 仍是必需的。然而在进行图像处理操作时， 还是会使用你指定的库。 初始化

使用信息面板 “信息”面板显示指针所在位置的颜色值，以及其他有用的信息（取决于所使用的工具）。“信息”面板还显示有关使用选定工具的提示、提供文档状态信息，并可以显示 8 位、16 位或 32 位值。 “信息”面板将显示下列信息： 取决于您指定的选项，“信息”面板会显示 8 位、16 位或 32 位值。 在显示 CMYK 值时，如果指针或颜色取样器所在位置的颜色超出了可打印的 CMYK 色域，则“信

利用人工智能技术全自动分割出照片中的头像，分割精度高，准确率高，速度快。 发丝级抠图，对脸部、头发进行细粒度分析，实现发丝级的精细化分割效果。不论发型是披肩发，还是丸子头，都可以完整分割。非常适合在图像合成的场景中应用，比如：照片换头，POD个性化定制、大头照、手机壳卡通头像、制作专属表情包等。 识别图像中的人体轮廓，与背景进行分离，返回分割后的Alpha图、前景人像图，适应多个人体，复杂背景，人

利用人工智能技术全自动分割出照片中的人像，分割精度高，准确率高，速度快。 发丝级抠图，对脸部、头发进行细粒度分析，实现发丝级的精细化分割效果。不论发型是披肩发，还是丸子头，都可以完整分割。非常适合在图像合成的场景中应用，比如：证件照、职业装、学籍照、电商服饰、明星海报、女装、欧美时尚等。 识别图像中的人体轮廓，与背景进行分离，返回分割后的前景人像图，适应多个人体，复杂背景，人体位置重叠、遮挡、背面

图像修补 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中， 我们将学习如何通过一种称为“修复”的方法消除旧照片中的小噪音，笔画等。 我们将看到OpenCV中的修复功能。 基础 你们大多数人家里都会有一些旧的旧化照片，上面有黑点，一些笔触等。你是否曾经想过将其还原？我们不能简单地在绘画工具中擦除它们，因

图像去噪 作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本章中， 你将学习用于去除图像中噪声的非局部均值去噪算法。 你将看到不同的函数，例如cv.fastNlMeansDenoising()，cv.fastNlMeansDenoisingColored()等。 理论 在前面的章节中，我们已经看到了许多图像平

目标 在本章中，我们将学习： 查找图像梯度，边缘等 我们将看到以下函数：cv.Sobel()，cv.Scharr()，cv.Laplacian()等 理论 OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。 1. Sobel 和 Scharr 算子 Sobel算子是高斯平滑加微分运算的联合运算，因此它更抗噪声。逆可以指定要采用的

目标 学会： 使用各种低通滤镜模糊图像 将定制的滤镜应用于图像（2D卷积） 2D卷积（图像过滤） 与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。 OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。5x5平均滤波器内核如下所示：

目标 在本教程中，您将学习简单阈值，自适应阈值和Otsu阈值。 你将学习函数cv.threshold和cv.adaptiveThreshold。 简单阈值 在这里，问题直截了当。对于每个像素，应用相同的阈值。如果像素值小于阈值，则将其设置为0，否则将其设置为最大值。函数cv.threshold用于应用阈值。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是分

目标 在这里，你将学习如何读取图像，如何显示图像以及如何将其保存回去 你将学习以下功能：cv.imread()，cv.imshow()，cv.imwrite() （可选）你将学习如何使用Matplotlib显示图像 使用OpenCV 读取图像 使用cv.imread()函数读取图像。图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。 第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。 cv.IMREAD_CO

现在，我们知道如何访问图像数据，包括图像或视频的每一个像素的RGBA，下一步我们探索一下处理像素的可能性。本节，通过反转每个像素的颜色，来实现图像的反色处理。 图3-7 图像反色 警告：由于getImageData()方法的安全限制，本节的例子必须在Web服务器上运行。 绘制步骤 按照以下步骤，实现图像的反色处理： 1. 定义画布上下文： window.onload = function(){

我想上传图像到服务器。将我的图像转换为位图，但仍然出错。位图太大，无法上传到纹理中 如果我得到图片使用画廊意味着我得到错误的位图太大，不能上传到纹理 如果我得到图片使用相机意味着得到错误的 造成：java.lang.安全例外：权限拒绝：阅读<-plhd--1/>MediaProvider uri内容：//media/外部/图像/媒体从pid=18253，uid=10257需要android.per

我取一个imageView，然后取一个CollectionView。我很困惑如何设计单元格，哪些元素在单元格中拖放

我想从获取图像：