圖像處理中Stride和Width的關系
一行有 11 個像素(Width = 11), 對一個 32 位(每個像素 4 字節)的圖像, Stride = 11 * 4 = 44.
但還有個字節對齊的問題, 譬如:
一行有 11 個像素(Width = 11), 對一個 24 位(每個像素 3 字節)的圖像, Stride = 11 * 3 + 3 = 36.
為什麽不是 Stride = 33? 因為它是按 4 字節對齊的.
根據上面道理, 我們可以手動計算 Stride 的值:
1、Stride = 每像素占用的字節數(也就是像素位數/8) * Width;
2、如果 Stride 不是 4 的倍數, 那麽 Stride = Stride + (4 - Stride mod 4);
圖像處理中Stride和Width的關系
相關推薦
圖像處理中Stride和Width的關系
關系 pos 圖像 class ide 就是 gpo 字節 計算 一行有 11 個像素(Width = 11), 對一個 32 位(每個像素 4 字節)的圖像, Stride = 11 * 4 = 44. 但還有個字節對齊的問題, 譬如: 一行有 11 個像素(
圖像處理中Stride的理解
我們 mod stride 為什麽 圖像 一個 str ride nbsp 一行有 11 個像素(Width = 11), 對一個 32 位(每個像素 4 字節)的圖像, Stride = 11 * 4 = 44. 但還有個字節對齊的問題, 譬如: 一行有 11 個
初探FFT在數字圖像處理中的應用(fft2函數的用法)
aso fig res 0.00 row 之前 得到 alt demo 初探FFT在數字圖像處理中的應用 一般FFT在通信等領域都做的一維變換就能夠了。可是在圖像處理方面,須要做二維變換,這個時候就須要用到F
圖像處理中幾個基本的處理方法c#代碼實現
位圖 edi windows系統 process 圖案 電視 間接 做了 同步 圖像是人類獲取和交換信息的主要來源,因此,圖像處理的應用領域必然涉及到人類生活和工作的方方面面。隨著人類活動範圍的不斷擴大,圖像處理的應用領域也將隨之不斷擴大。(1)航天和航空技術方面的應用 數
[占坑] 圖像處理中計算積分圖使用類似dp的方法而不用樹狀數組的原因
處理 數組 樹狀 預處理 樹狀數組 方法 pos 二維 post 占個坑,目前知道的幾條原因: 1.dp的狀態轉義方程很簡單:f(i,j)=f(i-1,j)+f(i,j-1)-f(i-1,j-1)+rgb(i,j),預處理復雜度是O(nm),查詢的復雜度為O(1)。而使
圖像處理和圖像識別中常用的OpenCV函數
split 異或操作 () dap npr entity awd sed normal 1. cvLoadImage:將圖像文件加載至內存; 2. cvNamedWindow:在屏幕上創建一個窗口; 3. cvDestroyWindow:銷毀顯示圖像文件的
【數字圖像處理】五.MFC圖像點運算之灰度線性變化、灰度非線性變化、閾值化和均衡化處理具體解釋
tput rgb 強制轉換 spa ros 例如 read 算法 nload 本文主要講述基於VC++6.0 MFC圖像處理的應用知識,主要結合自己大三所學課程《數字圖像處理》及課件進行解說。主要通過MFC單文檔視圖實現顯示BMP圖片
UML類圖中的三種關系----關聯、聚合和泛化
ron 內存 gre 區別 分享 聚合 兩個 說明 鍵盤 一、關聯association 1、解釋說明: 表示兩種類實例間的關系。如果一個類的實例必須要用另一個類的實例才能完成工作時就要用關聯。關聯關系時在類中是使用實例變量來定義實現的。 2、在圖中,關聯用兩個類之間的
在ROS中使用OpenCV進行簡單的圖像處理
共享指針 works 文件夾 catch 使用 取圖 hand pack process 實例:從ROS中讀取圖象,轉換後將彩色圖象變成灰度圖象,並返回灰度圖象,轉換後在ROS下輸出。 正文 1. 在ROS下創建工作空間 工作空間(work space)是RO
Python圖像處理庫PIL中圖像格式轉換(一)
http 分享圖片 r+ name 結果 針對 浮點 code 技術 在數字圖像處理中,針對不同的圖像格式有其特定的處理算法。所以,在做圖像處理之前,我們需要考慮清楚自己要基於哪種格式的圖像進行算法設計及其實現。本文基於這個需求,使用python中的圖像處理庫PIL來實現不
無人機圖像處理、視頻與高性能單屏和多屏便攜工作站
intel 三維 png 新的 速度 處理 區別 image per 無人機數據處理航測軟件Pix4D.Pix4Dmapper.Pro.v2.0.104 四大優勢: 專業化、簡單化--PIX4D mapper讓攝影測量進入全新的時代,整個過程完全自動化,並且精度更高
Python圖像處理庫PIL中圖像格式轉換
.com 彩色圖像 strong TP 四種 PE HR 它的 綠色 o 在數字圖像處理中,針對不同的圖像格式有其特定的處理算法。所以,在做圖像處理之前,我們需要考慮清楚自己要基於哪種格式的圖像進行算法設計及其實現。本文基於這個需求,使用python中的圖像處理庫
WPF中的圖像處理簡介
serve eat term 模型 www .com arc 支持 nco 原文:WPF中的圖像處理簡介和Winform中的GDI+相比,WPF提供了一組新的API用於顯示和編輯圖像。新API特點如下: 適用於新的或專用圖像格式的擴展性模型。 對包括位圖 (BMP)
python圖像處理(2)圖像水印和PIL模式轉化
tex 我們 參考 height rom 設置 分享 show pen 模式轉化: PIL模式轉化:將圖片轉化成其他模式 1 # 我們將image圖像轉化為灰度圖像(python) 2 from PIL import Image 3 img = Image.open
圖像處理和OpenCV初步
named 彩色圖像 cti read 包含 通道數 內存管理 only 數字 圖像從數學和計算機的角度理解就是一個矩陣,矩陣中的每一個元素叫做像素,又由於圖像有灰度圖像和彩色圖像之分,所以圖像在矩陣的基礎上引入通道(channel),其中色彩用數字來表示的時候,規定數字0
[tensorflow]圖像處理相關模塊的安裝(python3中PIL)
port cond pytho div spa nac color 完成 python3 直接上過程圖(平臺為Anaconda): 默認已經配置完了tensorflow的3.5的環境 我這裏已經安裝完成 接下來,就可以在python文件中引入模塊了 from PIL
nodejs圖像處理模塊
路徑問題 lan https wip perf 工作 arp rman 最好的 首先是搜索了npm包的性能比較,找到了這篇: https://github.com/ivanoff/images-manipulation-performance 性能最好的當屬sharp,
Bayer圖像處理
方式 不同 拍照 調整 yuv 上下 我們 像素 精度 Bayer是相機內部的原始圖片, 一般後綴名為.raw. 很多軟件都可以查看, 比如PS。我們相機拍照下來存儲在存儲卡上的.jpeg或其它格式的圖片, 都是從.raw格式轉化過來的。.raw格式 內部的存儲方式有多
<數字圖像處理1> 數字圖像定義(Definition) 類型(Type) 采樣 (Sampling) 量化 (Quantisation)
nali rom pixel diff 類型 out 4.3 this ecif Continuous Greyscale Image 1 mapping f from a rectangular domain Ω =(0,a1) X (0,a2) to a co-do
學習筆記(2)---Matlab 圖像處理相關函數命令大全
緩沖 操作 .... 命令 tor ace trac cati msh Matlab 圖像處理相關函數命令大全 一、通用函數: colorbar 顯示彩色條 語法:colorbar \ colorbar(‘vert‘) \ colorbar(‘horiz‘) \ co