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itk中的一些图像处理

news 2025/7/4 21:02:29

文章目录

- - 1.BinomialBlurImageFilter计算每个维度上的最近邻居平均值
  - 2.高斯平滑
  - 3.图像的高阶导数 RecursiveGaussianImageFilter
  - 4.均值滤波
  - 5.中值滤波
  - 6.离散高斯平滑
  - 7.曲率驱动流去噪图像 CurvatureFlowImageFilter
  - 8.由参数alpha和beta控制的幂律自适应直方图均衡化
  - 9.Canny 边缘检测
  - 10.Sobel边缘检测和基于过零的边缘检测

保存图像和读取图像

import itk
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as npdef saveImage(inImage,savePath):writer = itk.ImageFileWriter[type(inImage)].New()writer.SetFileName(savePath)writer.SetInput(inImage)writer.Update()PixelType = itk.UC
Dimension = 2
ImageType = itk.Image[PixelType, Dimension]
imagePath1 = r'D:\svnproject\drrimage.tif'
reader1 = itk.ImageFileReader[ImageType].New()
reader1.SetFileName(imagePath1)
reader1.Update()
image1 = reader1.GetOutput()

1.BinomialBlurImageFilter计算每个维度上的最近邻居平均值

#BinomialBlurImageFilter计算每个维度上的最近邻居平均值。根据用户的指定，该过程将重复多次。原则上，经过大量的迭代，结果将接近高斯卷积。
#https://examples.itk.org/src/filtering/smoothing/blurringanimageusingabinomialkernel/documentation
#number_of_repetitions（整型）值越大,图像越模糊
def SmoothingWithBinomialKernel(inputImage,number_of_repetitions):ImageType = type(inputImage)binomialFilter = itk.BinomialBlurImageFilter[ImageType,ImageType].New()binomialFilter.SetInput(inputImage)binomialFilter.SetRepetitions(number_of_repetitions)rescaler = itk.RescaleIntensityImageFilter[ImageType, ImageType].New()rescaler.SetInput(binomialFilter.GetOutput())rescaler.SetOutputMinimum(0)rescaler.SetOutputMaximum(255)outputFileName = 'outImage_'+str(number_of_repetitions)+'.png'saveImage(rescaler.GetOutput(),outputFileName)return rescaler.GetOutput()resImage1 = SmoothingWithBinomialKernel(image1,1)
resImage2 = SmoothingWithBinomialKernel(image1,10)
resImage3 = SmoothingWithBinomialKernel(image1,20)
resImage4 = SmoothingWithBinomialKernel(image1,50)
resImage5 = SmoothingWithBinomialKernel(image1,100)
resImage6 = SmoothingWithBinomialKernel(image1,150)
plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('repetitions1')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('repetitions10')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('repetitions20')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('repetitions50')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('repetitions100')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('repetitions150')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

2.高斯平滑

#通过高斯核卷积计算图像的平滑。 https://examples.itk.org/src/filtering/smoothing/computessmoothingwithgaussiankernel/documentation?highlight=smooth
# sigmaValue（浮点型，可以大于1.0）值越大,图像越模糊
def SmoothingWithGaussianKernel(inputImage,sigmaValue):ImageType = type(inputImage)smoothFilter = itk.SmoothingRecursiveGaussianImageFilter[ImageType, ImageType].New()smoothFilter.SetInput(inputImage)smoothFilter.SetSigma(sigmaValue)outputFileName = 'outImage_'+str(sigmaValue)+'.png'saveImage(smoothFilter.GetOutput(),outputFileName)return smoothFilter.GetOutput()#高斯平滑
resImage1 = SmoothingWithGaussianKernel(image1,0.1)
resImage2 = SmoothingWithGaussianKernel(image1,0.5)
resImage3 = SmoothingWithGaussianKernel(image1,0.9)
resImage4 = SmoothingWithGaussianKernel(image1,1.5)
resImage5 = SmoothingWithGaussianKernel(image1,2.5)
resImage6 = SmoothingWithGaussianKernel(image1,5.5)
plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('sigmaValue0.1')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('sigmaValue0.5')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('sigmaValue0.9')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('sigmaValue1.5')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('sigmaValue2.5')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('sigmaValue5.5')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

3.图像的高阶导数 RecursiveGaussianImageFilter

#求图像的高阶导数。https://examples.itk.org/src/filtering/smoothing/findhigherderivativesofimage/documentation
#axisType--0表示x轴，1表示y轴  (突出边界)
def SmoothingWithHigherDerivatives(inputImage,axisType):ImageType = type(inputImage)gaussianFilter = itk.RecursiveGaussianImageFilter[ImageType, ImageType].New()gaussianFilter.SetInput(inputImage)gaussianFilter.SetDirection(axisType) #"x" axisgaussianFilter.SetSecondOrder()outputFileName = 'outImage_'+str(axisType)+'.png'saveImage(gaussianFilter.GetOutput(),outputFileName)return gaussianFilter.GetOutput()#求图像的高阶导数
resImage1 = SmoothingWithHigherDerivatives(image1,0)
resImage2 = SmoothingWithHigherDerivatives(image1,1)
plt.subplot(121),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('axisType X')
plt.subplot(122),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('axisType Y')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

4.均值滤波

#对图像应用均值滤波。https://examples.itk.org/src/filtering/smoothing/meanfilteringofanimage/documentation
# radius（整型）值越大,图像越模糊
def SmoothingWithMeanFiltering(inputImage,radius):ImageType = type(inputImage)meanFilter = itk.MeanImageFilter[ImageType, ImageType].New()meanFilter.SetInput(inputImage)meanFilter.SetRadius(radius)outputFileName = 'outImage_'+str(radius)+'.png'saveImage(meanFilter.GetOutput(),outputFileName)return meanFilter.GetOutput()#均值滤波
resImage1 = SmoothingWithMeanFiltering(image1,1)
resImage2 = SmoothingWithMeanFiltering(image1,5)
resImage3 = SmoothingWithMeanFiltering(image1,10)
resImage4 = SmoothingWithMeanFiltering(image1,20)
resImage5 = SmoothingWithMeanFiltering(image1,40)
resImage6 = SmoothingWithMeanFiltering(image1,80)
plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('radius1')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('radius5')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('radius10')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('radius20')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('radius40')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('radius80')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

5.中值滤波

#在图像上应用中值滤波。https://examples.itk.org/src/filtering/smoothing/medianfilteringofanimage/documentation
#radius（整型）值越大,图像越模糊
def SmoothingWithMedianFiltering(inputImage,radius):ImageType = type(inputImage)medianFilter = itk.MedianImageFilter[ImageType, ImageType].New()medianFilter.SetInput(inputImage)medianFilter.SetRadius(radius)outputFileName = 'outImage_'+str(radius)+'.png'saveImage(medianFilter.GetOutput(),outputFileName)return medianFilter.GetOutput()resImage1 = SmoothingWithMedianFiltering(image1,1)
resImage2 = SmoothingWithMedianFiltering(image1,5)
resImage3 = SmoothingWithMedianFiltering(image1,10)
resImage4 = SmoothingWithMedianFiltering(image1,20)
resImage5 = SmoothingWithMedianFiltering(image1,40)
resImage6 = SmoothingWithMedianFiltering(image1,80)
plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('radius1')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('radius5')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('radius10')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('radius20')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('radius40')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('radius80')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

6.离散高斯平滑

#用离散高斯滤波器平滑图像。https://examples.itk.org/src/filtering/smoothing/smoothimagewithdiscretegaussianfilter/documentation
# variance（浮点型，可以大于1.0）值越大,图像越模糊
def SmoothWithDiscreteGaussianfilter(inputImage,variance):ImageType = type(inputImage)gaussianFilter = itk.DiscreteGaussianImageFilter[ImageType, ImageType].New()gaussianFilter.SetInput(inputImage)gaussianFilter.SetVariance(variance) outputFileName = 'outImage_'+str(variance)+'.png'saveImage(gaussianFilter.GetOutput(),outputFileName)return gaussianFilter.GetOutput()#离散高斯滤波器平滑图像
resImage1 = SmoothWithDiscreteGaussianfilter(image1,1.0)
resImage2 = SmoothWithDiscreteGaussianfilter(image1,4.0)
resImage3 = SmoothWithDiscreteGaussianfilter(image1,8.0)
resImage4 = SmoothWithDiscreteGaussianfilter(image1,15.0)
resImage5 = SmoothWithDiscreteGaussianfilter(image1,30.0)
resImage6 = SmoothWithDiscreteGaussianfilter(image1,50.0)
plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('variance1')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('variance4')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('variance8')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('variance15')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('variance30')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('variance50')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

7.曲率驱动流去噪图像 CurvatureFlowImageFilter


#使用曲率驱动流去噪图像。https://examples.itk.org/src/filtering/anisotropicsmoothing/computecurvatureflow/documentation?highlight=denois
#time_step越大，迭代次数越多，图像越暗
def DenoiseImageWithCurvatureDrivenFlow(inputImagePath,number_of_iterations,time_step):PixelType = itk.FDimension = 2ImageType = itk.Image[PixelType, Dimension]reader = itk.ImageFileReader[ImageType].New()reader.SetFileName(inputImagePath)reader.Update()ImageType = type(reader.GetOutput())FilterType = itk.CurvatureFlowImageFilter[ImageType, ImageType]curvatureFlowFilter = FilterType.New()curvatureFlowFilter.SetInput(reader.GetOutput())curvatureFlowFilter.SetNumberOfIterations(number_of_iterations)curvatureFlowFilter.SetTimeStep(time_step)OutputImageType = itk.Image[itk.UC,2]RescaleFilterType = itk.RescaleIntensityImageFilter[ImageType, OutputImageType]rescaler = RescaleFilterType.New()rescaler.SetInput(curvatureFlowFilter.GetOutput())outputPixelTypeMinimum = itk.NumericTraits[itk.UC].min()outputPixelTypeMaximum = itk.NumericTraits[itk.UC].max()rescaler.SetOutputMinimum(outputPixelTypeMinimum)rescaler.SetOutputMaximum(outputPixelTypeMaximum)outputFileName = 'outImage_'+str(number_of_iterations)+'_'+str(time_step)+'.png'saveImage(rescaler.GetOutput(),outputFileName)return rescaler.GetOutput()#使用曲率驱动流去噪图像
resImage1 = DenoiseImageWithCurvatureDrivenFlow(imagePath1,1,0.5)
resImage2 = DenoiseImageWithCurvatureDrivenFlow(imagePath1,3,0.5)
resImage3 = DenoiseImageWithCurvatureDrivenFlow(imagePath1,6,0.5)
resImage4 = DenoiseImageWithCurvatureDrivenFlow(imagePath1,1,2.5)
resImage5 = DenoiseImageWithCurvatureDrivenFlow(imagePath1,3,2.5)
resImage6 = DenoiseImageWithCurvatureDrivenFlow(imagePath1,6,2.5)
plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('iterations1,time_step 0.5')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('iterations3,time_step 0.5')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('iterations6,time_step 0.5')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('iterations1,time_step 2.5')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('iterations3,time_step 2.5')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('iterations6,time_step 2.5')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

8.由参数alpha和beta控制的幂律自适应直方图均衡化


# 应用由参数alpha和beta控制的幂律自适应直方图均衡化。
# https://examples.itk.org/src/filtering/imagestatistics/adaptivehistogramequalizationimagefilter/documentation?highlight=histogram
# 参数alpha控制了过滤器有多像经典直方图均衡化方法(alpha = 0)，到过滤器有多像非锐化蒙版(alpha = 1)。
# 参数beta控制过滤器在多大程度上像非锐化蒙版(beta = 0)和过滤器在多大程度上像穿透(beta = 1，其中alpha = 1)。
# 参数窗口(或半径)控制计算局部统计信息的区域的大小。
# alpha:浮点型  beta:浮点型   radius：整型
def ImageHistogramEqualization(inputImage,alpha,beta,radius):ImageType = type(inputImage)histogramEqualization = itk.AdaptiveHistogramEqualizationImageFilter[ImageType].New()histogramEqualization.SetInput(inputImage)histogramEqualization.SetAlpha(alpha)histogramEqualization.SetBeta(beta)radiusArr = itk.Size[2]()radiusArr.Fill(radius)histogramEqualization.SetRadius(radiusArr)outputFileName = 'outImage_'+str(alpha)+'_'+str(beta)+'_'+str(radius)+'.png'itk.imwrite(histogramEqualization, outputFileName)return histogramEqualization.GetOutput()#自适应直方图均衡化
resImage1 = ImageHistogramEqualization(image1,0.0,1.0,3)
resImage2 = ImageHistogramEqualization(image1,1.0,0.0,3)
resImage3 = ImageHistogramEqualization(image1,0.5,0.5,3)
resImage4 = ImageHistogramEqualization(image1,0.0,1.0,7)
resImage5 = ImageHistogramEqualization(image1,1.0,0.0,7)
resImage6 = ImageHistogramEqualization(image1,0.5,0.5,7)
plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('alpha0.0,beta1.0,radius3')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('alpha1.0,beta0.0,radius3')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('alpha0.5,beta0.5,radius3')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('alpha0.0,beta1.0,radius7')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('alpha1.0,beta0.0,radius7')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('alpha0.5,beta0.5,radius7')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

9.Canny 边缘检测

用之前的图像存在问题，以后有时间找原因


#使用 Canny 边缘检测过滤器检测边缘
#https://examples.itk.org/src/filtering/imagefeature/detectedgeswithcannyedgedetectionfilter/documentation?highlight=edge
def CannyEdgeDetectionImageFilter(inputImagePath,variance,lower_threshold,upper_threshold):InputPixelType = itk.FOutputPixelType = itk.UCDimension = 2InputImageType = itk.Image[InputPixelType, Dimension]OutputImageType = itk.Image[OutputPixelType, Dimension]reader = itk.ImageFileReader[InputImageType].New()reader.SetFileName(inputImagePath)cannyFilter = itk.CannyEdgeDetectionImageFilter[InputImageType, InputImageType].New()cannyFilter.SetInput(reader.GetOutput())cannyFilter.SetVariance(variance)cannyFilter.SetLowerThreshold(lower_threshold)cannyFilter.SetUpperThreshold(upper_threshold)rescaler = itk.RescaleIntensityImageFilter[InputImageType, OutputImageType].New()rescaler.SetInput(cannyFilter.GetOutput())rescaler.SetOutputMinimum(0)rescaler.SetOutputMaximum(255)outputFileName = 'outImage_'+str(variance)+'_'+str(lower_threshold)+'_'+str(upper_threshold)+'.png'saveImage(rescaler.GetOutput(),outputFileName)return rescaler.GetOutput()#Canny 边缘检测
imagePath1 = r'D:\dell\picture\lena.png'
resImage1 = CannyEdgeDetectionImageFilter(imagePath1,0.1,0,255)
resImage2 = CannyEdgeDetectionImageFilter(imagePath1,0.5,0,255)
resImage3 = CannyEdgeDetectionImageFilter(imagePath1,1.0,0,255)
resImage4 = CannyEdgeDetectionImageFilter(imagePath1,5.0,0,255)
resImage5 = CannyEdgeDetectionImageFilter(imagePath1,10.0,0,255)
resImage6 = CannyEdgeDetectionImageFilter(imagePath1,50.0,0,255)
plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('variance0.1')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('variance0.5')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('variance1.0')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('variance5.0')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('variance10')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('variance50')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

10.Sobel边缘检测和基于过零的边缘检测


#将 SobelEdgeDetectionImageFilter 应用于图像
#https://examples.itk.org/src/filtering/imagefeature/sobeledgedetectionimagefilter/documentation?highlight=edge
def SobelEdgeDetectionImageFilter(inputImagePath):input_image = itk.imread(inputImagePath, pixel_type=itk.F)output_image = itk.sobel_edge_detection_image_filter(input_image)rescaler = itk.RescaleIntensityImageFilter[type(output_image), itk.Image[itk.UC, 2]].New()rescaler.SetInput(output_image)rescaler.SetOutputMinimum(0)rescaler.SetOutputMaximum(255)outputFileName = 'outImage_obelEdgeDetection.png'saveImage(rescaler.GetOutput(),outputFileName)return rescaler.GetOutput()#基于过零的边缘检测
#https://examples.itk.org/src/filtering/imagefeature/zerocrossingbasededgedecor/documentation?highlight=edge
def ZerocrossingEdgeDetecor(inputImagePath,variance=5.0):FloatImageType = itk.Image[itk.F, 2]FilterType = itk.ZeroCrossingBasedEdgeDetectionImageFilter[FloatImageType, FloatImageType]input_image = itk.imread(inputImagePath, pixel_type=itk.F)edgeDetector = FilterType.New()edgeDetector.SetInput(input_image)edgeDetector.SetVariance(variance)rescaler = itk.RescaleIntensityImageFilter[type(edgeDetector.GetOutput()), itk.Image[itk.UC, 2]].New()rescaler.SetInput(edgeDetector.GetOutput())rescaler.SetOutputMinimum(0)rescaler.SetOutputMaximum(255)outputFileName = 'outImage_ZerocrossingEdgeDetection'+str(variance)+'.png'saveImage(rescaler.GetOutput(),outputFileName)return rescaler.GetOutput()#Sobel边缘检测
resImage1 = SobelEdgeDetectionImageFilter(imagePath1)# 基于过零的边缘检测
resImage2 = ZerocrossingEdgeDetecor(imagePath1,0.1)
resImage3 = ZerocrossingEdgeDetecor(imagePath1,0.5)
resImage4 = ZerocrossingEdgeDetecor(imagePath1,1.0)
resImage5 = ZerocrossingEdgeDetecor(imagePath1,5.0)
resImage6 = ZerocrossingEdgeDetecor(imagePath1,20.0)plt.subplot(231),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage1),'gray'),plt.title('Sobel')
plt.subplot(232),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage2),'gray'),plt.title('variance0.1')
plt.subplot(233),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage3),'gray'),plt.title('variance0.5')
plt.subplot(234),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage4),'gray'),plt.title('variance1')
plt.subplot(235),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage5),'gray'),plt.title('variance5')
plt.subplot(236),plt.imshow(itk.GetArrayFromImage(resImage6),'gray'),plt.title('variance20')
plt.show()

结果：
在这里插入图片描述

itk中的一些图像处理

文章目录1.BinomialBlurImageFilter计算每个维度上的最近邻居平均值2.高斯平滑3.图像的高阶导数 RecursiveGaussianImageFilter4.均值滤波5.中值滤波6.离散高斯平滑7.曲率驱动流去噪图像 CurvatureFlowImageFilter8.由参数alpha和beta控制的幂律自适应直方图均衡化9.Canny 边缘…...

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编程日记 2023/2/23 5:13:22

前端编译、JIT编译、AOT编译

一、前端编译：java设计之初就是强调跨平台，通过javac将源文件编译成于平台无关的class文件， 它定义了执行 Java 程序所需的所有信息（许多Java"语法糖"，是在这个阶段完成的，不依赖虚拟机&#xff…...

编程日记 2023/2/23 5:12:14

父子组件中，子组件调用父组件的方法

父子组件中，子组件调用父组件的方法方法一：直接在子组件中通过this.$parent.event来调用父组件的方法父组件 <template><p><child>父组件</child></p> </template> <script>import child from ~/compone…...

编程日记 2023/2/23 5:11:07

第七章.深度学习

第七章.深度学习 7.1 深度学习深度学习是加深了层的深度神经网络。 1.加深层的好处 1).可以减少网络的参数数量 5*5的卷积运算示例： 重复两次3*3的卷积层示例： 图像说明： ①.一次5 * 5的卷积运算的区域可以由两次3 * 3的卷积运算抵消&a…...

编程日记 2023/2/23 5:10:02

小学生学Arduino---------点阵（三）动态的显示与清除

学习目标： 1、理解“整数值”的概念与使用 2、理解“N1”指令的意义 3、掌握“反复执行多次”指令的使用 4、掌握屏幕模块的清除功能指令 5、理解“反复执行”指令与“反复执行多次”指令的嵌套使用 6、搭建电路图 7、编写程序效果： 整数包括&#xf…...

编程日记 2023/2/23 5:08:56

opencv图片处理

目录1 图片处理1.1 显示图片1.2 旋转图片1.3 合并图片1.4、Mat类1.4.1、像素的储存结构1.4.2、访问像素数据1.6、rgb转灰度图1.7、二值化1.8、对比度和亮度1.9、图片缩放1.9.1、resize临近点算法双线性内插值1.9.2、金字塔缩放1.10、图片叠加1 图片处理 1.1 显示图片 #includ…...

编程日记 2023/2/23 5:07:47

全球首个30米分辨率湿地数据集(2000—2022)

数据简介今天我们分享的数据是全球30米分辨率湿地数据集，包含8种湿地亚类，该数据以0.5X0.5的瓦片存储，我们整理了所有属于中国的瓦片名称与其对应省份，方便大家研究使用。该数据集作为全球首个30米分辨率、覆盖2000–2022年时间…...

编程新知 2025/7/4 14:06:52

Maven 概述、安装、配置、仓库、私服详解

目录 1、Maven 概述 1.1 Maven 的定义 1.2 Maven 解决的问题 1.3 Maven 的核心特性与优势 2、Maven 安装 2.1 下载 Maven 2.2 安装配置 Maven 2.3 测试安装 2.4 修改 Maven 本地仓库的默认路径 3、Maven 配置 3.1 配置本地仓库 3.2 配置 JDK 3.3 IDEA 配置本地 Ma…...

编程新知 2025/7/4 12:06:10

【Linux】Linux 系统默认的目录及作用说明

博主介绍：✌全网粉丝23W，CSDN博客专家、Java领域优质创作者，掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域✌ 技术范围：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大数据、物…...

编程新知 2025/7/4 18:12:21

MySQL 8.0 事务全面讲解

以下是一个结合两次回答的 MySQL 8.0 事务全面讲解，涵盖了事务的核心概念、操作示例、失败回滚、隔离级别、事务性 DDL 和 XA 事务等内容，并修正了查看隔离级别的命令。 MySQL 8.0 事务全面讲解一、事务的核心概念（ACID） 事务是…...

编程新知 2025/6/20 11:18:11

本文主要介绍如何展开可变参数的参数包 1.C语言的va_list展开可变参数 #include <iostream> #include <cstdarg>void printNumbers(int count, ...) {// 声明va_list类型的变量va_list args;// 使用va_start将可变参数写入变量argsva_start(args, count);for (in…...

编程新知 2025/6/23 4:18:07

打手机检测算法AI智能分析网关V4守护公共/工业/医疗等多场景安全应用

一、方案背景在现代生产与生活场景中，如工厂高危作业区、医院手术室、公共场景等，人员违规打手机的行为潜藏着巨大风险。传统依靠人工巡查的监管方式，存在效率低、覆盖面不足、判断主观性强等问题，难以满足对人员打手机行为精…...

编程新知 2025/7/4 0:51:43

苹果AI眼镜：从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会

在2025年的AI硬件浪潮中，苹果AI眼镜（Apple Glasses）正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch，而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠，而在于如何通过形态设计打破社交壁垒，成为用户“全天佩戴…...

编程新知 2025/6/21 10:18:24

给网站添加live2d看板娘

给网站添加live2d看板娘参考文献： stevenjoezhang/live2d-widget: 把萌萌哒的看板娘抱回家 (ノ≧∇≦)ノ | Live2D widget for web platformEikanya/Live2d-model: Live2d model collectionzenghongtu/live2d-model-assets 前言网站环境如下，文章也主…...

编程新知 2025/7/4 11:32:49

pycharm 设置环境出错

pycharm 设置环境出错 pycharm 新建项目，设置虚拟环境，出错 pycharm 出错 Cannot open Local Failed to start [powershell.exe, -NoExit, -ExecutionPolicy, Bypass, -File, C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.1.3\plugins\terminal\shell-int…...

编程新知 2025/6/21 18:39:24

6个月Python学习计划 Day 16 - 面向对象编程（OOP）基础

第三周 Day 3 🎯 今日目标理解类（class）和对象（object）的关系学会定义类的属性、方法和构造函数（init）掌握对象的创建与使用初识封装、继承和多态的基本概念（预告） &a…...

编程新知 2025/7/4 6:46:12

文章目录

1.BinomialBlurImageFilter计算每个维度上的最近邻居平均值

2.高斯平滑

3.图像的高阶导数 RecursiveGaussianImageFilter

4.均值滤波

5.中值滤波

6.离散高斯平滑

7.曲率驱动流去噪图像 CurvatureFlowImageFilter

8.由参数alpha和beta控制的幂律自适应直方图均衡化

9.Canny 边缘检测

10.Sobel边缘检测和基于过零的边缘检测

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