当前位置: 首页 > news >正文

halcon图像相减算子sub_image

1.图像相减算子

sub_image(ImageMinuend , ImageSubtrahend : ImageSub : Mult , Add :)

(1)参数解释:

ImageMinuend :输入参数需要被减的图片

ImageSubtrahend :输入参数拿来减的图片

ImageSub :输出参数结果图

Mult :输入矫正因子 -255.0 ≤ Mult ≤ 255.0

Add :输入矫正值 -512.0 ≤ Add ≤ 512.0

第一个参数是被减图像,第二个参数是减数图像,第三个参数是结果图像,第四个参数是乘数因子,第五个参数是灰度补充值

(2)算子可以用以下计算式子表达:

ImageSub =( ImageMinuend - ImageSubtrahend ) *Mult + Add

之所以乘以Mult是要拉大两幅图像相减后的对比度,加上一个Add是为了增加相减后的图像的整体亮度

(3)实例:

*两幅图像相减乘以2拉大对比度,加上10提高整体亮度
sub_image(Image1, Image2, ImageSub, 2.0, 10.0)

rgb1_to_gray (InputImage.at(i), GrayImage)

 decompose3 (InputImage.at(i), ImageR, ImageG, ImageB)
 sub_image (ImageB, GrayImage, Image.at(i), 3, 0)

相关文章:

halcon图像相减算子sub_image

1.图像相减算子 sub_image(ImageMinuend , ImageSubtrahend : ImageSub : Mult , Add :) (1)参数解释: ImageMinuend :输入参数需要被减的图片 ImageSubtrahend :输入参数拿来减的图片 ImageSub :输出…...

final、finally 和 finalize 有什么区别?

final 是一个关键字,用于声明一个类、方法或变量。当用 final 修饰一个类时,表示该类不能被继承;当用 final 修饰一个方法时,表示该方法不能被子类重写;当用 final 修饰一个变量时,表示该变量只能被赋值一次…...

智能运维场景 | 科技风险预警,能实现到什么程度?

[ 原作者:擎创夏洛克,本文略做了节选和改编 ] 每次一说到“风险预警”,就会有客户问我们能做怎样的风险预警。实际上在智能运维厂商来说,此风险非彼风险,不是能做银行的业务上的风险预警(比如贷款风险等&a…...

中颖51芯片学习3. 定时器

中颖51芯片学习3. 定时器 一、SH79F9476定时器简介1. 简介2. 定时器运行模式 二、定时器21. 说明(1)时钟(2)工作模式 2. 寄存器(1)控制寄存器 T2CON(2)定时器2模式控制寄存器 T2MOD …...

[python] Numpy库用法(持续更新)

先导入一下 import numpy as np 一、np.random用法 生成随机整数:np.random.randint(low, high, size) low: 最小值high: 最大值size: 生成的数组大小(可以是多维,下面同理) 生成随机浮点数:np.random.uniform(low, …...

vue快速入门(十七)v-model数据双向绑定修饰符

注释很详细&#xff0c;直接上代码 上一篇 新增内容 v-model.trim 自动去除首尾空格v-model.number 自动转换成数字类型 源码 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" con…...

2024-2025年申报各类科研项目基金撰写及技巧

随着社会经济发展和科技进步&#xff0c;基金项目对创新性的要求越来越高。申请人需要提出独特且有前瞻性的研究问题&#xff0c;具备突破性的科学思路和方法。因此&#xff0c;基金项目申请往往需要进行跨学科的技术融合。申请人需要与不同领域结合&#xff0c;形成多学科交叉…...

Python基于Django的微博热搜、微博舆论可视化系统,附源码

博主介绍&#xff1a;✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌ &#x1f345;文末获取源码联系&#x1f345; &#x1f447;&#x1f3fb; 精彩专栏推荐订阅&#x1f447;…...

【Linux学习】初识Linux指令(一)

文章目录 1.指令操作与图形化界面操作1.什么是指令操作&#xff0c;什么是图形化界面操作&#xff1f; 2.Linux下基本指令1.Linux下的复制粘贴2.Linux两个who命令3.补充知识4.pwd指令5. ls 指令6.cd 指令1.目录树2.相对路径与绝对路劲3.常用cd指令 7.tree指令8. touch指令9.sta…...

基于Python实现盈利8371%的交易策略

本文介绍了通过Python和Benzinga API构建自动化交易策略的方法&#xff0c;帮助交易者方便的回测交易策略。原文: An Algo Trading Strategy which made 8,371%: A Python Case Study Behnam Norouzi Unsplash 导言 传统自动化交易策略(如均线交叉或 RSI 临界点突破策略)已被证…...

如何在Linux中找到正在运行的Java应用的JAR文件

当你在Linux服务器上工作时&#xff0c;可能需要找到某个正在运行的Java应用的JAR文件位置。这对于诊断问题、更新应用或理解部署结构非常有用。以下是一个步骤详细的指南&#xff0c;帮助你找到这些信息。 1. 确定Java进程 首先&#xff0c;你需要确定正在运行的Java应用的进…...

几分钟学会TypeScript

目录 一、类型推断和类型注解二.类型注解&#xff0c;声明时指定类型三、类型断言四、基础类型和联合类型字符串数字和浮点类型布尔空和undefined多类型值限定 五、数组 元组 枚举数组元组,?代表可选参数枚举枚举使用 六、函数函数作为参数 七、类、接口与抽象类类访问修饰符类…...

最新版手机软件App下载排行网站源码/App应用商店源码

内容目录 一、详细介绍二、效果展示1.部分代码2.效果图展示 三、学习资料下载 一、详细介绍 一款简洁蓝色的手机软件应用app下载排行&#xff0c;app下载平台&#xff0c;最新手机app发布网站响应式织梦模板。 主要有&#xff1a;主页、app列表页、app介绍详情页、新闻资讯列…...

R语言计算:t分布及t检验

t分布理论基础 t分布也称Student’s t-distribution&#xff0c;主要出现在小样本统计推断中&#xff0c;特别是当样本量较小且总体标准差未知时&#xff0c;用于估计正态分布的均值。其定义基于正态分布和 X 2 X^{2} X2分布&#xff08;卡方分布&#xff09;。如果随机变量X服…...

uni-app的地图定位与距离测算功能的实现

文章目录 一、引言二、uni-app地图定位实现三、距离测算技术四、完整代码五、结论本文着重探讨了如何在uni-app中实现地图定位,以及如何计算当前定位与目标位置之间的距离。 一、引言 在移动应用开发中,地图定位与距离测算是常见的功能需求。无论是出行导航、位置签到,还是…...

如何从应用商店Microsoft Store免费下载安装HEVC视频扩展插件

在电脑上打开一张HEIC类型的图片提示缺少HEVC解码器&#xff0c;无法打开查看&#xff0c;现象如下&#xff1a; 这种情况一般会提示我们需要下载安装HEVC解码器&#xff0c;点击“立即下载并安装”会跳转到应用商店&#xff0c;但是我们发现需要付费7元才能下载安装 免费安装…...

【vue】v-if 条件渲染

v-if 不适用于频繁切换显示模式的场景 修改web.user&#xff0c;可看到条件渲染的效果 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initi…...

Day37:LeedCode 738.单调递增的数字 968.监控二叉树 蓝桥杯 翻转

738. 单调递增的数字 当且仅当每个相邻位数上的数字 x 和 y 满足 x < y 时&#xff0c;我们称这个整数是单调递增的。 给定一个整数 n &#xff0c;返回 小于或等于 n 的最大数字&#xff0c;且数字呈 单调递增 。 示例 1: 输入: n 10 输出: 9 思路: 假设这个数是98,…...

详解Qt元对象系统

Qt库作为一款流行的跨平台C应用程序开发框架&#xff0c;其中的元对象系统是其核心特性之一。Qt元对象系统不仅提供了诸如信号槽&#xff08;Signals & Slots&#xff09;、属性系统&#xff08;Property System&#xff09;等功能&#xff0c;还实现了对C对象的运行时类型…...

无法用raven-js,如何直接使用TraceKit标准化错误字符串(一次有趣的探索)

引子&#xff1a;网上三年前&#xff08;2020&#xff09;的文章介绍了一个raven-js 简单说就是把堆栈信息格式化兼容各浏览器&#xff0c;便于查看错误来源。 **but&#xff1a;**到处找了一下raven-js&#xff0c;已经没有官方出处了&#xff0c;只在Sentry的源码仓库里发现…...

从FGSM到DeepFool:六大对抗攻击算法实战解析与代码实现

1. 对抗攻击入门&#xff1a;为什么你的AI模型会被"骗"&#xff1f; 想象一下&#xff0c;你训练了一个能准确识别五种花卉的CNN模型&#xff0c;测试集准确率高达95%。但某天有人拿着张明显是玫瑰的图片&#xff0c;你的模型却坚定地认为是郁金香——这就是对抗攻击…...

gemeni 生成图片的提示词

[System / Prompt]You are an illustration assistant specialized in creating hand-drawn cartoon-style infographics. Follow all rules below strictly and without deviation.&#x1f3a8; STYLE RULES&#xff08;风格规则&#xff09;Use a pure hand-drawn illustrat…...

遥感智能体模块全景解析:从任务拆解到工作流编排

1. 遥感智能体的核心架构设计 第一次接触遥感智能体&#xff08;RS-Agent&#xff09;这个概念时&#xff0c;很多人会感到困惑&#xff1a;它和传统遥感处理软件有什么区别&#xff1f;简单来说&#xff0c;RS-Agent更像是一个"会思考的助手"。我参与过几个遥感智能…...

从‘偏差-方差’到一行代码:用NumPy/PyTorch五步实现GAE,附PPO实战避坑点

从‘偏差-方差’到一行代码&#xff1a;用NumPy/PyTorch五步实现GAE&#xff0c;附PPO实战避坑点 强化学习中的策略优化常常面临一个核心挑战&#xff1a;如何准确评估动作的价值&#xff1f;广义优势估计&#xff08;GAE&#xff09;通过巧妙平衡偏差与方差&#xff0c;成为PP…...

软件测试生命周期全解析:用考试答题逻辑,零基础吃透测试核心

之前我们用考场答题的类比&#xff0c;轻松搞懂了软件开发生命周期&#xff0c;很多初学者恍然大悟&#xff1a;原来编程就是一场有章法的“考试”。但一场考试能不能拿到高分、能不能符合出题人&#xff08;客户&#xff09;的要求&#xff0c;光靠埋头答题&#xff08;开发编…...

别再让PowerBI报告挤成一团了!用按钮+书签,一个页面搞定趋势和明细分析

PowerBI交互设计进阶&#xff1a;用按钮与书签打造空间魔术 当业务分析报告遇上数据爆炸时代&#xff0c;信息过载与界面拥挤成为每个分析师挥之不去的噩梦。我曾见过某零售企业的季度分析仪表板——12个图表密密麻麻挤在A4纸大小的画布上&#xff0c;趋势线相互缠绕&#xff…...

ES启动失败:深入解析No buffer space available错误及连接数优化策略

1. 当ES启动失败时发生了什么 第一次看到"No buffer space available"这个报错时&#xff0c;我也是一头雾水。那天凌晨三点&#xff0c;线上监控突然报警&#xff0c;ES集群集体罢工&#xff0c;整个搜索服务直接瘫痪。查看日志发现满屏都是"java.net.SocketE…...

uniApp离线打包实战避坑指南

1. 离线打包前的环境准备 第一次接触uniApp离线打包时&#xff0c;我踩过的第一个坑就是环境配置。当时以为只要安装了Android Studio就能万事大吉&#xff0c;结果编译时各种报错接踵而至。后来才发现&#xff0c;离线打包对开发环境的版本匹配要求极为严格&#xff0c;差一个…...

OpCore Simplify:终极指南!让黑苹果配置从8小时缩短到45分钟的自动化神器

OpCore Simplify&#xff1a;终极指南&#xff01;让黑苹果配置从8小时缩短到45分钟的自动化神器 【免费下载链接】OpCore-Simplify A tool designed to simplify the creation of OpenCore EFI 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/OpCore-Simplify 还在…...

OpenClaw 底层原理分析

OpenClaw 底层原理深度分析 OpenClaw 是一个智能体编排平台,它的核心设计哲学是 “模型无关、工具优先、记忆驱动”。让我从架构、数据流、核心机制三个维度为你拆解。 🏗️ 一、整体架构 OpenClaw 采用 分层解耦 架构,可以理解为“AI 操作系统”: text ┌──────…...