深入理解Linux内核学习

前言 图片处理是开发过程中经常遇到和要处理的问题，毕竟图片是比较耗系统资源，网络资源，存储空间。。。，因此，图片的处理显得格外重要，去百度查阅资料，就会看到很多关于读片处理的方法，以及图片的加载框架，他们都是用来处理图片的。 常见的图片处理方式大概有如下几类。比如图片的等比缩放，图片海量加载，图片的裁剪，图片的无损压缩，图片的旋转,图片实现画中画，图片实现阴影，改变图片形状等 然后，这些操作只是符...

导读：随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动地呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。 这是小编的其他文章,希望对大家有所帮助,点击即可阅读 人工智能常用的十大算法 人工智能数学基础（一） 人工智能数学基础(二) 人工智能数学基础（三） 人工智能数学基础（四） 为了方便大家学习交流，我建了一个扣裙：966367816（学习交流、大牛答疑、大厂内推） 另外我还整理了整整200G的人工智能学习笔记、课程视频、面试宝典一并可以无套路...

重点是了解DOG(Difference of Gaussian)高斯差分图像是如何生成的，以及求取关键点，求取关键点的主方向，并以此主方向来做坐标系，梯度方向和梯度幅值按新的坐标系进行计算，构造一个特征向量描述子。这里其实就是通过PCA去求新的坐标系的各坐标轴，一个轴可以认为就是一个特征向量。, 当是一张2000*2000大小图片时，由于直接将图像拉伸为向量，一个样本将达到400万长的一个维度。此篇简单回顾下图像处理领域常用到的一些算法，这边只对每个知识点重要的点做一些记录，便于快速的知其形，会其意。

1.背景介绍 计算机图形学是一门研究如何使用数学、程序和硬件来创建、表示和处理图像和几何形状的科学。图形算法是计算机图形学中的一个重要部分，它们用于解决各种图形问题，如图像处理、3D模型渲染、计算机视觉等。图形算法涉及到许多领域，如数学、物理、计算机科学和人工智能。 在本文中，我们将讨论图形算法的核心概念、原理、应用和未来趋势。我们将详细介绍图形算法的数学模型、具体实现和代码示例。 2.核心...

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分： 一）点运算：处理点单元信息的运算 二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算                                               表1 图像处理操作按处理对象数量分类表格 操作类型 具体常用操作 点运算 二值化操作、直方图处理、亮度映

1、滤波（平滑、降噪） 2、增强 3、边缘锐化 4、纹理分析（去骨架、连通性） 5、图像分割（灰度、颜色、频谱特征、纹理特征、空间特征） 6、变换（空域和频域、几何变换、色度变换） 7、几何形态分析（Blob分析） （形状、大小、长度、面积、边缘、圆形度位置、方向、数量、连通性等） 8、匹配（模板匹配、搜索匹配） 9、字符识别（OCR） 10、色彩分析（色度、色密度、光谱、自动白

1.图像镜像<br />void CCimageProcessingView::OnGeomTrpo() <br />{<br /> //获取指向文档的指针<br /> CCimageProcessingDoc* pDoc = GetDocument();<br /> <br /> //指向DIB的指针<br /> LPSTR lpDIB;<br /> <br /> //锁定DIB<br /> lpDIB = (LPSTR) ::GlobalLock((HGLOBAL) pDoc->GetHDIB());<

Linux是一个multi-task的OS。从User Space来看有个多个processes，从Kernel Space来看有多个kernel control path。何谓kernel control path？举例如下： 1.       当一个User Application invoke一个system call，这个system call的执行过程就是一个kernel co

图像分割基础算法及实现实例 转载自http://www.elecfans.com/emb/app/20171218604957.html 　　图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类： 　　基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。19...