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下面的代码是一个图像处理例程。 x和y表示组成图像的所有像素的坐标。基本信息如下： x，y - 每个像素的坐标。 IMGH，IMGW - 高度和宽度中的图像的像素 R，G，B - 每个像素代码的红色，绿色，和蓝色的水平使用双for循环做图像中每个像素的东西。我想在这个for循环内做的是为每个像素，我想平均8个周围像素的r，g，b值，并使平均值为中心像素的值。这会产生模糊图像的效果。有人能帮助我吗

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绘制像素缓冲区使用OpenGL的Android

我有一个字节的缓冲区数组 static IntBuffer byteBuffer = BufferUtils.createIntBuffer(8300000); 我投入了大量的像素之如下列： byteBuffer.put(256) // ALPHA byteBuffer.put(150) // RED byteBuffer.put(152) // GREEN byteBuffer.put

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如何在MATLAB中以相同颜色有效找到所有像素的视频帧？

在MATLAB中读取视频文件的有效方式（意思是使用较少的循环和较短的运行时间）是什么意思，例如：vid1.wmv，例如具有此规格（长度：5分钟，帧宽度：640，帧高度：480，帧速率：30帧/秒）并且提取所有像素具有相同颜色（例如：黑色）并具有容差的帧的时间戳。以下是我的代码，非常耗时。每个框架大约需要三分钟！ clear close all clc videoObject = Vide

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显示DIV当它从屏幕

Heyo底部20％了，，所以我在想，如果有可能显示一个div的渐变效果，如果是从底部20％远在currend屏幕视图内。因此，例如，如果向下滚动页面，并且以下内容框距屏幕底部的距离为屏幕高度的20％，则淡入效果将运行。我想这是因为响应函数。每次Screensize更改时，我都不想为淡入淡出效果编写新的像素高度。这里是我目前使用的代码： function Scroll(){ var top

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OpenCV的，巨蟒：查找像素的轮廓的内侧

我在哪里，我能一个项目时，一些过程后，找到一个二进制图像，其中移动物体是白色的，其余的是全黑： Binary image 然后，基于它们之间的距离（例如中间的那个），有一种算法可以聚集应该属于一起的斑点。要做到这一点，他们使用findContour函数，以便用数字标记的每个blob都由其轮廓像素（我的图像中有5个，中间的一个由两个相邻斑点组成）表示。该算法的输出是一个块的标志，例如上面的图像，从上

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调整tkinter画布和PIL图像上的像素坐标（Python）

我有一个带有空白文本框（通常由手工填写）的表单（以.png格式）。我想填充文本框。为此，我使用tkinter在屏幕上显示窗体，然后使用鼠标（使用箭头键进行更精细的定位）来获取框的像素坐标，然后使用PIL将文本写入到该窗体中框。下面是一个工作示例。我的主要问题是我努力对准tkinter画布中的像素坐标和PIL图像中的像素坐标。一些额外的背景。图像高分辨率，大约4961×7016像素。我的屏幕分辨

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如何平滑二维彩色地图在matplotlib

我的问题是，如果有任何方式使用matplotlib来平滑二维彩色地图？我的代码： def map(): # setup parameters j = 0 N = 719 N2 = 35 x = np.linspace(190, 800, N) y = np.linspace(10, 360, N2) # (1,2,3), 1 - star

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视频帧中的特征跟踪

我是图像处理和计算机视觉领域的新人。我知道一点Python和OpenCv（仍在学习）。我的问题是：“我有一个每秒100帧的视频剪辑，视频剪辑的长度是4秒，第一帧有一个正方形形状（正方形形状的项目），在每个后续帧中，正方形特征会被一些像素。” 现在我必须计算视频剪辑到达最后一帧时方形的总位移。我不知道从哪里开始。任何教程或博客或代码片段的建议将受到高度赞赏。先谢谢你。

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算法 - 给定一组具有坐标的像素，如何以有效的方式找到所有连续的线？

我正在使用挤压功能来创建一个给定2D纹理和其厚度的网格。实施例：我已经实现了通过简单地寻找任一边缘附近的或接近透明的那些像素查找纹理的轮廓。即使对于凹形（圆环形）的形状，它也可以很好地工作，但现在我剩下一组轮廓像素。下面是结果：的问题是价值观，从被命令左上角到右下角，它们不适合用于构建一个实际的三维轮廓。我当前思想如下：步骤1. 从索引[0]，看的右手侧，用于从起点不同最近的连续点。

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使用有限元方法在图像修补中使用偏微分方程方法

如何遍历损坏的灰度图像，修复所有损坏的像素，而不检查没有损坏的像素？任何帮助将不胜感激。 P.S.我有一个算法通过插入周围的像素来修复损坏的像素，但是我不能在整个图像上使用此算法，因为这会花费太长时间。这里是算法（在伪代码）： Ek[m, n] = Ik[m − 1, n] + Ik[m + 1, n]+ Ik[m, n − 1] + Ik [m, n + 1] − 4I[m, n] Ik+