摘要：
图像匹配： 图像匹配算法是基于限度的比较和计算来实现的方法。 1.差分矩阵求和： 差分算法的核心在于差分矩阵，实质为差异矩阵，计算公式恩简单： 差分矩阵 = 图像A矩阵数据 - 图像B矩阵数据 详解： 首先，计算两个图像的矩阵数据之间差异分析图像的相似性；然后，设置一个阀值进行比较，如果差分矩阵的所 阅读全文
摘要：
图像矩阵： 数字图像数据可以用矩阵来表示，因此可以采用矩阵理论和矩阵算法对数字图像进行分析和处理。由于数字图像可以表示为矩阵的形式，所以在计算机数字图像处理程序中，通常用二维数组来存放图像数据。 算法描述： 将当前像素与邻接的下部和又不的图像进行比较，如果相似，则将当前像素设为白色，否则设置为黑色。 阅读全文
摘要：
1.图像灰度化。彩色图像中的每个像素的颜色有R,G,B三个分量决定，而每个分量的取值范围为0 ~ 255。而灰度图像是R,GB三个分量相同的一种特殊的彩色图像，算法有两种： 1)求每个像素点的R,G,B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 2)根据RGB和和YUY颜色控件的变 阅读全文
摘要：
1.图像融合。将新图像的每个像素称为两个原图像中对应像素的平均值之和，即：将两个图像的像素值去50%后相加。为简化计算直接选取其中一个原图像做为新图像，设新图像矩阵为myimg2. for y in range(0,sz2): for x in range(0,sz1): myimg2[y, x, 阅读全文