RGB图像中三个通道的每个灰度值的像素个数，区域的像素灰度值平均值，AbsoluteHisto变量的部分像素数量。

富瀚微电子推出百万像素以上的车规级ISP芯片.pdf

主要介绍了python+opencv像素的加减和加权操作的实现，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

如下所示： #coding=utf-8 #读取图片 返回图片某像素点的b，g，r值 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread('./o.jpg') px=img[10,10] print px blue=img[10,10,0] print blue green=img[10,10,1] print blue red=img[10,10,2] print blue 以上这篇python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。

CImageStatic显示位图类 获得图片像素，在重新融合一张图片。 bgbmp = &m_show1.m_bmp; bitmap = &m_show2.m_bmp; pbitmap = &m_show3.m_bmp; bitmap->GetBitmap(&bmpX;); int bitmapSize1 = bmpX.bmHeight * bmpX.bmWidthBytes; BYTE* px=(BYTE *)GlobalAlloc(GPTR,bitmapSize1); dwValue = bitmap->GetBitmapBits(bitmapSize1, px); bgbmp->GetBitmap(&bmpY;); bitmapSize = bmpY.bmHeight * bmpY.bmWidthBytes; BYTE* px1=(BYTE *)GlobalAlloc(GPTR,bitmapSize); dwValue2 = bgbmp->GetBitmapBits(bitmapSize,px1);

由于血管边界形态复杂, 像素级狭窄检测难以有效地反映血管的细节信息。提出了一种基于数字减影血管造影(DSA)的影像血管狭窄的亚像素级自动检测方法, 通过亚像素级分析可以更加准确地辨别狭窄位置并得到更加精确的狭窄程度量化结果。基于自适应多尺度滤波及形态学运算得出血管中轴线, 利用泽尼克矩的旋转不变性对血管管壁进行亚像素级检测, 采用基于动态球的直径测量算法量化直径, 实现了基于DSA的影像血管狭窄的亚像素级自动检测。

Unity3D 插件 像素风天气粒子特效 Weather Maker - 2D 3D Sky System for Unity 2.3.0.unitypackage

１．１　基于Ｌａｎｓｅｒ算子的亚像素边缘检测 传统用来描述物体轮廓的每个点之间是一个像素间距， 数字图像中最基本的单位是像素，像素越高，分辨率越大， 图像越清晰。实 际 工 业 应 用 中，需 要 比 像 素 分 辨 率 更 高 的 精度，这时候就 需 要 提 取 亚 像 素 精 度 数 据。亚 像 素 边 缘 检 测技术是在不改 变 系 统 硬 件 条 件 下，通 过 软 件 的 方 式 来 提 高边缘检测的精度，使 图 像 分 辨 率 低 于１个 像 素 的 图 像 处 理技术［８］。 ＸＬＤ（ｅｘｔｅｎｄｅｄ　ｌｉｎｅ　ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｓ）代 表 亚 像 素 精 度 的 边 缘轮廓和多边 形，可 以 理 解 为 扩 展 线 的 描 述。本 文 采 用 基 于Ｌａｎｓｅｒ算 子 的 亚 像 素 边 缘 检 测，从 而 提 高 边 缘 检 测 的精度。 １．２　Ｌａｎｓｅｒ边缘检测器 学者Ｃａｎｎｙ［９］提 出 理 想 边 缘 检 测 器 应 满 足３条 准 则， 他将这３条准则 组 合 成 一 个 最 优 化 的 准 则，并 通 过 变 积 分 方法解决了这 个 问 题。Ｃａｎｎｙ边 缘 检 测 器 与 高 斯 滤 波 器 一 阶导数近似，在二维图像 （ｘ，ｙ）中，其表达式为 ｇｘ ＝ ２槡πσｇ′σ（ｘ）ｇσ（ｙ） ｇｙ ＝ ２槡πσｇ′σ（ｙ）ｇσ（ｘ） （１） 式中：σ是决定平滑程度的参数，σ值越大，对应的平滑程度 越大。ｇ′σ 为Ｃａｎｎｙ滤波器，表达式为 ｇ′σ（ｘ）＝ － ｘ ２槡πσ３ ｅ－ｘ ２／（２σ２） ｇ′σ（ｙ）＝ －ｙ ２槡πσ３ ｅ－ｙ ２／（２σ２） （２） Ｄｅｒｉｃｈｅ边缘检测器修正了Ｃａｎｎｙ边缘检测器不 能 以 递 归方式计算的不足，其表达式为 ｄｘ ＝ｄ′α（ｘ）ｄα（ｙ） ｄｙ ＝ｄ′α（ｙ）ｄα（ｘ） （３） 式中：α是决定平滑程度的参数，α值越小，对应的平滑程度 越大。ｄ′α 为Ｄｅｒｉｃｈｅ滤波器，表达式为 ｄ′α（ｘ）＝－２αｓｉｎ（αｘ）ｅ－α｜ｘ｜ ｄ′α（ｙ）＝－２αｓｉｎ（αｙ）ｅ－α｜ｙ｜ （４） 若要使得Ｃａｎｎｙ滤波 器 与Ｄｅｒｉｃｈｅ滤 波 器 的 效 果 类 似， 则需满足 σ＝槡π／（２α） （５） 上述两种边 缘 检 测 器，Ｃａｎｎｙ边 缘 检 测 器 具 有 各 项 同 性和旋转不变 形，却 不 能 用 递 归 方 式 计 算，故 其 运 行 时 间 由σ的平滑程度决定。Ｄｅｒｉｃｈｅ边 缘 检 测 器 能 以 递 归 方 式 计 算，其运行时间 不 受α的 影 响，运 行 速 度 快，但 它 是 各 项 异性的，其边缘 幅 度 依 赖 于 图 像 中 的 边 缘 角 度，边 缘 检 测 的精度会降低［１０］。 Ｌａｎｓｅｒ［１１］证明了Ｄｅｒｉｃｈｅ边缘检测器的各项异性是可以 修正的：假设在Ｄｅｒｉｃｈｅ边缘检测器的梯度方向为φ时，得 到边缘幅度为Ａ，该梯度方向下边缘幅度真实值为Ａ′，则 Ａ′与Ａ 有如下关系 Ａ′＝Ｖ（φ）Ａ （６） 式 中：Ｖ（φ）为 原 始 振 幅 方 向 灵 敏 度 失 真 补 偿 系 数， ｘ（φ）、ｙ（φ）分 别 为Ｖ（φ）的 Ｘ轴 方 向、Ｙ轴 方 向 的 失 真 补 偿 系 数 Ｖ（φ）＝ ｘ（φ） ２＋ｙ（φ）槡 ２ （７） 式中 ｘ（φ）＝１－ １ ２（１＋ｔａｎφ） － １－ｔａｎφ ２（１＋ｔａｎ２φ） ｙ（φ）＝１－ １ ２（１＋ｃｏｔφ） － １－ｃｏｔφ ２（１＋ｃｏｔ２φ） （８） φ与Ｖ（φ）的关系如图１所示，通过计算得到每 个 梯 度 方向φ对应的Ｖ（φ）值。 图１　φ－Ｖ（φ）关系 图１中 Ｖ（φ）＝ Ｖ（φ）， φ∈ ０， π［ ］２ Ｖ（φ－ π ２ ）， φ∈ π ２ ，［ ］ 烅 烄 烆 π （９） １．３　基于亚像素的形状选择函数 在光照不均时，从 图 像 中 提 取 的 亚 像 素 精 度 轮 廓 还 是 不能完全去除伪 边 缘 或 者 不 必 要 轮 廓，为 了 消 除 这 些 不 必 要特征，必须从 分 割 结 果 中 选 出 某 些 轮 廓，从 而 确 定 需 要 测量的特征。 在提取需要 测 量 的 特 征 之 前，因 为 有 噪 声、物 体 本 身 断裂等原因，很 多 边 缘 是 共 线 但 是 断 裂 的，我 们 需 要 先 合 并ＸＬＤ，本文主要用到共线轮廓合并和共圆轮廓合并。 亚像素轮廓 可 以 分 为 两 种：①闭 轮 廓：首 尾 相 交；② 开轮廓：首尾不相交。 ＸＬＤ特征主要包括以 下４个 特 征：①基 础 特 征：ＸＬＤ 面积（ａｒｅａ）、中心、宽高、左上角及右下角坐标；②形状特 征：圆度（ｃｉｒｃｕｌａｒｉｔｙ）、矩形 度（ｒｅｃｔａｎｇｕｌａｒｉｔｙ）、紧 密 度／粗 糙度（ｃｏｍｐａｃｔｎｅｓｓ）、长度、凸性、离心率／偏心度、膨松度 ·７７５２·

通过对象感知整体超像素选择进行图像分类

使用ArcMap修改遥感影像的像素深度。