在我最后一年的项目中，我将从手机上拍摄照片，然后计算图像处理步骤。我将在各种照明条件下（自然光、恶劣的闪电条件等）拍摄图像。有人知道我可以用来计算它的算法吗 非常感谢。一种非常简单的方法是获取图像的平均像素值，调整曝光，再拍摄一张照片，然后再次计算平均值，直到平均值达到某个任意值。尝试最简单的方法：先进行直方图均衡化 我想良好的白平衡仍然是一个活跃的研究领域。从您的问题中，很难判断所寻求的解决方案应该有多“先进”，以及您到底需要什么 在另一方面，我最近遇到了这篇文章。他们有一个相当复杂的白平衡方

在openCV中，canny操作员的低阈值和高阈值是强制性的： cvCanny(input,output,thresh1,thresh2) 在Matlab中，有一个选项可以自动计算这些值： edge(input,'canny') 我已经研究了Matlab的edge代码，而这并不是直接自动计算这些代码 您知道canny操作符的任何实现以及opencv的自动阈值计算吗 多谢了，你们可以使用输入灰度图像的平均值，并使用标准偏差定义下限和上限阈值。 您可以在此处获得更详细的解释和opencv代码：

我正在用OpenCV编写一些图像转换代码，我不知道如何创建图像内存缓冲区来在每次迭代中加载图像。我有迭代次数（maxImNumber）和输入图像。在每个循环中，程序必须创建调整大小和修改输入图像的图像。下面是一些基本代码（概念） for（int-imageIndex=0；imageIndex宽度）/2，图像[imageIndex]->高度），IPL_深度_8U，1）； 对于（i=1；iheight；i++）{ 索引=0；// 对于（j=0；j宽度；j=j+2）{ //对图像内容执行一些基本的数学

我和我的同学们决定选择一个简单的微控制器来做非常基本的图像处理。我们基本上是在尝试实现模板匹配，以在图像的特定部分找到一组对象。我们想用一个网络摄像头连接到微控制器来完成拍照和寻找物体的工作。我们还需要基本的无线通信（如蓝牙或wifi） 我不认为我们会有奢侈的使用最先进的微控制器，但有些东西已经存在了一段时间（由于预算和其他原因）。是否有人可以建议微控制器的哪些规格与上述任务最相关（例如CPU、MIPS等） 非常感谢 对于这类任务，我认为RAM的数量是最相关的规格 带有外部存储器接口的微控制器

现在有点大脑放屁，但我需要帮助将图像从ARGB1555转换为rgb888 我已经有了通过每个像素的循环（基本上从文件中读取U16），我想将它们存储为u32。我想我只需要使用一些二进制运算符来获得2-6、7-11和12-16位，然后使用另一个运算符以某种方式将每种颜色更改为各自的RGB8888值。。。但是我真的不知道怎么做。 你没有陈述你正在写什么语言，但是这里有一个C++函数。 它接受ARGB1555中的16位整数，并返回argb888中的32位整数 unsigned int ARGB1555t

我是MATLAB的新手，我有一组bmp图像，我需要将其转换为像素灰度值作为图像的特征向量。有人能告诉我怎么做吗？ 我需要使用这些像素灰度值作为特征，然后执行PCA/LDA等操作。 我尝试了imread（），但它返回了一个矩阵。。我觉得特征向量将只是一行向量 请注意，imread（）是正确的方法。然后把矩阵转换成向量。例如： >> X = randi(255, 10) X = 208 41 168 181 112 71 192 215 9

将彩色图像转换为黑白后，我想检测图像的形状。 检测形状的最佳方法是什么？我的意思是，我怎样才能从像素或直方图的角度来检测它？如果每个检测到的形状像直方图，我如何将其存储在数据库中 例如： 要检测以上图像形状，哪种方法最准确 我在互联网上看到了同样的方法，在将图像转换成二进制后，它们存储了同样的图形信息（链接下方），在这里我们如何存储这样的信息 是指向所有现有形状特征提取方法的链接 嗨，如果链接不起作用，那么试试谷歌的这篇文章 杨教授的形状特征提取技术综述 明强、Kpalma Kidiyo1和R

我已经创建了一个iPhone应用程序，它可以扫描一页图纸的图像，然后告诉我哪些方块被遮住了，哪些方块是空白的 我是通过从左到右扫描来完成这项工作的，并使用图表纸上的线条作为向导。当我遇到一条图纸线时，我开始寻找黑色，直到我再次碰到图纸线。然后，我没有继续沿着扫描线，而是继续完全扫描正方形，看是否有黑色。然后我继续下一个盒子。在这一行的末尾，在开始扫描新的一行之前，我跳过了很多像素（因为我已经计算出了每个框的高度） 这样做是可行的，但也有问题。有时我把图形线误认为是“黑色”。有时，如果图像是倾斜的

我花了一个月的时间尝试和搜索这个问题。我想要的就是使用双线性插值来控制掩模的宽度。 我试过这个 M=@（x）1./x I=imresize（im，10，{M，10}） im是灰度图像 这段代码是否能正确运行？若否，如何更正？甚至指定插值内核的概念是什么 多谢各位 注意：我阅读了stackoverflow中与此主题相关的主题。还没那么清楚。我什么都没有。试试imfilter。imresize不是我建议你尝试后的样子：I=imresize（im，10，{M，10}，'双线性'）。但你为什么要问代码是

应用中值滤波器时，内核大小的直接含义是什么 如果3 X 3内核大小，5 X 5内核大小或9 X 9内核大小，会发生什么变化，这在某种程度上取决于过滤器孔径的形状（通常为方形或圆形），但基本上会过滤掉图像中小于孔径大小的特征，同时保留图像中大于光圈大小的特征之间相对尖锐的边缘 与边缘不同，角点不会被中值滤波器很好地保留，并且往往会模糊到与中值滤波器的大小成比例的程度。大多数情况下，您将在执行时看到它。优化中值滤波器的方法不多。@MarkRansom不正确：直方图！

给定一个包含少量（1-3）斑点的阈值图像，我想选择离中心最近的斑点，我希望它是一个数字： 我想提取红色矩形作为一个单独的垫子，因为它最靠近中心（绿点）。我的第一个想法是遍历图像中的所有斑点，然后取一个从质心到图像中心的距离最小的斑点（像素）。然而，我不熟悉绝大多数OpenCV函数（它们有很多！），所以我想知道是否有更好的方法 不过，我已经看到了这方面的一些问题： 如果外部的长方体覆盖了3或4个面，则质心可能会 即使盒子本身离中心很远，也要靠近中心 中心。也许我应该用更高阶的时刻来给予更多 重

我正在通读，我需要一些关于这一部分定义的帮助： SIFT描述符也从灰度图像扩展到彩色图像，从二维空间图像扩展到2+1维时空视频 什么是2+1-D时空视频？它只是一个视频 这意味着原始技术应用于灰度图像，具有2个空间维度；x和y 然后将其扩展到彩色图像，然后应用到图像的时间序列，即视频。视频有3个维度；2个空间（x，y）和1个时间（时间）。他们使用2+1而不是3，因为3D图像通常指的是x/y/z而不是x/y/t，这是一个视频。在1个时间维度上变化的2D图片。

我正在尝试在霓虹灯中实现直方图。有可能矢量化吗？不幸的是，组织编程几乎不可能矢量化 不过，您可能可以对标量代码进行一些优化—一个常见的技巧是使用两个直方图，然后在最后将它们组合起来。这允许您重叠加载/增量/存储，从而隐藏一些串行依赖项和相关延迟。伪代码： init histogram 1 to all 0s init histogram 2 to all 0s loop get input value 1 get input value 2 load count for value

我目前正在将一个相当复杂的匹配追踪算法（这是一个更大的图像处理算法的一部分）迁移到OpenCL 该算法使用一些内部矩阵和向量进行处理。其中一半的大小相当小（少于10列），但另一半的大小取决于输入矩阵（n*n、2n*n等） 所有内部矩阵的定义取决于输入矩阵 鉴于标准中没有本地分配功能，我通过将内存块从全局内存映射到工作项的私有内存来解决内存问题。我确保在上下文设置期间块不会重叠，以便在运行时确保数据一致性 我觉得这种方法不对。这感觉更像是一个黑客 你们有没有遇到过这种情况？您的解决方案是什么？您的

关于Mikolajczyk等人介绍的Harris-Laplacian检测器，我有一个问题。使用Harris搜索每个特定尺度内的“拐角度”最大值，然后使用Laplacian搜索比已发现Harris点的尺度大一小一的尺度上的“blobness”最大值 为什么规模最大化的“blobness”对角点有如此好的影响？我认为，最好是搜索最大“角度”（例如，查找尺度上Harris的最大值）以找到好的角点。需要包含拉普拉斯算子以确保尺度不变性 虽然刻度调整的Harris检测器确实具有很好的重复性（就检测位置而言

如果我们用只包含原点的结构元素腐蚀/放大图像，结果将与原始图像相同，这是真的吗？在数学形态学中，有平坦和非平坦的结构元素，但由于人们通常指第一个（有时不知道它），我想你的问题是关于平面SE的。根据这个假设，你的答案的问题是：是的。为了理解这一点，让我们考虑一个输入函数 f>代码>的腐蚀和膨胀方程，用一个平坦对称的SE代码> s ： 定义侵蚀和膨胀的方法有很多种，但现在要考虑上面的这些。如果以前不清楚，现在你可以看到用平面元素侵蚀和扩张意味着什么。在2D图像 f>代码>中考虑一个位置 x/COD

我有一个图像（jpg和svg格式），我想生成一个模式，作为我正在处理的svg图像的填充。有什么工具或技术可以实现这一点吗？当然可以将图像（jpg或svg）放入模式中 <defs> <pattern id="image1" width="100%" height="100%"> <image xlink:href="image.jpg" width="100" height="100" /> </pattern> &l

我试图在Red Hat Enterprise Linux Server 5.5版（Tikanga）上使用Imagemagick将EMF格式的图像转换为PNG，但遇到以下错误： convert:此图像格式'thumbnail.emf'@error/compose.c/ReadImage/550没有解码委托。 convert:no image defined`1.png'@error/convert.c/ConvertImageCommand/3068 如何解决此问题？根据本页： EMF R Mic

在我的应用程序中，我需要将两个纹理相乘，然后将结果乘以大于2的因子。我正在使用GL_调制和GL_RGB_比例。为此，我使用以下代码 glActiveTexture(GL_TEXTURE0); glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, Input.texID); glEnable(GL_TEXTURE_2D); glActiveTexture(GL_TEXTURE1); glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, Temp64.texID); glEnable(G

我正在尝试基于颜色相似性构建验证码，使文本颜色c1接近RGB颜色模型中的背景噪声颜色c2。但实际上人类对c1和c2的感知应该非常不同，这样用户可以轻松阅读文本，但同时通过编程很难解码文本。是否有任何颜色组合在所有颜色模型中都更接近，但实际上人类对其的感知不同 我知道我可以使用实验室颜色模型的概念来测试颜色的相似性。但是，如何在RGB颜色模型中系统地识别这样的颜色而不需要点击和试用？听起来你好像在试图找到具有相同颜色的颜色 但是，您对验证码难度的假设是不正确的。攻击者可以轻松地将RGB图像转换为实

我有一个CNN专门研究马克·鲁法洛（MarkRuffalo）的照片（剪过的脸）。对于我的正面类，我有大约200张图像，对于负面数据点，我随机抽取了200张脸 该模型具有较高的召回率，但精确度很低。我怎样才能提高精度呢？同时我也受到我拥有的正面图像数量的限制。我准备在这一权衡中妥协召回 我尝试过增加负样本的数量，但这引入了一种形式的偏差，模型开始将所有内容分类为负，以获得局部最优 我的CNN基于overfeat： local features = nn.Sequential() features

我需要一个工具来注释图像与矩形边界框。输出将是pascal voc xml格式。注释和图像将成为卷积神经网络用于目标检测的训练数据集的一部分。我将自己手动注释这些图像 我考虑过以下工具，但它们不支持pascal voc , 是否有可以节省我时间的注释工具？似乎没有工具可以输出所需的格式。您可能希望使用一个以不同格式输出xml的工具，并对其进行转换。不理想，但可能会奏效 例如，您可以构建一个xslt，将工具的xml输出转换为Pascal VOC-xml标准 此python代码片段将Sloth js

我按照@ypx的指示做了这件事。现在我想预测一些图片。所以我使用： MODEL_FILE = '/tmp/deploy.prototxt' PRETRAINED = '/tmp/ck.caffemodel' IMAGE_FILE = '/tmp/img.png' net = caffe.Classifier(MODEL_FILE, PRETRAINED, image_dims=(200, 200)) 但我得到的信息是： I1002 13:49:24.331648 28172 net.cpp:

当我尝试将jpg图像转换为png时，偶尔会收到以下错误消息。这是什么意思 > gm convert xxx.jpg png32:xxx.png gm convert: profile matches sRGB but writing iCCP instead (xxx.png). 这不是一个错误，而是一个警告 您的输入文件（xxx.jpg）包含表示sRGB的ICC配置文件。png编写器注意到了这一点，并发出警告（因为编写13字节的sRGB块比编写多KB的iCCP块更有效）。现在，如果您的

我想创建自己的数据集，类似于中的数字。我知道数据集是一个类似于字典的对象，包含所有数据和有关集合的一些元数据。我想要的是从一些图像创建数据集，例如： 我正在寻找一些关于如何从头构建python数据集的wiki或文档 收集数据、标记数据、发布数据。@lejlot您可以展开您的评论。不确定标记数据并发布它是什么意思。没有什么需要详细说明的，您可以通过hand@lejlot当然，我得到了这一部分，但是如何构建实际的数据集以供以后使用，就像sklearn库“from sklearn import di

我正在寻找一种方法来注册2个TIF图像（没有堆栈，只有4个颜色通道） 图1:L1、L2、L3、L4 图2:L1*，L5，L6，L7 层1用作图像之间的参考层。 所以我想用L1和L1*计算变换矩阵，并将变换应用到image2的L5、L6和L7 哪个插件可以做到这一点，优先使用批处理功能？我发现的那些（例如turboreg、stackreg、bunwarpJ）要么不能处理非堆栈图像或“彩色”图像，要么两者都不能处理，而且大多数都不能处理批次 非常感谢， 马里奥不幸的是，我和你的问题完全一样。因此，我

请参考以下链接 在此算法中，称为“优先级”的参数与像素相关联。我们根据什么为像素分配优先级？例如，让我们假设直方图中有25个强度级别为10的像素。那么哪个像素会有什么优先级呢？我们怎么决定呢。是否基于像素的位置 编辑： 这个问题不询问什么是直方图均衡化，也不询问如何进行映射以从输入图像获得均衡图像。事实上，这个问题涉及手动或使用histeq获得输出图像（均衡图像）后的后处理问题是如何从不太平坦的直方图中得到一个几乎平坦的直方图例如，我们从256位直方图（不太平坦）中得到一个64位直方图（平坦）

我有两个200X200的8位图像直方图，一个是800X800的16位图像直方图。我如何比较它们？甚至可以比较它们吗？是的，您可以比较这两个直方图。首先通过标准化将16位图像转换为8位，然后比较这两种图像。16位图像与8位图像如何对应？16位是单色的吗200X200-是图像大小还是您真的需要二维直方图？提供更多细节。

我使用平均精度（MAP）来评估基于内容的图像检索系统的性能。 如图所示，它是查询精度的平均值。 在我的数据库中，我有200张包含4个类别的图像，每个类别50张图像，我想通过4个查询进行检索（从每个类别，一个查询），我可以只为检索到的前10张图像计算地图吗？或者我必须为50幅相关图像计算它

我读过一些关于Fisher向量的书，我还在学习过程中。它比经典的BoF表示更好，利用GMM（或k-means，即使通常称为VLAD） 然而，我看到它们通常用于分类问题，例如SVM 但是图像检索呢？我已经看到它们也被用于图像检索（），但我不明白一点：给定两个代表两个图像的FV，我们如何计算它们的距离，以及“这两个图像有多相似？” 在这样的背景下使用它们合理吗？正如下面两篇文章所示，欧几里德距离似乎是流行的选择。也有参考使用点积作为相似性度量；余弦相似性（密切相关）是一种普遍流行的ML相似性度量

如何生成包含黑白噪声的特定分辨率的图像。我想生成一些图像，每个图像的噪声都是不同的。如果在linux或windows的控制台中完成，则更可取，但如果确实需要，则编码是可以的。 欢迎使用安装在大多数Linux发行版上的适用于macOS和Windows的ImageMagick： convert -size 512x512 xc:gray +noise random -colorspace gray noise.jpg 如果使用ImageMagick的v7+，则将convert替换为magick

我正在尝试使用mozjpeg压缩go中的JPEG图像。由于它没有正式的go绑定，我想我将调用它的CLI来进行压缩 我尝试在compress/gzip之后对用法进行建模： c := jpeg.NewCompresser(destFile) _, err := io.Copy(c, srcFile) 现在的问题是，如何将CLI封装在Compresser中，以便它能够支持这种用法 我试过这样的方法： type Compresser struct { cmd exec.Command } f

我想问你一个关于图像分类的问题。 实际上，我正在制作一个图像分类器，我正在使用以keras和tensorflow为后端的卷积神经网络。 我的问题是如何识别图像中的多个对象。 我尝试过使用激活函数sigmoid和损失二元交叉熵的卷积神经网络，但我不满意 我假设您使用的是一个简单的CNN，在这种情况下，对于多个对象，它将只识别一个对象。问题不在于激活或丢失，而在于架构。您需要使用类似于RCNN的东西（更快的RCNN、YOLO、SSD或当前的SOTA:Mask RCNN） 如果您使用的是RCNN模型，

我用两台不同的相机拍摄了一对立体图像。 它们的亮度和对比度不同，因为它们不是用全局快门相机拍摄的。 我需要应用半全局匹配算法来获得它们的深度。如果直接应用，这将导致不良结果 有什么建议可以平衡两幅图像以获得好的结果吗？可能的解决方案是： 找到具有良好对比度的图像的直方图，并 亮度 使用直方图匹配来生成其他对象的直方图 图像相同。 为什么不直接校准它们呢？为它们提供相同的照明条件/对象，测量黑色/白色，并确定标准化的对比度/亮度值。它们都经过校准，但亮度和对比度不同。您能展示一些示例吗？通过校准，

评估预训练模型和从头开始训练模型之间有什么区别 如果我想给一个预训练的模型添加一些层，这可能吗？我假设我将不得不再次训练它，但它会提供任何优势，利用预先训练的模式，而不是从头开始 具体来说，我想对AlexNet的现有pytorch模型进行此操作。当您说要使用预训练模型时，这意味着模型已经在特定数据集上进行了训练，并且您使用了该网络学习到的权重。在这种情况下，您可以通过给模型提供测试图像来直接评估模型，或者使用该权重初始化网络并训练几个附加层。预训练模型几乎总是比训练模型更好的选择从头开始建模，因

是否有一种简单的方法将灰度Halcon/MVtec Himage对象转换为c#位图？存在彩色图像的示例代码： HTuple type, width, height; HImage patras = new HImage("patras"); HImage interleaved = patras.InterleaveChannels("argb", "match", 255); IntPtr ptr = interleaved.GetImagePointer1(out type

我正在尝试将tiff CMYK图像转换为PNG，但找不到ICC配置文件，这导致转换后的PNG颜色错误 我尝试了以下方法来确定配置文件： $identify-格式“%[profile:icc]”test.tif 没有结果 并且，在没有可用结果的情况下： $identify-verbose test.tiff | grep-i配置文件 crs:CameraProfile:Adobe标准 crs:CameraProfileDigest:3DA8CE4A626CE36A1D0C55BF157793C9

我试图在Windows10机器上用Python 3.5.2 | Anaconda4.2.0（64位）实现图像序列预测。我有keras和tensorflow的最新版本 每个图像都是160x128。我的培训集是1008个图像，大小为1008x160x128x1。我想做一个简单的网络，有一个卷积层和一个LSTM层，现在，每个图像被卷积以提取特征，然后输入LSTM以了解时间依赖性。输出应为k（在k=1以下的情况下）预测图像，尺寸为160x128。下面是代码以及model.summary（） 我的卷积层的

我有我想在网上展示的图片。图像的扩展名是.JPG。如果在记事本中打开文件，它将以LTRI开头。但该页面不适用于浏览器，甚至不适用于Windows10的照片/绘画应用程序。它仅适用于VB6 LeadTools。如何转换此图像？文件元数据如下： 您需要使用。你需要注册到他们的网站 我还没有看到其他人支持这种格式，这是@Selvin编写的专有格式 那么代码应该很简单： using (RasterCodecs codecs = new RasterCodecs()) { var image =

我尝试使用复合变换（TranslationTransform+ScaleTransform）进行注册。其概念是首先使用翻译进行注册，然后使用初始注册解决方案给出的翻译初始变换进行[翻译，缩放]。如果您尝试使用复合变换执行此操作，则只会修改添加的最后一个变换，并且所有高阶变换类型都包含旋转-请告诉我旋转已确定，不应作为自由度进行修改。我可以想出两种方法来解决这个问题： 提出一种允许在复合变换上注册的方法，允许修改来自两个变换的参数-可能使用基本变换类 提出了一种在配准过程中在高阶变换中保持某些参数

将pdf转换为jpg时重影脚本光栅化器遮罩图像 使用（GhostscriptRasterizer-rasterizer=new GhostscriptRasterizer（）） { 字节[]缓冲区=sideOne； MemoryStream ms=新的MemoryStream（缓冲区）； GhostscriptVersionInfo gvi= Ghostscript.NET.GhostscriptVersionInfo.GetLastInstalledVersion（）； 光栅化器。打开（ms、

我目前正在写我的论文，我正在寻找一个/一些在线医学图像处理大挑战。我已经知道了，但我需要一个挑战，它有微观图像数据集，如细胞、染色体、细菌、病毒等，并具有分类或重新识别的目标。比如核型分析 也许有人在这个领域工作，或者他的大学对我正在寻找的东西提出了挑战，可以帮助我 谢谢大家! 你问过你的论文导师吗？即使最后一个话题不是来自这样的讨论，你也会有宝贵的时间和你的导师在一起 一篇好的论文既关乎主题，也关乎与导师的互动。你是本科生还是研究生？无头怪物又开始攻击了！如果您投票关闭，请评论（至少）。我投票

我需要对大量照片进行分类，去除模糊的图像（由于相机抖动）、曝光过度/曝光不足的图像，并检测图像是横向还是纵向拍摄的。这些事情可以通过图像处理库在图像上完成吗？还是它们仍然超出了算法解决方案的范围？让我们将您的问题看作三个独立的问题 我能找到模糊的图像吗？ 有一些方法可以从以下位置查找模糊图像： 锐化图像并将其与原始图像进行比较 使用小波检测模糊（） 霍夫变换（） 我能找到曝光不足或曝光过度的图像吗？ 我能想到的唯一办法是你的整体亮度不是很高就是很低。但问题是你会知道这张照片是在晚上还是白天拍的。

我试着从一个典型的记分牌中提取数字，你可以在高中体育馆找到。我有一个数字“闹钟”字体的每个数字，并已设法透视校正，阈值和提取一个给定的数字从视频饲料 下面是我的模板输入示例 我的问题是，没有一种分类方法能够准确地确定所有数字0-9。我试过几种方法 1） Tesseract OCR-这一个总是在4上出错，并且经常返回奇怪的结果。只是使用命令行版本。如果我真的尝试在“闹钟”字体上训练它，每次我都会得到未知字符 2） kNearest with OpenCV-我搜索由模板图像（0-9）组成的数据库

我正在使用eclipse中的pydev插件在Jython中编写一个imageJ/Fiji插件。该插件将是一个名为CANDLE的现有去噪软件的imageJ版本，作为matlab程序编写。在matlab中更改图像每个像素（体素）的值非常简单： InputImage = 2 * sqrt(InputImage + (3/8)); Median3DFilteredImage = 2 * sqrt(Median3DFiltered + (3/8)); 这里的“InputImage”和“Median3DF

我想知道我们如何从标准照片中创建所谓的小世界/小世界图像。我无法获得投影公式，在此方面的帮助将不胜感激 以下是指向此类图像的链接： 真诚地， 感激的客人。为了像这样投射，你首先需要将你的图像重新投射到一个球体上 然后，你只需要在北极放置一个摄像头，从内部看向南极（并打开视野角度！）像我们一样看一些例子，让我们了解一下这一点。

在过去的25天里，我一直在制作一幅零输出的图像。所以我来到这里寻找答案 我有一个7MB的jpg图像。我把它上传到Photoshop中，将宽度改为96英寸，分辨率为300像素/英寸，选中“重采样”选项，选择“保留细节2.0”，将噪音降低到100%。它给了我一个1.5 GB的图像作为输出 现在，我在图像魔术中尝试了同样的步骤 gm convert -scale 768 -units PixelsPerInch -density 300x300 -resample 300x300 -noise 100

我尝试用以下命令调整一个非常大的图像（457MB和21600x21600）的大小 -i test.png-vf scale=320:-1 out.png 但它抛出异常，称“图片大小21600x21600无效”。如何找到ffmpeg支持的最大分辨率？有没有办法用ffmpeg调整此高分辨率图像的大小？如果您想使用ImageMagick它包含在大多数Linux发行版中，可用于macOS和Windows 您的命令变为： convert test.png -resize 320x result.png

Blazor Web assembly提供了一种方便的方法，可以将包含图像的IBrowserFile转换为调整大小的版本，这对于在上载大型图像之前调整其大小非常方便 此方法将格式作为字符串，用于确定输出文件的格式 是否有此属性将接受的有效格式列表？您可以在生成的文件上指定压缩或位深度值吗 目前，如果我获取一个现有的.jpg文件，并使用“jpg”格式字符串将其转换为结果文件，尽管较小的像素尺寸实际上是磁盘大小的两倍。大约2.8MB的4000x3000图像可以“缩小”为7.7MB的2000x1500

我们正在从事计算机视觉项目，如实时目标检测、分类、连续生产线产品跟踪、质量控制。我们正计划为此购买计算机。我在大学期间使用了nvidia jetson tx 2开发工具包。在这方面，什么是最优化的设备。你还有其他的建议吗，像老兄，也来看看这个 提前谢谢。更像是：“老兄，检查一下。”你帮了大忙，谢谢。这样的救命恩人