像素。选择“文件”→“存储为”，保存新的文件名即可。2 新建一文件名为“logo”，大小为100×100 像素的文件。3 利用文字输入按钮“T”，直接在适当位置键入店铺名称。4 复制字体图层，改变复制字体层的颜色（改为红色）。5 将先前准备的图片，一张张地复制粘贴到现在新建的文件里（具体方法：...
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但是,数字图像使用$[0,255]$范围内的离散值表示,并且图像使用$H\times W$的二维矩阵表示,所以在这里使用二维离散傅立叶变换。二维离散傅立叶变换使用下式计算,其中$I$表示输入图像: $$ G(k,l)=\frac{1}{H\ W}\ \sum\limits_{y=0}^{H-1}\ \sum\limits_{x=0}^{W-1}\ I(x,y)\ e^{-2...
对于某一个窗口R(p)R(p),统计其内部的 (2r+1)*(2r+1) 个像素和特征对的直方图数据,即如果某个点的像素值为 V,对应的特征值为 F,则相应位置的直方图数据加 1。如果我们统计出这个二维的直方图数据后,由于中心点的特征值是固定的,因此,对于直方图...
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下面介绍具体算法。原图像记为$I(H\times W)$,待匹配图像为$T(h\times w)$:对于图像$I$:,for ( j = 0, H-h) for ( i = 0, W-w)在一次移动1像素的过程中,原图像I的一部分$I(i:i+w, j:j+h)$与待匹配图像计算相似度$S$。 S最大或最小的地方即为匹配的位置。
根据论文中得说法,所谓的加权中值滤波,也是一种非线性的图像平滑技术,他取一个局部窗口内所有像素的加权中值来代替局部窗口的中心点的值。用较为数学的方法表示如下: 在图像I中的像素p,我们考虑以p为中心,半径为R的局部窗口R(p) ,不同于普通的中值模糊,对于属于R(p) 内每一个像素q,都有一个基于对应的特征...