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MATLAB更改代码颜色-Cartoon_filter:将图片变为类似手绘卡通的效果

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简介:
本项目介绍如何使用MATLAB修改代码的颜色设置,并提供了一种算法,能够将输入的照片转换成具有手绘卡通效果的独特图像。 在MATLAB中进行代码颜色变换以创建卡通效果的项目由杰克·加里森于2015年12月5日完成作为EE440课程的一部分。该程序的核心功能基于梯度最小化算法,此算法通常能够使图像的颜色变得柔和并消除高频噪声,同时保留边缘和原色变化。 根据我的经验,我实现的梯度最小化方法比常见的“卡通滤镜”或“双边滤镜”的组合效果更好。这些常见方案只是简单地将模糊处理与边缘检测相结合。在完成梯度最小化的步骤之后,程序会使用可自定义形态转换来提取并修改原始图像中的边缘信息,使其看起来更厚,并且呈现出类似手绘笔触的效果。 经过对边缘的调整后,在应用简单的颜色量化之前,这些改动会被应用于梯度最小化输出的结果。这一步骤减少了色彩深度以进一步突显卡通效果。在GUI中可以自定义各种参数设置包括线条和色彩选项以及渐变最小化的参数值。 此外,该界面提供了一种受旧式报纸漫画及波普艺术风格启发的附加模式选择。这种模式执行二进制操作与颜色遮罩处理,从而产生一种突出输入图像特征的简单黑白表现形式。此模式同样包含形态学处理以更好地模拟手绘笔触效果;然而其最大的优点在于能够精确地强调边界而不是所有边缘信息的能力。

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  • MATLAB-Cartoon_filter
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    本项目介绍如何使用MATLAB修改代码的颜色设置,并提供了一种算法,能够将输入的照片转换成具有手绘卡通效果的独特图像。 在MATLAB中进行代码颜色变换以创建卡通效果的项目由杰克·加里森于2015年12月5日完成作为EE440课程的一部分。该程序的核心功能基于梯度最小化算法,此算法通常能够使图像的颜色变得柔和并消除高频噪声,同时保留边缘和原色变化。 根据我的经验,我实现的梯度最小化方法比常见的“卡通滤镜”或“双边滤镜”的组合效果更好。这些常见方案只是简单地将模糊处理与边缘检测相结合。在完成梯度最小化的步骤之后,程序会使用可自定义形态转换来提取并修改原始图像中的边缘信息,使其看起来更厚,并且呈现出类似手绘笔触的效果。 经过对边缘的调整后,在应用简单的颜色量化之前,这些改动会被应用于梯度最小化输出的结果。这一步骤减少了色彩深度以进一步突显卡通效果。在GUI中可以自定义各种参数设置包括线条和色彩选项以及渐变最小化的参数值。 此外,该界面提供了一种受旧式报纸漫画及波普艺术风格启发的附加模式选择。这种模式执行二进制操作与颜色遮罩处理,从而产生一种突出输入图像特征的简单黑白表现形式。此模式同样包含形态学处理以更好地模拟手绘笔触效果;然而其最大的优点在于能够精确地强调边界而不是所有边缘信息的能力。
  • C#TIF像转换JPG方法(保留ArcGIS截
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    本文章介绍了如何使用C#编程语言将TIF格式图像高效地转换为JPG格式,并详细讲解了保持高质量图片色彩还原的技术细节,旨在帮助开发者获得与ArcGIS软件截图相似的清晰度和视觉效果。 直接将tif文件转换为jpg通常会导致图片变暗或色彩差异较大,这是由于线性拉伸造成的。为了改善这个问题,我使用C#结合gdal库来实现百分比截断拉伸后再转成jpg格式,这样处理后的效果类似于在ArcGIS中截图的效果。需要注意的是,在这个类的编写过程中因为使用了gdal库,所以在Visual Studio项目引用中需要加入相应的gdal类库。此外,我想重点介绍C#中的百分比截断拉伸算法的具体实现方法。
  • MATLAB
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    本段MATLAB代码示例展示了如何在图形界面中修改对象的颜色,适用于数据可视化等场景,帮助用户更好地理解和应用MATLAB绘图功能。 在MATLAB中更改颜色可以通过多种方式实现。例如,可以使用`colormap`函数来改变图像的颜色图,或者直接为图形对象(如线条、标记或填充区域)指定RGB三元组或其他预定义的颜色名称。 要修改现有代码以改变颜色,请首先定位到您想要调整的部分。假设有一个简单的绘图命令如下: ```matlab plot(x, y); ``` 若想将此图线改为红色,只需添加一个颜色参数即可: ```matlab plot(x, y, r); % 使用r代表红色。 ``` 对于更复杂的图形对象,如散点图或条形图,可以参考MATLAB文档中的相关示例来指定不同的颜色选项。例如: - 对于散点图(scatter plot): ```matlab scatter(x, y, g); % 使用绿色标记显示数据。 ``` - 或者对于柱状图(bar chart),可以通过`FaceColor`和`EdgeColor`属性来自定义条形的颜色: ```matlab b = bar(y); set(b,FaceColor,c,EdgeColor,[0.5,0.5,0.5]); % 使用青色填充,灰色边框。 ``` 在上述示例中,“r”、“g”和“c”代表红色、绿色及蓝色(cyan),这些都是MATLAB中的预定义颜色代码。当然也可以使用RGB三元组来指定任何颜色: ```matlab plot(x, y, [0.4 1 0]); % 使用自定义的浅绿色。 ``` 总之,根据您的具体需求和所使用的图形类型,在适当的上下文中选择并应用适合的颜色方案。 希望这可以帮助您在MATLAB中调整颜色。
  • Java 指定替换透明或其它指定
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    本教程详细介绍如何使用Java编程技术更改图片中的特定颜色,包括将其变为透明或是替换成另一种颜色的方法和步骤。 在图片上可以随意更改颜色,在Java中可以根据你的需求进行相应的颜色转换!如果不能完成转换,请使用下面的代码: ```java int pixel = bi.getRGB(i, j) & 0xFFFFFF; if(pixel == pixel1){ bi1.setRGB(i, j, pixel2 - 16777216); }else{ bi1.setRGB(i, j, bi.getRGB(i, j)); } ```
  • MATLAB背景背景
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    本教程介绍如何使用MATLAB编写代码,实现将图像中的白色背景转换为黑色背景的功能。适合需要快速处理大批量图片的数据科学家和工程师学习参考。 这是一个将图片白色背景变为黑色背景的MATLAB仿真程序。用户可以调整输入图片以及相关参数以适应不同的需求。该程序使用方便,效果良好。
  • 在 Android 中 Bitmap 部分区域另一种
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    本文介绍如何在Android开发中使用Bitmap操作技术,选取图片中的特定区域并将其更改成所需的颜色。通过简单明了的步骤和代码示例展示实现方法,帮助开发者轻松上手进行图像处理。 在Android开发过程中处理bitmap图片是一个关键环节,尤其是在需要对图像颜色进行调整的时候。本段落将介绍如何实现改变Bitmap图片某一区域的颜色。 首先了解一下什么是bitmap:这是一种把图像分割成像素点,并存储每个像素点的色彩值以便于后续操作和显示的数据格式。 使用Android中的`Bitmap`类可以轻松地处理这些图片数据,该类提供了丰富的API来帮助开发者进行各种图形处理。例如,通过调用getPixels()方法可以获得一个bitmap中所有像素的颜色信息;而setPixels()方法则允许修改这些颜色值以达到改变图像外观的效果。 以下是如何实现将某个区域内的Bitmap颜色更改为其他指定色彩的代码示例: ```java private Bitmap ChangeBitmap(Bitmap bitmap){ int bitmap_h; int bitmap_w; int mArrayColorLengh; int[] mArrayColor; int count = 0; // 计算bitmap数组长度并初始化存储颜色值的数组 mArrayColorLengh = bitmap.getWidth() * bitmap.getHeight(); mArrayColor = new int[mArrayColorLengh]; // 获取图片宽度和高度 bitmap_w=bitmap.getWidth(); bitmap_h =bitmap.getHeight(); for (int i = 0; i < bitmap.getHeight(); i++) { for (int j = 0; j < bitmap.getWidth(); j++) { int color = bitmap.getPixel(j, i); // 将颜色值存储到数组中 mArrayColor[count] = color; // 分离出RGB及透明度(A)的数值 int r = Color.red(color); int g = Color.green(color); int b = Color.blue(color); int a =Color.alpha(color); if ((90
  • LISP和当前
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    本文介绍了如何在LISP编程环境中修改图形元素的颜色以及设置当前工作颜色的方法与技巧。 我编写了一个更换图元颜色的源码,并且使用了1到256个索引色,在CAD软件上进行了测试并确认好用。通过快捷键0至255输入数字,选择对应的图元即可实现快速变色功能。这样再也不用担心在绘制立面图时频繁换色而浪费时间了!
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    本项目利用MATLAB开发了一种自动检测视网膜彩色眼底图像中微动脉瘤的方法。通过调整代码配色,优化了代码的可读性和维护性,提高了算法效率和准确性。 该项目旨在通过自动检测微动脉瘤(MA)来研究糖尿病性视网膜病变(DR),特别关注彩色眼底图像的绿色通道以提高对比度。项目包括预处理、候选区域检测、特征提取以及与实际结果进行比较,以此评估分类模型的表现。 此项目是我在印度信息技术学院班加罗尔分校硕士课程“数字图像处理”课的一部分。分享这个存储库的主要目标是为了促进可重复研究的发展。 该项目使用了E-Ophtha-MA数据集,并在MATLAB R2019a平台上实现,所有使用的都是内置的库和函数。执行代码的具体步骤如下:下载.zip文件后运行“MA_CandidatesDetection_FeatureExtraction.m”脚本,该脚本将对图像进行预处理、检测微动脉瘤候选区域并从这些候选中提取特征,并将其存储在.xls格式的文件里。 对于分类任务,请参考下一个代码(A2:cell_no.),并在其中指定用于训练和测试模型的数据集最后一个条目的单元格编号。此外,我还提供了一些示例数据供实验使用。
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