边缘检测什么是图像的边缘？图像的边缘是图像最基本的特征之一。所谓边缘（或边沿）是指周围像素灰度有跳跃性变化或“屋顶”变化的那些像素的集合。边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间，因此它是图像分割依赖的重要特征。从本质上说，图像边缘是图像局部特性不连续性（灰度突变、颜色突变、纹理结构

Android计量单位px  ：是屏幕的像素点in  ：英寸mm：毫米pt  ：磅，1/72英寸dp ：一个基于density的抽象单

LBP（LocalBinaryPattern），即局部二进制模式，对一个像素点以半径r画一个圈，在圈上取K个点（一般为8），这K个点的值（像素值大于中心点为1，否则为0）组成K位二进制数。此即局部二进制模式，实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图。在旧版的Opencv里，使用CvHaarClassifierCascade函数，只支持Har

博客内容基于NGUI.3.11.2，讲述NGUI2DUI。设备无关坐标以OpenGL为例，经过各种图形阶段（stage）后，几何形状最终被转换成像素显示在屏幕上。设备屏幕坐标以像素为单位，是设备相关的。不同设备分辨率不一样，即使同一设备，不同窗口的大小也不一样。在不关注具体设备的情况下绘制几何形状，则需要设备无关坐标系统。

Python实现图像信息隐藏之前学习密码学的时候老师有提到过『信息隐藏』，现在用图像的方法尝试一下。思想是：把信息藏到RGB通道中的B通道，然后利用奇偶性可以恢复过来原理从源图中提取文字图像信息，记录这个文字图像信息像素点在图像矩阵中的位置对载体图片进行预处理，将B通道的像素值全部设置

前言一张图片由无数的像素点组成，那么我们将用图片来填充这些像素点_很多人学习python，不知道从何学起。__很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。__很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。__那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视

一、一些基本概念1、长度（真实长度）：英寸、inch2、分辨率：density每英寸像素数 dpi（密度）3、像素：px4、dip的公式：px/dipdpi/160 所以dip类似于英寸、长度（dpdip，sp类似于dip）5、相对分辨率长px\宽px二、平时我们一些概念的混淆1、平时我们说手机的分辨率是3

什么是过度绘制（OverDraw）在多层次重叠的UI结构里面，如果不可见的UI也在做绘制的操作，会导致某些像素区域被绘制了多次。这样就会浪费大量的CPU以及GPU资源。过度绘制最直观的影响就是会导致APP卡顿。还好系统有提供GPU过度绘制调试工具会在屏幕上用不同的颜色，来表明一个像素点位被重复绘制的次数。

数据格式    DICOM将信息分组到datasets中，这意味着胸部X射线图像的文件实际上包含文件中的患者ID，因此图像永远不会被错误地与该信息分开。类似的，JPEG等图像格式也可以使用嵌入式tags中。    DICOM数据对象由许多属性组成，包括名字，ID等，还有一个包含图像像素数据的特殊属性。单个DICOM对象只能包含一个包含像素数

图像的阈值化就是利用图像像素点分布规律，设定阈值进行像素点分割，进而得到图像的二值图像。图像阈值化操作有多种方法，常用方法有经典的OTSU、固定阈值、自适应阈值、双阈值及半阈值化操作。这里对各种阈值化操作进行一个总结。OTSU阈值化在阈值化处理中，常用的算法就是OTSU。发明人是NobuyukiOstu。这种二值化操作阈值的选取非常重要，阈