opencv实现图片缩放和旋转

高质量的快速的图像缩放 上篇 近邻取样插值和其速度优化

正文：

为了便于讨论，这里只处理32bit的ARGB颜色；

代码使用C++;涉及到汇编优化的时候假定为x86平台;使用的编译器为vc2005; 为了代码的可读性,没有加入异常处理代码;

测试使用的CPU为AMD64x2 4200+(2.37G) 和 Intel Core2 4400(2.00G);

速度测试说明:

只测试内存数据到内存数据的缩放

测试图片都是800*600缩放到1024*768; fps表示每秒钟的帧数,值越大表示函数越快

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//Windows GDI相关函数参考速度:

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// BitBlt 544.7 fps //is copy 800*600 to 800*600 // BitBlt

篇一：android异步下载网络图片到旋转木马样式中

異步下載圖片到旋轉木馬

一、

需求描述

① 旋轉木馬作為容器，圖片從服務器下載

② 將下載的圖片處理并填充到旋轉木馬中 ③ 採用異步下載并更新到UI使主線程能夠更快運行 二、

描述分析

三、

實現結果

由於Android的版本問題，線程更新不能在OnCreate（）方法中調用，必須重新為異步下載開一個線程，也可以用Android的方法加入判斷 if (android.os.Build.VERSION.SDK_INT >= 11) { StrictMode.ThreadPolicy policy = new StrictMode.ThreadPolicy.Builder().permitAll().build();

1

StrictMode.setThreadPolicy(policy);

}

其中android.os.Build.VERSION.SDK_INT表示Android的SDK版本，11是3.0的版

本，這裡採用4.0的版本：

2

四、 方法比較

在Android中只有UI線程才能刷新介面，而其他副線程是不行的，但是如果在主線程中下載圖片，會導致主線程開銷過大容易卡死的現象。所以爲了防止主線程任務過多，可以採

MFC空间几何变换之图像平移、镜像、旋转、缩放详解

一. 图像平移

前一篇文章讲述了图像点运算(基于像素的图像变换)，这篇文章讲述的是图像几何变换：在不改变图像内容的情况下对图像像素进行空间几何变换的处理方式。

点运算对单幅图像做处理，不改变像素的空间位置；代数运算对多幅图像做处理，也不改变像素的空间位置；几何运算对单幅图像做处理，改变像素的空间位置，几何运算包括两个独立的算法：空间变换算法和灰度级插值算法。

空间变换操作包括简单空间变换、多项式卷绕和几何校正、控制栅格插值和图像卷绕，这里主要讲述简单的空间变换，如图像平移、镜像、缩放和旋转。主要是通过线性代数中的齐次坐标变换。 图像平移坐标变换如下：

运行效果如下图所示，其中BMP图片(0,0)像素点为左下角。

其代码核心算法：

1.在对话框中输入平移坐标(x,y) m_xPY=x，m_yPY=y

2.定义Place=dlg.m_yPY*m_nWidth*3 表示当前m_yPY行需要填充为黑色 3.新建一个像素矩阵 ImageSize=new unsi

摘 要

近年来随着智能交通系统的全面实施，车牌自动识别(License Plate Recognition，LPR)技术应用越来越广泛。车牌识别作为目前智能交通系统不可或缺的一部分，已经普遍的应用到各个领域。

本文主要研究汽车牌照自动识别技术，通过研究国内现有车牌特征，使用相关识别算法，利用VC++和OpenCV（计算机视觉库）等开源库，开发了一个车牌识别工具。该工具可以使用数字图像处理技术，模式识别，计算机视觉分析技术，对图像进行处理、定位、分割，从而实现车牌识别，准确获取车牌号码。

本文使用水平分割、垂直分割和车牌大小归一化技术对预处理之后的图像进行定位，同时利用 OpenCV库中的边缘检测方法将已定位好的车牌区域进行分割、保存，对已经分割的图像使用字符切割算法进行切割，最终将切割的字符保存为单个的字符图像，使用已有的字符模板进行特征值匹配，实现字符识别功能。

最后本文对已经完成的车牌识别工具进行了实验，实验结果表明该工具可以快速准确的进行车牌号码识别。

关键词： OpenCV；车牌定位；车牌识别

ABSTRACT

In recent years, with the full of implementation intelligent

JQuery图片轮播（类似flash）

效果图：

以下为完整代码

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