Rumah pembangunan bahagian belakang C++ Teknologi penjanaan imej dalam C++

Teknologi penjanaan imej dalam C++

Aug 21, 2023 pm 10:48 PM
pemprosesan imej pengaturcaraan c++ Menjana algoritma

Dengan peningkatan populariti penglihatan komputer dan pemprosesan imej dalam pelbagai bidang, permintaan terhadap teknologi penjanaan imej juga semakin meningkat. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer, C++ juga digunakan secara meluas dalam penjanaan imej. Artikel ini akan memperkenalkan teknologi penjanaan imej yang biasa digunakan dalam C++, termasuk penjanaan fraktal, penjanaan warna kecerunan, penjanaan imej tekstur, dsb. yang dilaksanakan melalui kod.

1. Penjanaan Fraktal

Fraktal merujuk kepada angka geometri dengan persamaan diri. Pelaksanaannya termasuk rekursi dan lelaran. Dalam C++, kita boleh menggunakan rekursi untuk mencapai penjanaan fraktal. Grafik fraktal biasa termasuk kepingan salji Koch, fraktal segi tiga, pokok fraktal, dsb.

Ambil kepingan salji Koch sebagai contoh Proses penjanaan adalah untuk membahagikan tepi kepada tiga bahagian yang sama, keluarkan bahagian tengah dan menggantikannya dengan dua tepi, dan menjananya secara rekursif sehingga bilangan lapisan yang telah ditetapkan dicapai. Berikut ialah pelaksanaan kod mudah:

void DrawKoch( int n, POINT a, POINT b ) {
    if (n == 0) {
        line(a.x, a.y, b.x, b.y);
    }
    else
    {
        POINT offset = { (b.x - a.x) / 3, (b.y - a.y) / 3 };
        POINT p1 = { a.x + offset.x, a.y + offset.y };
        POINT p2 = { b.x - offset.x, b.y - offset.y };
        POINT p3 = { (int)(0.5*(a.x + b.x) - sqrt(3) / 6 * (b.y - a.y)), 
                     (int)(0.5*(a.y + b.y) + sqrt(3) / 6 * (b.x - a.x)) };
        DrawKoch(n - 1, a, p1);
        DrawKoch(n - 1, p1, p3);
        DrawKoch(n - 1, p3, p2);
        DrawKoch(n - 1, p2, b);
    }
}
Salin selepas log masuk

2. Penjanaan warna kecerunan

Warna kecerunan merujuk kepada proses kecerunan dari satu warna ke warna yang lain. Dalam C++, kita boleh menjana warna kecerunan semula jadi dengan mengira nilai RGB bagi setiap piksel. Warna kecerunan biasa termasuk kecerunan jejarian dan kecerunan linear.

Mengambil kecerunan linear sebagai contoh, kita boleh mengira nilai RGB bagi warna setiap piksel mengikut kedudukannya dalam imej, dan mengisinya dalam kedudukan piksel yang sepadan. Berikut ialah pelaksanaan kod mudah:

for (int i = 0; i < height; i++) {
    for (int j = 0; j < width; j++) {
        float ratio_x = (float)j / width;
        float ratio_y = (float)i / height;
        int r = ratio_x * start_r + (1 - ratio_x) * end_r;
        int g = ratio_x * start_g + (1 - ratio_x) * end_g;
        int b = ratio_x * start_b + (1 - ratio_x) * end_b;
        int c = RGB(r, g, b);
        image.setPixel(j, i, c);
    }
}
Salin selepas log masuk

3. Penjanaan imej tekstur

Imej tekstur merujuk kepada menampal pelbagai corak, warna dan sebagainya pada imej untuk mendapatkan kesan visual yang baik. Dalam C++, kita boleh menggunakan fungsi yang berbeza untuk menghasilkan pelbagai imej tekstur. Imej tekstur biasa termasuk imej hingar, imej butiran kayu, imej kertas, dsb.

Ambil imej hingar sebagai contoh Imej hingar merujuk kepada imej dengan sifat rawak Ia digunakan secara meluas dalam teks, latar belakang halaman web, permainan dan medan lain. Kita boleh menggunakan hingar Perlin atau fungsi hingar ringkas untuk menjana nilai RGB bagi setiap piksel imej, dengan itu mendapatkan imej hingar dengan sifat rawak. Berikut ialah pelaksanaan kod mudah:

for (int i = 0; i < height; i++) {
    for (int j = 0; j < width; j++) {
        float ratio_x = (float)j / width;
        float ratio_y = (float)i / height;
        int r = (int)((1.0 - ratio_x) * (1.0 - ratio_y) * 255.0);
        int g = (int)(ratio_x * (1.0 - ratio_y) * 255.0);
        int b = (int)(ratio_x * ratio_y * 255.0);
        int c = RGB(r, g, b);
        image.setPixel(j, i, c);
    }
}
Salin selepas log masuk

Ringkasnya, teknologi penjanaan imej dalam C++ terutamanya merangkumi penjanaan fraktal, penjanaan warna kecerunan, penjanaan imej tekstur, dsb. Aplikasi teknologi ini boleh meluaskan skop aplikasi pemprosesan imej dan penglihatan komputer, dan juga mengemukakan keperluan yang lebih tinggi untuk pembangun.

Atas ialah kandungan terperinci Teknologi penjanaan imej dalam C++. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Jan 23, 2024 am 10:39 AM

Jarak Wasserstein, juga dikenali sebagai Jarak EarthMover (EMD), ialah metrik yang digunakan untuk mengukur perbezaan antara dua taburan kebarangkalian. Berbanding dengan perbezaan tradisional KL atau perbezaan JS, jarak Wasserstein mengambil kira maklumat struktur antara pengedaran dan oleh itu mempamerkan prestasi yang lebih baik dalam banyak tugas pemprosesan imej. Dengan mengira kos pengangkutan minimum antara dua pengedaran, jarak Wasserstein dapat mengukur jumlah kerja minimum yang diperlukan untuk mengubah satu pengedaran kepada yang lain. Metrik ini mampu menangkap perbezaan geometri antara taburan, dengan itu memainkan peranan penting dalam tugas seperti penjanaan imej dan pemindahan gaya. Oleh itu, jarak Wasserstein menjadi konsep

Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Jan 23, 2024 am 08:30 AM

VisionTransformer (VIT) ialah model klasifikasi imej berasaskan Transformer yang dicadangkan oleh Google. Tidak seperti model CNN tradisional, VIT mewakili imej sebagai jujukan dan mempelajari struktur imej dengan meramalkan label kelas imej. Untuk mencapai matlamat ini, VIT membahagikan imej input kepada berbilang patch dan menggabungkan piksel dalam setiap patch melalui saluran dan kemudian melakukan unjuran linear untuk mencapai dimensi input yang dikehendaki. Akhir sekali, setiap tampalan diratakan menjadi satu vektor, membentuk urutan input. Melalui mekanisme perhatian kendiri Transformer, VIT dapat menangkap hubungan antara tampalan yang berbeza dan melakukan pengekstrakan ciri dan ramalan klasifikasi yang berkesan. Perwakilan imej bersiri ini ialah

Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan kecacatan pada foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. Prinsip teknikal pemulihan foto lama terutamanya merangkumi aspek-aspek berikut: 1. Penyahnosian dan penambahbaikan imej Apabila memulihkan foto lama, foto itu perlu dibunyikan dan dipertingkatkan terlebih dahulu. Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto. 2. Pemulihan dan pembaikan imej Dalam foto lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej

Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Jan 23, 2024 am 08:06 AM

Pembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat. Kaedah pembinaan semula Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. 1) Kaedah berasaskan interpolasi Pembinaan semula imej resolusi super berdasarkan interpolasi

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# Oct 08, 2023 pm 07:06 PM

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam pembangunan perisian moden, pemprosesan imej dan reka bentuk antara muka grafik adalah keperluan biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum, C# mempunyai pemprosesan imej yang berkuasa dan keupayaan reka bentuk antara muka grafik. Artikel ini akan berdasarkan C#, membincangkan cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik, dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Isu pemprosesan imej: Bacaan dan paparan imej: Dalam C#, bacaan dan paparan imej adalah operasi asas. Boleh digunakan.N

Pembangunan Java: bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej Pembangunan Java: bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej Sep 21, 2023 am 08:39 AM

Pembangunan Java: Panduan Praktikal untuk Pengecaman dan Pemprosesan Imej Abstrak: Dengan perkembangan pesat penglihatan komputer dan kecerdasan buatan, pengecaman dan pemprosesan imej memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej, serta menyediakan contoh kod khusus. 1. Prinsip asas pengecaman imej Pengecaman imej merujuk kepada penggunaan teknologi komputer untuk menganalisis dan memahami imej untuk mengenal pasti objek, ciri atau kandungan dalam imej. Sebelum melakukan pengecaman imej, kita perlu memahami beberapa teknik pemprosesan imej asas, seperti yang ditunjukkan dalam rajah

Nota kajian PHP: pengecaman muka dan pemprosesan imej Nota kajian PHP: pengecaman muka dan pemprosesan imej Oct 08, 2023 am 11:33 AM

Nota kajian PHP: Pengecaman muka dan pemprosesan imej Prakata: Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pengecaman muka dan pemprosesan imej telah menjadi topik hangat. Dalam aplikasi praktikal, pengecaman muka dan pemprosesan imej kebanyakannya digunakan dalam pemantauan keselamatan, buka kunci muka, perbandingan kad, dsb. Sebagai bahasa skrip sebelah pelayan yang biasa digunakan, PHP juga boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi yang berkaitan dengan pengecaman muka dan pemprosesan imej. Artikel ini akan membawa anda melalui pengecaman muka dan pemprosesan imej dalam PHP, dengan contoh kod khusus. 1. Pengecaman muka dalam PHP Pengecaman muka ialah a

Nota Pembangunan C++: Elakkan Pengecualian Penunjuk Null dalam Kod C++ Nota Pembangunan C++: Elakkan Pengecualian Penunjuk Null dalam Kod C++ Nov 22, 2023 pm 02:38 PM

Dalam pembangunan C++, pengecualian penuding nol ialah ralat biasa, yang sering berlaku apabila penunjuk tidak dimulakan atau terus digunakan selepas dikeluarkan. Pengecualian penuding nol bukan sahaja menyebabkan ranap program, tetapi juga boleh menyebabkan kelemahan keselamatan, jadi perhatian khusus diperlukan. Artikel ini akan menerangkan cara untuk mengelakkan pengecualian penuding nol dalam kod C++. Memulakan pembolehubah penunjuk Penunjuk dalam C++ mesti dimulakan sebelum digunakan. Jika tidak dimulakan, penunjuk akan menunjuk ke alamat memori rawak, yang mungkin menyebabkan Pengecualian Penunjuk Null. Untuk memulakan penuding, arahkannya ke an

See all articles