求助用LSB算法在gif图像中嵌入和提取一个文本信息

问题描述 基于LSB算法的QR条码数字水印 嵌入算法:( 1 ) 从 Q R 码图像的第 1 行像素开始 读取连续两行像素的像素值 如果相同 则向下移动一行 继续读取连续两行像素的像素值 .以此类推 当读取到两行像素 不相同时 则进入步骤( 2) .( 2 ) 若从步骤 ( 1) 进入( 2) 则从左到右 读取当前两行像素中 第 1 行像素的每一个像素点 当该行像素中某一个像素点满足条件 a 或者条件 b 时 见表 4 则记录该像素点的坐标( XS Y S ) 进入步骤( 3 ) 否则继续读取第

Linux有问必答:如何在PDF中嵌入LaTex中的所有字体 提问: 我通过编译LaTex源文件生成了一份PDF文档.然而,我注意到,并不是所有字体都嵌入到了PDF文档中.我怎样才能确保所有的字体嵌入在由LaTex生成的PDF文档中? 当你创建一个PDF文件时,在PDF文件中嵌入字体是一个好主意.如果你不嵌入字体,PDF浏览器可以在计算机上没有字体的情况下使用其他东西代替.这将导致文件被在不同的PDF浏览器或操作系统平台上呈现不同的样式.当你打印出来的文档时,缺少的字体是一个问题. 当你从LaT

问题描述 单目视觉定位中根据图像中目标物大小确定距离,有没有什么可用的算法? 在做机器人单目视觉定位 现在可以测出目标物对机器人的角度 让机器人朝目标物走 如何知道机器人到什么位置停下来 解决方案 http://wenku.baidu.com/link?url=AV4BF8YhP7MhWfLFtZWt_-JRM80tSZqB__nSbo56pfWYZHZT7VSfA2_qYHZ-IBgVuezA0-n4W9tRpPzK1CYlfXe9OJ1vZ5VVm-GF5Bo_UfKhttp://wenku

问题描述 如何在单幅图像中消去阴影 在对图像处理时,由于图像中的阴影出现,导致算法无法进行,怎样可以将单幅图像里的阴影消去 解决方案 /*********************************************/ //阴影检测 /*********************************************/ CvPoint downleft,upright; int cnt; int dir[8][2]={-1,-1,-1,0,-1,1,0,1,0,-1,1,1,1

x264代码剖析(十六):核心算法之宏块编码中的量化编码           为了进一步节省图像的传输码率,需要对图像进行压缩,通常采用变换编码及量化来消除图像中的相关性以减少图像编码的动态范围.本文主要介绍量化的相关内容,并给出x264中量化编码的代码分析.   1.量化编码           量化过程就是根据图像的动态范围大小确定量化参数,既保留图像必要的细节,又可以减少码流.在图像编码中,变换编码和量化从原理上讲是两个独立的过程.但在H.264中,将两个过程中的乘法合二为一,并进一步采用

x264代码剖析(十五):核心算法之宏块编码中的变换编码           为了进一步节省图像的传输码率,需要对图像进行压缩,通常采用变换编码及量化来消除图像中的相关性以减少图像编码的动态范围.本文主要介绍变换编码的相关内容,并给出x264中变换编码的代码分析.   1.变换编码           变换编码将图像时域信号变换成频域信号,在频域中图像信号能量大部分集中在低频区域,相对时域信号,码率有较大的下降. H.264对图像或预测残差采用4×4整数离散余弦变换技术,避免了以往标准中使用的通

问题描述 通过图像处理检测图像中的印刷品是否展平 针对一幅图像,利用图像处理算法检测图像中的印刷品是否展平,哪里出现变形?求指导

今天百度搜资料还搜到了自己的...<访问图像中每个像素的值>,这是之前写的了,用的也是2.0的风格IplImage*格式,不太适用后来Mat的格式,特此重写一篇. 以下例子源自<The OpenCV Tutorials --Release 2.4.2>2.2 How to scan images, lookup tables and time measurement with OpenCV 图像容器Mat 还是先看Mat的存储形式.Mat和Matlab里的数组格式有点像,但一般是二

原文:利用OpenCV检测图像中的长方形画布或纸张并提取图像内容 基于知乎上的一个答案.问题如下: 也就是在一张照片里,已知有个长方形的物体,但是经过了透视投影,已经不再是规则的长方形,那么如何提取这个图形里的内容呢?这是个很常见的场景,比如在博物馆里看到一幅很喜欢的画,用手机找了下来,可是回家一看歪歪斜斜,脑补原画内容又觉得不对,那么就需要算法辅助来从原图里提取原来的内容了.不妨把应用的场景分为以下: 纸张四角的坐标(图中红点)已知的情况 也就是上面的左图中4个红点是可以准确获取,比如手动标注