/* tif转换到jpg格式 */ String input2 = "d:/img/a.tif"; String output2 = "d:/img/a.jpg"; RenderedOp src2 = JAI.create("fileload", input2); OutputStream os2 = new FileOutputStream(output2); JPEGEncodeParam param2 = new JPEGEncodeParam(); //指定格式类型，jpg 属于 JP

由于传统的高斯矩阵、伯努利矩阵等观测矩阵在硬件上实现比较困难，观测矩阵的构建一直是压缩传感硬件实现的关键问题之一，因此，选择构建合适的观测矩阵，对于嵌入式视觉压缩传感的实现具有重要的意义。针对嵌入式视觉压缩传感实现的可行性与实时性，通过稀疏变换矢量化和伪随机序列观测矩阵构建相关研究，结合小波稀疏起主要作用系数数据位于矢量矩阵前侧，提出了一种基于小波稀疏的确定性简单二值观测矩阵的压缩传感实现方法。对于N×N图像，在观测值M下，观测矩阵由M个不相同的N维基向量组成，每个向量只有一个元素1，其余元素为

最近在使用Matrix进行绘图的操作。对Matrix的一些方法有了一些更深的体会，记下来，以便日后复习。 Matrix常用的方法： 一、变换方法： Matrix提供了translate(平移)、rotate(旋转)、scale(缩放)、skew(倾斜)四种操作，这四种操作的内部实现过程都是通过matrix.setValues(…)来设置矩阵的值来达到变换图片的效果。 Matrix的每种操作都有set、pre、post三种操作，set是清空队列再添加，pre是在队列最前面插入，post是在队列最后

最近需要用到C++和Matlab的混编，记录一下学习过程。 要实现的是调用Matlab函数，求矩阵前k个最小的特征值及其特征向量。 //C++ #include engine.h //使用Matlab引擎需要包含的头文件 #include using namespace std; int main() { Engine *m_engine; //创建Matlab引擎 m_engine = NULL; //初始化引擎 if((!m_engine && !(m_engine = engOp