图像处理项目图像处理项目式教程封图

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本文目录一览：

1、什么是ps项目什么是ps项目
2、盘点5个基于SkiaSharp开发的.Net开源图形项目
3、AI老照片修复,照片动起来,0基础也能快速上手
4、每天一练P11-Python和OpenCV做图像处理(erode)
5、基于Qt可视化的常见OpenCV图像处理实现(附源码)
6、如何操作矢量网络分析仪

什么是ps项目什么是ps项目

1、ps项目(Project)是指在一定人力、物力和财力的约束下，为创造和提供独特的产品或服务，而进行的一次性努力。在ERP系统中，实施项目管理(PS，Project System)的目的是管理和控制项目执行过程中的每一项工作。注意，是宏观的管理和控制。所以，项目的特点就是：人多、钱多、事情多、过程长。你问的是PX项目吧。px项目，指的是二甲苯化工项目。

2、PS在工程中通常指的是生产服务，涵盖了生产过程中的技术支持、售后服务等工作。另外，PS也可以代表项目管理服务，即提供项目规划、进度控制、质量控制等方面的服务。这一阶段的工作对于提升客户满意度、维护企业形象和信誉至关重要。以上便是EP、FEP、PP、PS在工程中各自的含义和作用的简单明了解释。

3、PS代表工程中的“生产服务”或“项目管理服务”，涵盖了生产过程中的技术支持、售后服务等工作，也可以提供项目规划、进度控制、质量控制等方面的服务，对于提升客户满意度、维护企业形象和信誉至关重要。

4、工程中EP、FEP、PP、PS是开发产品的各个阶段，意思分别为：EP：Engineering Production，指工程阶段样板。FEP：Final Engineering Production，指确认阶段的样板。PP：Pilot Production，试产阶段。FS：Feasibility Study，产品开发可行阶段。

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盘点5个基于SkiaSharp开发的.Net开源图形项目

1、富文本编辑工具项目简介：该项目是一个基于.Net开发的开源富文本编辑器，支持.Net4.NetCoreapp1以及.Net 5。它支持大多数常见的字体样式，包括粗体、斜体、下划线等，并具备Emoji和其他国际字符集的字体回退功能。

2、以下是基于SkiaSharp开发的五个.Net开源图形项目：富文本编辑工具：支持.Net4.NetCoreapp.Net 5。提供丰富的字体样式，包括粗体、斜体、下划线等。支持Emoji和其他国际字符集的字体回退。代码地址位于github.com/toptensoftwa...。图像绘制工具：基于Avalonia开发，可在macOS、Linux、Windows上运行。

3、基于Skia的开源项目包括但不限于以下几个： Skia 简介：Skia本身就是一个完整的2D图形库，用于绘制文本、几何图形和图像。它是许多其他基于Skia项目的基础。项目地址：Skia Skija 简介：Skija是Skia的Java绑定，它使得Java应用程序能够使用Skia的图形功能。

4、LiveCharts2是一个.NET开源、功能强大、跨平台的图表库。LiveCharts2是一个专为.NET平台设计的开源图表库，它以其强大的功能、简单灵活的使用方式以及跨平台的兼容性而广受开发者欢迎。

5、LiveCharts2是一个.NET开源、功能强大、跨平台的图表库。简介 LiveCharts2是一个功能全面的开源.NET库，专注于为开发者提供一系列易于使用的图表、地图和仪表组件。这个库的设计初衷是简化图表的创建和管理过程，同时保持高度的灵活性和交互性。

AI老照片修复,照片动起来,0基础也能快速上手

1、对于没有修图或PS基础的人来说，这个项目同样友好。简单的图片可以使用AI工具进行快速修复，而复杂的图片则可以交给专业的设计团队进行精修。照片动起来的效果也是通过AI软件实现的，只需输入相应的指令即可完成，操作过程简单易懂。成本低廉：该项目不需要投入大量的资金去租门面、囤货或购买流量。

2、准备照片首先，你需要一张想要动起来的老照片。如果照片质量不高，比如模糊或者像素低，可以使用一些工具进行超清化处理。例如，TopazAI、SD等工具都是不错的选择，它们可以显著提升照片的清晰度。此外，如果照片是黑白的，你还可以使用palette.fm这个工具给照片上色，让照片更加生动。

3、老照片高清化工具选择：首先，你需要一款能够高清化照片的工具。美图秀秀、醒图等App都具备这一功能，它们可以通过算法提升照片的质量，使老照片变得更加清晰。此外，你还可以使用网站iLoveImage，这是一个免费且易用的图片质量提升工具。操作步骤：打开美图秀秀、醒图或iLoveImage。

每天一练P11-Python和OpenCV做图像处理(erode)

1、在进行腐蚀操作之前，我们首先需要确保已经将OpenCV库成功安装到我们的Python环境中。接下来，让我们导入OpenCV库，并加载一张需要进行腐蚀处理的图像。在图像处理领域，腐蚀操作通常应用于二值化图像上，通过去除图像中的边界部分，实现连接物体的分离。

2、安装OpenCV库：确保OpenCV库已经成功安装到Python环境中。导入OpenCV库：在Python脚本中导入OpenCV库。加载图像：使用OpenCV加载需要进行腐蚀处理的图像。应用腐蚀操作：使用OpenCV提供的erode函数对图像进行腐蚀处理。

3、图像处理经常要用到形态学操作，其中首先要获取结构元素。包括结构元素的大小及形状。我们使用 Numpy 构建了结构化元素，它是正方形的。但有时我们需要构建一个椭圆形/圆形的核。为了实现这种要求，提供了 OpenCV函数 cvgetStructuringElement()。你只需要告诉他你需要的核的形状和大小。

基于Qt可视化的常见OpenCV图像处理实现(附源码)

1、第一步：创建QT项目，在pro文件中添加相机的引用文件。1）添加海康的库。将海康SDK库MVS\Development\Includes和MVS\Development\Libraries\win64复制到工程目录下，并添加到.pro文件中。在.pro文件中会自动显示相关代码，随后在后面添加依赖项。2）配置OpenCV。

2、更新显示：在缩放比例变化后，重新计算选择框的位置和大小，并更新QGraphicsView的显示内容。通过以上步骤，你可以实现一个Python + QGraphicsView的图像及区域选择随窗口动态缩放的功能。这个方案结合了QGraphicsView的灵活性和opencv库的强大图像处理能力，能够满足大多数图像处理和显示的需求。

3、基于OpenCV与Qt5的卡尺找圆工具：有开发者已经基于OpenCV和Qt5框架构建了卡尺找圆工具，这些工具通常具有友好的用户界面和强大的图像处理功能，可以帮助用户快速准确地找到图像中的圆形轮廓。

4、QT UI界面：用于加载模型、选择输入图像或视频、设置参数并显示推理结果。NCNN模型加载与推理：负责加载YOLOv8seg模型（包括.param和.bin文件），对输入图像或视频进行实例分割推理。OpenCV辅助：用于图像预处理和后处理，如调整分辨率、显示结果等。

5、解压OpenCV到指定位置，创建一个build文件夹。使用cmake-gui，设置源码路径和build文件夹，配置为MinGW Makefiles。初次配置可能遇到问题，如ffmpeg下载失败，这时需要重命名ffmpeg.cmake为ffmpeg.txt，修改其中的下载地址为https：//mirror.ghproxy.com/。

6、准备工作下载OpenCV源码访问OpenCV官网下载10版本的源码压缩包。解压到目标安装位置，并将文件夹重命名为sources，表示这是源码文件夹。下载并安装CMake 访问CMake官网下载对应版本的CMake安装包。按照提示完成安装。