是否有一种巧妙的(即:无分支)方法来“压缩”十六进制数。基本上把所有的0都移到一边？例如:0x10302040->0x13240000或0x10302040->0x00001324我看了BitTwiddlingHacks但什么也没看到。适用于SSE数值旋转算法。我需要删除任何变为0的枢轴。我可以使用_mm_cmpgt_ps找到好的枢轴，_mm_movemask_ps将其转换为掩码，然后进行一些黑客攻击以获得类似的东西以上。十六进制值被混入_mm_shuffle_ps指令的掩码中，以对SSE128位寄存器执行置换。 最佳答案 计算_p
是否有一种巧妙的(即:无分支)方法来“压缩”十六进制数。基本上把所有的0都移到一边？例如:0x10302040->0x13240000或0x10302040->0x00001324我看了BitTwiddlingHacks但什么也没看到。适用于SSE数值旋转算法。我需要删除任何变为0的枢轴。我可以使用_mm_cmpgt_ps找到好的枢轴，_mm_movemask_ps将其转换为掩码，然后进行一些黑客攻击以获得类似的东西以上。十六进制值被混入_mm_shuffle_ps指令的掩码中，以对SSE128位寄存器执行置换。 最佳答案 计算_p
我已经按照以下概念在OpenGL中实现了mask:面具由黑色和白色组成。前景纹理应仅在蒙版的白色部分可见。背景纹理应仅在蒙版的黑色部分可见。我可以使用glBlendFunc()使白色部分或黑色部分按预期工作，但不能同时使两者工作，因为前景层不仅融合到蒙版上，还融合到背景层上。有没有人知道如何以最佳方式完成此任务？我一直在网上搜索并阅读有关片段着色器的内容。这是要走的路吗？ 最佳答案 这应该可行:glEnable(GL_BLEND);//UseasimpleblendfuncfordrawingthebackgroundglBlend
我已经按照以下概念在OpenGL中实现了mask:面具由黑色和白色组成。前景纹理应仅在蒙版的白色部分可见。背景纹理应仅在蒙版的黑色部分可见。我可以使用glBlendFunc()使白色部分或黑色部分按预期工作，但不能同时使两者工作，因为前景层不仅融合到蒙版上，还融合到背景层上。有没有人知道如何以最佳方式完成此任务？我一直在网上搜索并阅读有关片段着色器的内容。这是要走的路吗？ 最佳答案 这应该可行:glEnable(GL_BLEND);//UseasimpleblendfuncfordrawingthebackgroundglBlend
在openCV中创建蒙版/**resultIwant0000000000000000001111000011110000111100001111000000000000000000*/cv::Matmask=cv::Mat::zeros(8,8,CV_8U);std::cout(i)+2;for(intj=0;j!=4;++j){*ptr++=1;}}std::coutopenCV是否为我们提供了任何内置函数来创建这样的掩码？为这个任务创建一个函数很简单，但是openCV的函数总是比天真的手工代码快 最佳答案 当然，有一个更简单的方
在openCV中创建蒙版/**resultIwant0000000000000000001111000011110000111100001111000000000000000000*/cv::Matmask=cv::Mat::zeros(8,8,CV_8U);std::cout(i)+2;for(intj=0;j!=4;++j){*ptr++=1;}}std::coutopenCV是否为我们提供了任何内置函数来创建这样的掩码？为这个任务创建一个函数很简单，但是openCV的函数总是比天真的手工代码快 最佳答案 当然，有一个更简单的方
我想将二进制蒙版应用于彩色图像。请提供一个基本的代码示例，并正确解释代码的工作原理。另外，是否有一些选项可以永久应用掩码，以便所有功能仅在掩码内运行？ 最佳答案 虽然@perrejba的回答是正确的，但它使用了遗留的C风格函数。由于问题标记为C++，您可能希望使用一种方法:inputMat.copyTo(outputMat,maskMat);所有对象的类型都是cv::Mat。请注意，屏蔽是二进制的。掩码中的任何非零值都被解释为“复制”。即使蒙版是灰度图像。还要注意.copyTo()函数在复制之前不会清除输出。如果您想永久更改原始图像
我想将二进制蒙版应用于彩色图像。请提供一个基本的代码示例，并正确解释代码的工作原理。另外，是否有一些选项可以永久应用掩码，以便所有功能仅在掩码内运行？ 最佳答案 虽然@perrejba的回答是正确的，但它使用了遗留的C风格函数。由于问题标记为C++，您可能希望使用一种方法:inputMat.copyTo(outputMat,maskMat);所有对象的类型都是cv::Mat。请注意，屏蔽是二进制的。掩码中的任何非零值都被解释为“复制”。即使蒙版是灰度图像。还要注意.copyTo()函数在复制之前不会清除输出。如果您想永久更改原始图像
训练完模型得到视盘视杯的分割结构之后，查看论文中的示例图，分割结果的显示为：下面是可视化过程中遇到的一些问题问题1：怎么可视化npy文件cv2.imshow("ima",ima)#需要两个参数记住图片名称不可少cv2.waitKey()#等待时间不写就是手动0就是1s后会自动关闭注意！！！失败的原因cv2显示的时候图像必须是(h,w,c)通道数在最后否则出现报错转换维度ima=image.transpose(1,2,0)这里显示出来的图像颜色也很奇怪查阅资料发现：如果希望使用np.load读取图片，且使用cv2.imshow来输出正常照片的话，可以在输出时把颜色通道的顺序从BGR调整为RGB就
训练完模型得到视盘视杯的分割结构之后，查看论文中的示例图，分割结果的显示为：下面是可视化过程中遇到的一些问题问题1：怎么可视化npy文件cv2.imshow("ima",ima)#需要两个参数记住图片名称不可少cv2.waitKey()#等待时间不写就是手动0就是1s后会自动关闭注意！！！失败的原因cv2显示的时候图像必须是(h,w,c)通道数在最后否则出现报错转换维度ima=image.transpose(1,2,0)这里显示出来的图像颜色也很奇怪查阅资料发现：如果希望使用np.load读取图片，且使用cv2.imshow来输出正常照片的话，可以在输出时把颜色通道的顺序从BGR调整为RGB就
