图像处理

Origin绘图软件是每一个科研工作者处理数据，绘制论文图片必不可少的一个软件。Origin具有两大主要功能：数据分析和绘图。Origin的数据分析主要包括统计、信号处理、图像处理、峰值分析和曲线拟合等各种完善的数学分析功能。准备好数据后，进行数据分析时，只需选择所要分析的数据，然后再选择相应的菜单命令即可。Origin的绘图是基于模板的，Origin本身提供了几十种二维和三维绘图模板而且允许用户自己定制模板。绘图时，只要选择所需要的模板就行。用户可以自定义数学函数、图形样式和绘图模板；可以和各种数据库软件、办公软件、图像处理软件等方便的连接。本微信公众号后期会提供该软件的使用教程和方法技巧，敬请关注！ 软件适合32和64位的操作系统，破解文件下载地址在文末，请查看！ 软件破解安装步骤如下： 1、 将下载的文件进行解压，打开文件夹包括安装文件和破解文件夹，如下图所示： 2、 右键以管理员模式运行安装文件“OriginInstaller_v9.0.SR2”，按照下图的顺序依次进行安装，序列号为：GF3S4-9089-7991320； 3、 因为安装完成后不能启动软件，所以此处方框里的对勾要去掉； 4、 根据自己电脑的情况进行选择相应的位数； 5、 选择安装的位置 6、 安装完成后，去掉两个方框里的对勾，点击“Finish”； 7、 安装完成后不要打开软件，此时打开“Crack

色图 (color map) 是 MATLAB 系统引入的概念。在 MATLAB 中，每个图形窗口 只能有一个色图 。 色图是 m×3 的数值矩阵，它的每一行是 RGB 三元组。 色图矩阵可以人为地生成 ，也可以调用 MATLAB 提供的函数来定义色图矩阵。 色图 代表的就是一个映射( 彩色映射 )，它不是连续函数类型的映射，而是用一个有三列的矩阵来代表，这三列分别代表颜色的R、G、B分量。 1、数字图像处理中的应用：生成伪彩色图像 索引图像（伪彩色图像）有两个分量，即整数矩阵X和彩色映射矩阵map。映射矩阵map是一个大小为m行3列，且范围在[0,1]之间的浮点值构成的double类二维数组。map的每一行都定义单色的红、绿、蓝三个分量。索引图像将亮度值（灰度）“直接映射”到彩色值。每个像素的颜色有对应的整数矩阵X的值作为指向map的一个指针决定。 下面是常用颜色的RGB值 这种映射， 一般是一种多对一的映射 ，当colormap的行数m比较小时， 图像上的多个灰度值就会映射到一个颜色 。例如：假设灰度图X只有4个像素，它们的值分别为1,64,128,256。若指定彩色映射map=[0 0 0;0.9 0.9 0.9]，则所有X中的值为1的元素会指向该图map的第一行（黑色），其他所有元素都会指向第二行（浅灰色）。下面是代码演示： X = [1,65;128,256]; map

　　随着AI技术的第三次崛起，我们迎来了人工智能的时代。在深度学习不断突破和发展的形势下，人工智能在许多领域都有了不同程度的应用随之而来的是人工智能相关人才的紧缺。如今，人工智能工程师已然成为了人人追捧的香饽饽。那么，人工智能工程师一般需要学什么呢? Python基础、数据科学库、机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘以及图像处理这些知识点一个都不能少。 　　1、编程语言 　　众所周知，Python是人工智能的首选语言，因此人工智能工程师一定要掌握 Python基础。比如说Python环境配置、数值运算、字符串操作、数据结构、判断结构、循环结构以及模块与包等等基础语言，而且必须熟练掌握。当然熟练掌握的意思不是看过一遍理论基础就行，还要懂得实践和应用。因此，在学习 Python基础语法的时候就要多敲敲代码，做做相应的练习。 　　2、数据科学库 　　科学计算库的学习内容包括Numpy概述、Array数组、数组结构、数组类型、数值运算、排序操作、数组形状操作、数组生成函数、常用生成函数等等。除此之外，数据科学库还涉及数据分析处理库、可视化库Matplotlib和可视化库Seaborn。 　　3、人工智能核心技术 　　说到人工智能，就不得不提机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术和实现原理。机器学习有各种算法需要学习，比如线性回归算法、逻辑回归算法、决策树贝叶斯算法

这是一篇19年ICIP关于X射线图像增强文章， 这篇文章的matlab代码已经开源，文章的思路很好，对于动态范围分别不均，特别是高亮度区域对比度比较差的射线图像提升效果明显。我简单的介绍一下这篇文章的思路，这篇文章是将整幅图像的动态范围进行均等分组然后进行线性压缩映射（映射到255），分组的同时还得到了分组的掩膜图，为了避免将均等分组映射后的图像直接相加出现边缘伪影及artifact现象， 作者将掩膜图进行联合双边滤波并将它做为压缩映射图的权重，将权重与压缩映射的图相乘并累加得到最后的结果。 然后来解释一下上面的这副图片： a—>b 线性等分，线性压缩映射 c —> 等分后的掩膜图 d —>g 掩膜图进行高斯滤波后与映射图相乘并加权求和 e —>h 掩膜图进行联合双边滤波后与映射图相乘并加权求和 我对这篇文章也进行了python复现，对图像处理起来比较耗时，这篇文章个人觉得还有很多可以提升的地方，最后打波广告。 做射线图像增强的人很少，欢迎研究这个方向的同学一起交流呀！~~企鹅号码2878570391，添加时备注CSDN呀！ 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4399244/blog/4722602

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 本文转载自：素年清时 一 “叮铃铃，叮铃铃……”一阵清脆的闹铃声打断了丁胜男的美梦，丁胜男挣扎着从被窝里伸出一只手掐灭了手机闹铃，重又昏昏沉沉地睡了过去，她想回到刚刚的梦境之中，却进入了另一个完全不同的梦境。 十分钟之后，手机铃声再次响起，丁胜男梦醒，掐灭铃声，复又睡了过去。 又过了一个十分钟，丁胜男设定的第三个闹铃响了起来，丁胜男知道没法再赖着不起了，只得睁着惺忪的睡眼从温暖舒适的被窝里起身穿衣服。 “什么时候能一直睡到自然醒？”丁胜男自问自答，“恐怕要等到我再也写不动代码的时候了，那时我已经退休，什么都不用干了。” 丁胜男走出房间准备去洗漱，卫生间的门紧闭。丁胜男恨自己总是比隔壁的徐大伟晚起那么几分钟，导致卫生间被他捷足先登，徐大伟起床后的大号必得占用不少时间。“徐大伟，你快点！”丁胜男催促道。 洗漱完毕，身穿长T恤加牛仔裤、背着双肩包的丁胜男出门了。同行的徐大伟揶揄道：“哪里像个程序媛，分明是个女汉子！” 丁胜男白了他一眼，“要你管！” 两人在地铁口的早餐车前买好了早餐塞进了包里，地铁太挤，在外面吃了再进去又来不及，只能带到公司吃。 “刚毕业那会儿，楼下摆摊卖的煎饼好吃，跟老家的一个味儿。”丁胜男感叹道，她和徐大伟是同行兼老乡，这加深了他们对彼此的信任并成为合租的室友。

基于FPGA的数字图像处理原理及应用【PDF+源码】+基于FPGA的嵌入式图像处理系统设计【PDF】 链接: https://pan.baidu.com/s/1jZh6TkjlFilxdsGF3MsxTA 提取码: i6mc *基于FPGA的数字图像处理原理及应用 本书首先介绍FPGA程序设计和图像与视频处理的关键基础理论，然后通过实例代码详细讲解了如何利用FPGA实现直方图操作中的直方图统计/均衡化/线性拉伸/规定化、线性滤波器操作中的均值滤波器、Sobel算子(滤波、求模、求角度)、非线性滤波器操作中的排序类算法/形态学滤波、图像分割算法中的局部自适应分割/Canny算子等。本书在仿真测试部分设计了一种完善的通用测试系统，并利用此测试系统在每一章的仿真测试环节对所设计算法进行严格的测试和验证。本书在最后一章介绍了在视频处理领域常见的输入/输出接口。本书偏向于工程应用，在书中有大量关于如何利用FPGA实现图像处理算法的实例及代码，并对这些算法的原理及其实现过程、算法测试等做了详细的介绍，全部的算法都进行了仿真测试验证。本书提供实例的全部源代码，可登录以下网址免费获取：http：//www.hxedu.com.cn（华信资源教育网）。本书适用于需要利用FPGA进行图像处理和视频分析的学者和工程开发人员。读者需要具备一定的嵌入式设计及FPGA设计的基础知识

在最近刷今日头条以及其他媒体软件时，经常会发现一些AI换脸的视频，于是我想，可不可以自己实现一个可以进行人脸识别的软件程序。我的具体流程是先配合python网络爬虫先进行万张PubFig人脸公共图片的爬取，分析出图片具体特征，然后再配合机器学习的OpenCV视觉库进行软件的构建。有一篇Github的文章讲得很详细，大家可以参考： https://github.com/Hironsan/BossSensor 。 前几篇博客先向大家讲解如何爬取PubFig人脸数据，然后本片的话先用一些动漫人脸图片，向大家展示基本的opencv库的操作，以及用一些公共人脸数据进行简单的人脸识别技术学习。 1.OpenCV简介 　　OpenCV是一个开源的跨平台计算机视觉库，提供的有python接口，并实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 2.需要安装的包 　　本篇先安装Opencv和numpy，pandas等数据分析包即可，如果感觉麻烦的话，可以直接安装Anaconda科学包(数据分析，挖掘，机器学习库合集)，安装与不同编译器配置环境过程这里就不讲解了。 　　下载地址(官网太慢了，推荐下面的地址)： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/opencv-python/ 。python3.5以上的需要下载opencv_python

由于我之前写了不少网络安全技术相关的故事文章，不少读者朋友知道我是从事网络安全相关的工作，于是经常有人在微信里问我： 我刚入门网络安全，该怎么学？要学哪些东西？有哪些方向？怎么选？ 不同于Java、C/C++等后端开发岗位有非常明晰的学习路线，网路安全更多是靠自己摸索，要学的东西又杂又多，难成体系。 常读我文章的朋友知道，我的文章基本以故事为载体的技术输出为主，很少去谈到职场、面试这些方面的内容。主要是考虑到现在大家的压力已经很大，节奏很快，公众号上是让大家放松的地方，尽量写一些轻快的内容。不过随着越来越多的人问我上面这些问题，今天就专门写一篇来摆一摆这个龙门阵。 近几年，随着网络安全被列为国家安全战略的一部分，这个曾经细分的领域发展提速了不少，除了一些传统安全厂商以外，一些互联网大厂也都纷纷加码了在这一块的投入，随之而来的吸引了越来越多的新鲜血液不断涌入。 网络安全分支 其实在网络安全这个概念之上，还有一个更大的概念：信息安全。本文不去探讨二者在学术划分上的区别，如无特殊说明，文中将其视为一个概念，我们来看下实际工作方向上，有哪些细分路线。 在这个圈子技术门类中，工作岗位主要有以下三个方向： 安全研发 安全研究：二进制方向 安全研究：网络***方向 下面逐一说明一下。 安全研发 安全行业的研发岗主要有两种分类： 与安全业务关系不大的研发岗位 与安全业务紧密相关的研发岗位

直方图均衡化 的英文名称是Histogram Equalization. 　　图像对比度增强的方法可以分成两类:一类是直接对比度增强方法;另一类是间接对比度增强方法。直方图拉伸和直方图均衡化是两种最常见的间接对比度增强方法。直方图拉伸是通过对比度拉伸对直方图进行调整，从而“扩大”前景和背景灰度的差别，以达到增强对比度的目的，这种方法可以利用线性或非线性的方法来实现;直方图均衡化则通过使用累积函数对灰度值进行“调整”以实现对比度的增强。 　　直方图均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 　　缺点： 　　1）变换后图像的灰度级减少，某些细节消失； 　　2）某些图像，如直方图有高峰，经处理后对比度不自然的过分增强。 　　直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。 　　这种方法通常用来增加许多图像的局部对比度，尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。 　

[toc] 1. OpenCV实现 在OpenCV中，实现直方图均衡化比较简单，调用equalizeHist函数即可。具体代码如下： #include <iostream> #include <opencv2\opencv.hpp> using namespace std; using namespace cv; int main() { Mat srcImage; srcImage = imread("D:\\Data\\imgDemo\\lena512color.bmp", IMREAD_GRAYSCALE); imshow("原图像", srcImage); Mat dstImage; equalizeHist(srcImage, dstImage); imshow("均衡后", dstImage); waitKey(); return 0; } 注意equalizeHist函数处理的是8位单波段的mat。运行结果如下所示，可以发现经过直方图均衡化之后，图像的对比度增强了很多。 2. 原理 直方图均衡化的基本思想是把原始图的直方图尽可能的均匀分布，其数学原理与数学中的概率论相关。注意，我这里很多论述牺牲了数学的严密性来加强可理解性，毕竟作者只是个应用者和使用者。 1) 概率密度函数 具体到一张图像上来说，可以把图像的灰度（像素值）r_i看作是随机变量