图像处理

<div class="title_1">一、相关概念</div> 1. 一般我们人区分谁是谁，给物品分类，都是通过各种特征去辨别的，比如黑长直、大白腿、樱桃唇、瓜子脸。王麻子脸上有麻子，隔壁老王和儿子很像，但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样，让你确定这是你儿子。 还有其他物品、什么桌子带腿、镜子反光能在里面倒影出东西，各种各样的特征，我们通过学习、归纳，自然而然能够很快识别分类出新物品。 而没有学习训练过的机器就没办法了。 但是图像是一个个像素点组成的，我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了。其中颜色特征是最常用的，（其余常用的特征还有纹理特征、形状特征和空间关系特征等） 其中又分为 直方图 颜色集 颜色矩 聚合向量 相关图 1、直方图 在Python中利用opencv中的calcHist()方法获取其直方图数据，返回的结果是一个列表，使用matplotlib，画出了这两张图的直方图数据图 import cv2 import numpy from matplotlib import pyplot if __name__ == '__main__': imgobj1 = cv2.imread('pho.jpg') imgobj2 = cv2.imread('ph1.jpg') hist1 = cv2.calcHist([imgobj1], [0], None,

Halcon中Image有多种像素表示方式，这方面网上找到的资料比较少，有一张大恒图像培训的文档中提到过，感觉描述比较准确： 里面有四种类型比较类似： uint2、int1、int2、int4 。 区分起来很简单， 带1表示8位，带2表示16位，带4表示32位，带u表示无符号（即无“负号”这种符号） 我用Photoshop生成一张0-255黑白渐变的黑白bmp图片（尺寸256*256），如下： 下面我想探究一下，看这几种不同的图像格式各自的灰度取值范围是多少。 1 read_image (Image, ' 8bit.bmp ' ) // byte : 0-255 2 3 * 转换格式观察 4 convert_image_type(Image,Image_int1, ' int1 ' ) // 0-127 5 convert_image_type(Image,Image_direction, ' direction ' ) // 0-179、255 通过 convert_image_type 转换为 “int1”、“direction” 格式时，图片发生了很大变化（如上图所示）。而转换为其他格式时，图像样子基本与原图（byte格式）差异不大，这是为什么呢？ 因为“int1”是8位有符号数，如果类比计算机科学的话，取值范围应该是-128-127，显然无法兼容灰度范围在0

当今，车牌识别相机广泛地应用在智能交通管理系统中，对车辆管理发挥了巨大的作用。众所周知，车牌识别(LPR)系统是以图像处理、模式识别等技术为基础的智能识别系统，通过摄像机拍摄道路上行驶的车辆，形成图像，再进行车牌号码的识别。 技术支持 车牌识别在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。算法融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平，在相关行业领域得到用户的广泛好评。 车牌识别算法优点 1、整车车牌识别率高：白天识别率≥99.7，夜间识别率≥98%； 2、识别速度快：极致优化的车牌定位和识别算法，识别时间≤50毫秒(200万图片)； 3、支持车牌种类齐全：蓝牌、黄牌、挂车号牌、新军牌、警牌、新武警车牌、教练车牌、大使馆车牌、农用车牌、个性化车牌、港澳出入境车牌、澳台车牌、民航车牌、领馆车牌、新能源车牌等； 4、车牌宽度要求低：60-400像素宽度均可识别； 5、纯C编写，跨平台应用灵活； 产品形态 加密锁、车牌识别SDK开发包、开发文档 识别类型 标清、高清图片/视频；可识别1路、2路、4路、8路、16路、32路 支持的调用例程 C#、DELPHI、VB、VC++、JAVA 像素宽度 60-400像素宽度 特征识别 车牌颜色、车标类型、车身颜色 车牌类型

不管你是出于什么目的点进来的，首先你要知道，这是一个正经的教程……╭(╯^╰)╮ 今天要介绍的项目是用 Python 制作一个鉴黄程序，它可以识别一张图片是否为色情图片。 内容出自课程 ——「Python 实现色情图片识别」，完全免费，欢迎大家来实验楼亲手操作一遍～ Python 实现色情图片识别 ​ www.shiyanlou.com 项目名称： 【Python3 色情图片识别】 项目简介： 该项目使用 Python3 去识别图片是否为色情图片，会使用到 PIL 这个图像处理库，会编写算法来完成对划分图像的皮肤区域。 涉及知识点： Python 3 的模块的安装 Python 3 基础知识 肤色像素检测与皮肤区域划分算法 Pillow 模块的使用 argparse 模块的使用 效果展示： 程序原理： 根据颜色（肤色）找出图片中皮肤的区域，然后通过一些条件判断是否为色情图片。 程序的关键步骤如下： 遍历每个像素，检测像素颜色是否为肤色 将相邻的肤色像素归为一个皮肤区域，得到若干个皮肤区域 剔除像素数量极少的皮肤区域 我们定义非色情图片的判定规则如下（满足任意一个判定为真）： 皮肤区域的个数小于 3 个 皮肤区域的像素与图像所有像素的比值小于 15% 最大皮肤区域小于总皮肤面积的 45% 皮肤区域数量超过 60 个 这些规则你可以尝试更改，直到程序效果让你满意为止

　　机器之心原创 　　 作者：付海天、樊晓芳 　　 　　 新冠疫情的肆虐，牵动了无数人的心弦。CT影像是新冠肺炎诊断的重要依据，大量疑似病例的CT影像诊断和确诊患者的CT影像评估给影像医生带来了沉重的工作负担。医学影像AI公司纷纷在此次疫情中贡献力量，推出新冠肺炎CT诊断产品，辅助影像医生在有限的时间内对海量CT影像进行快速诊断。实际上，在新冠疫情之前，医学影像AI产品就已经走在商业化道路之中，能够对X光、CT、MR、病理图像等多种影像类型进行识别分析，并在肺结节、乳腺癌、脑卒中等多个病种诊断中取得相当效果。此次疫情让医学影像AI产品受到更多关注与认可，医学影像AI公司也将迎来一波新的发展机遇期。 　　医学影像是医疗数据最密集的领域，医疗数据中超过80%来源于医学影像，人工智能技术已经应用在医疗行业多个领域，但医学影像是应用最成熟的领域之一。深度学习算法模型的训练需要海量数据支撑，医学影像由于其数据密集的特性，让以深度学习为代表的人工智能技术有了广阔的发挥空间，而其中又以X光、CT等类型影像的识别分析最为成熟。 　　 　　医学影像成像设备及医学影像信息系统 　　封闭的医疗体系已经无法满足医学影像AI快速发展的需要，医疗机构、影像AI开发商等各方协作与联合成为必然趋势。医学影像算法模型的训练需要以大量的优质标注数据为基础，单个医院的影像数据难以满足影像AI模型训练的要求

无论是新手还是资深的网页设计师，除了掌握必备技能，选择一款适合自己的网页设计软件也十分重要！使用一款适合自己的网页设计工具，往往能令工作效率大增。 了解常用的网页制作软件及功能是必备之基础，但是对于初学者来说，往往显得还不明确，下面macdown小编就为大家介绍几款网页设计常用软件，也是网页设计必备软件，希望对想要学习网页设计的新手提供一些帮助！ 网页设计软件下载 https://www.macdown.com/news/3952.html 必学 Photoshop 既然是网页设计，那么Photoshop自然是必须要学的。用Photoshop来完成网站内页效果图的制作是非常不错的。学习Photoshop不是最终目的，其更需要的是：要懂一些视觉层面、设计理论以及交互设计相关的知识，以避免一些常识性错误。 强大的 ps ，不仅网页设计师喜欢，用它来P图，这款软件也深受广大人群的喜爱。 掌握 Dreamweaver 软件 Dreamweaver是目前行业中最优秀的一款网站开发利器,它提供了方便快捷的工具，不仅使得网页制作过程更加直观，同时也大大简化了网页制作步骤，以快速制作网站雏形、设计、更新和重组网页。 dw 主要用于动态网页和静态网页的开发，网页代码编辑和网页架构设计工具。也是现今网友用得最多的网站设计工具。新版本的dw2020比以往任何版本都更专注、更高效和快速，具备全新代码编辑器

车牌识别技术是指对摄像机所拍摄的车辆图像或视频序列，经过机器视觉、图像处理和模式识别等算法处理后自动读取车牌号码、车牌类型、车牌颜色等信息的技术，是人工智能技术中重要的分支。它的硬件基础包括触发设备、摄像设备、照明设备、图像采集设备、识别车牌号码的处理机，其软件核心包括车牌定位、字符分割、字符识别等算法。 目前已经被广泛应用于智能交通系统的各种场合，像公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通全自动化管理有着现实的意义。 车牌识别流程 1图像采集 根据车辆检测方式的不同，图像采集一般分为两种，一种是静态模式下的图像采集，通过车辆触发地感线圈、红外或雷达等装置，给相机一个触发信号，相机在接收到触发信号后会抓拍一张图像，该方法的优点是触发率高，性能稳定，缺点是需要切割地面铺设线圈，施工量大；另一种是视频模式下的图像采集，外部不需要任何触发信号，相机会实时地记录视频流图像，该方法的优点是施工方便，不需要切割地面铺设线圈，也不需要安装车检器等零部件，但其缺点也十分显著，由于算法的极限，该方案的触发率与识别率较之外设触发都要低一些。 2预处理 由于图像质量容易受光照、天气、相机位置等因素的影响，所以在识别车牌之前需要先对相机和图像做一些预处理，以保证得到车牌最清晰的图像

本篇将介绍图像边缘检测中的Canny边缘检测，这是传统边缘检测学习中的必学内容，也是图像算法面试中的常见问题，本文将教会初学者如何在理解算法的基础之上，通过C语言来实现Canny边缘检测算法，从而做到心中有底，胸有成竹。 [定义与算法] Canny边缘检测算子是John F. Canny于 1986 年开发出来的一个多级边缘检测算法。由于它理论上的相对完善性和效果的优异，在工业中有广泛的应用。Canny边缘检测如图Fig.1所示，左边为原图，右边为边缘检测结果图，高低阈值的选择分别为150和30。 Canny边缘检测算法的流程步骤如下(我们统一使用图一左作为测试图)： 2. 高斯滤波平滑处理 由于图像中经常包含一些高斯噪声，因此，在边缘检测前我们要先用高斯滤波器对其进行滤波，关于高斯滤波的内容可以参考前面章节，有详细的算法说明。为了方便，通常是使用一些高斯模板，这里我们使用如下的高斯滤波器模板。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4263893/blog/3274930

matlab中，在图像处理的过程中，数据集中往往出现pgm、jpg、bmp等格式的图像，对于pgm图像无法预览打开，对数据集的浏览造成了一定的困难。这里以base-boss数据集为例，将10000张pgm图片批量转化为bmp、jpg等格式。 原图文件夹 图像库是序号1-10000的pgm图像。 function pgm2bmp input_dir='C:\Users\Administrator\Desktop\database\BOSSbase_1.01'; %读取数据集的地址（文件夹位置） output_dir='C:\Users\Administrator\Desktop\bmp'; %设置好输出位置（文件夹位置） files=dir([input_dir '/*.pgm']); %打开文件夹中pgm图片 for w=1:length(files) filename=[input_dir '/' files(w).name]; I=imread(filename); name=files(w).name; long=size(name,2)-2; style='bmp'; %准备改为bmp格式 name(1,long:end)=style;%修改文件夹中文件名的后缀名以达到期望的修改格式 imwrite(I,[output_dir '/' name]); end end

　　我正在做一个关于SVM的小项目，在我执行验证SVM训练后的模型的时候，得到的report分数总是很高，无论是召回率（查全率）、精准度、还是f1-score都很高： 图1 分类器分数report 　　但是，对于训练的效果就非常差，差到连包含训练集的测试集都无法正确分类，如下图所示，左边是原图像，右边是分类图像，（我标注的标签样本是黄色区域与褐色区域），其中SVC的默认参数为rbf、C=1.0、gamma=“auto_deprecated”，LinearSVC的默认参数为：C=1.0、class_weight=none、dual=true、loss=“squard_hinge”: a.原图 b.SVC（default parameter） c.LinearSVC(default parameter) 图2. 默认分类效果 　　 　　由上文可以发现，分类器分类的效果很不好，为了进一步验证这个问题的原因，接下来我分别对LinearSVC和SVC进行参数调整： 1、LinearSVC参数调整 C：使用损失函数是用来对样本的分类偏差进行描述，例如: 由上文可以发现，分类器分类的效果很不好，为了进一步验证这个问题的原因，接下来我分别对LinearSVC和SVC进行参数调整： 1、LinearSVC参数调整 C：使用损失函数是用来对样本的分类偏差进行描述，例如: 引入松弛变量后