图像处理

CV_Daily Issue 20 author:xyang [2019 CVPR oral + Active Learning] Learning Loss for Active Learning 随着更多注释数据，深度神经网络的性能得到改善。 问题是注释的预算是有限的。 对此的一个解决方案是主动学习，其中模型要求人们注释其认为不确定的数据。 已经提出了各种最近的方法来将主动学习应用于深度网络，但是大多数方法要么针对其目标任务而设计，要么对于大型网络而言计算效率低。 在本文中，我们提出了一种新颖的主动学习方法，该方法简单但与任务无关，并且可以与深度网络一起高效地工作。 我们将一个名为“损耗预测模块”的小参数模块附加到目标网络，并学习它以预测未标记输入的目标损失。 然后，该模块可以建议目标模型可能产生错误预测的数据。 这种方法与任务无关，因为无论目标任务如何，都可以从单一损失中学习网络。 我们通过最近的网络架构，通过图像分类，对象检测和人体姿态估计来严格验证我们的方法。 结果表明，我们的方法在任务上始终优于以前的方法。 [2019 CVPR oral ]Striking the Right Balance with Uncertainty 在不平衡数据集上学习无偏模型是一项重大挑战。 稀有类往往在分类空间中得到集中表示，这阻碍了学习边界向新测试示例的泛化。 在本文中

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：张熹熹 PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 图像变换 自然界中有很多的颜色，红红的花，绿绿的草，蓝蓝的天，白白的云，多姿多彩的世界，美轮美奂的图像。 通过手机，照相机就可以定格每一个美的瞬间。 但是，当把这些景象定格的时候，就被采样、量化成了数字图像了。 数字图像就是计算机当中处理的图像，也是我们所处理的图像。 彩色图像有很多的理论，RGB三基色理论啊，HSI彩色模型啊，那些我也还搞得不是特别清楚，就不在此班门弄斧了。 １、彩色图像转换为灰度图像 在对图像进行处理时，很多时候会将彩色图像转换为灰度图像进行处理。 灰度图像即仅有灰度值的图像，灰度值也就是从0~255共256种值的图像，只是灰度我们人眼分得并不是特别清楚。 果然，古人诚不欺我，世间哪儿有绝对的黑白，你看，图像中都200多种灰呢，反正我是分不清楚的。 opencv中已有函数: cvtColor() 来进行图像之间的转换。此函数可以在官方文档上查看其解释。本文只使用它。 如下图所示，将就是小狗狗变成了灰度图像。 代码如下： 第一行，导入opencv包 第二行，读入图像 第三行，显示图像 第四行，转换为灰度图像 第五行

matlab关于傅里叶变换后的频谱和相角的图像重建 题目 ：求出一张图片的傅里叶变换后的频谱和相角，并分别用频谱、相角、频谱+相角进行图形重构。 流程 ： 1、对原灰度图像进行傅里叶变换 2、求出原灰度图像的频谱和相角 3、对频谱和相角进行重建 4、分别用频谱+相角、频谱 、相角重建图像 提示 ： 求频谱：abs（） 求相角可以用phi = atan2(I,R)，也可以直接用 phi = angle()得出相角大小 原图： 实验代码: f = imread(‘C:\Users\ASUS\Desktop\数字图像处理\IMG_4846.JPG’); %读取原图像 x = rgb2gray(f);%得到灰度值图像 subplot(2,3,1);imshow(x);title(‘原图像’); F = fft2(x); %原灰度图像进行傅里叶变换 s = abs(F); subplot(2,3,2);imshow(s);title(‘原图像频谱’); %求原灰度图像的频谱 ph = angle(F);subplot(2,3,3);imshow(ph);title(‘原图像相角’); %求原灰度图像的相角 Fr = s.*cos(ph)+s.*sin(ph).*i; %利用相角和频谱重建图像 fr = abs(ifft2(Fr)); f = uint8(fr);subplot(2,3,4)

学校里有门图像处理的课程最终需要提交一个图像处理系统， 正好之前对于opencv有些了解，就简单的写一个人脸识别小程序吧 效果图如下 笔者IDE使用Pycharm，GUI编程直接使用内置的tkinter 环境： python3.6 opencv4.1 首先导入需要使用的各个库 # -*- coding: utf-8 -*- import sys import importlib import cv2 import tkinter as tk import tkinter.messagebox from tkinter import filedialog 之后我们需要做一个路径选择函数，因为毕竟不能每次识别而去手动改代码内的地址 而这个函数我们稍后会绑定至一个button方便使用 def selectPath(): global path_ path_ = filedialog.askopenfilename() path.set(path_) path = tk.StringVar() 最关键的人脸识别函数 其中所使用到的训练参数数据下载地址： https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 并且xml文件需要放到项目目录下 def imgface(): try : #

库名称简介 Chardet字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。 colorama主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。 Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 difflib，[Python]标准库，计算文本差异 Levenshtein，快速计算字符串相似度。 fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。 esmre,正则表达式的加速器。 shortuuid,一组简洁URL/UUID函数库。 ftfy，Unicode文本工具7 unidecode，ascii和Unicode文本转换函数。 xpinyin，将汉字转换为拼音的函数库 pangu.py，调整对中日韩文字当中的字母、数字间距。 pyfiglet，Python写的figlet程序，使用字符组成ASCII艺术图片 uniout，提取字符串中可读写的字符 awesome slugify，一个Python slugify库，用于处理Unicode。 python-slugify，转换Unicode为ASCII内码的slugify函数库。 unicode-slugify，生成unicode内码，Django的依赖包。 ply，Python版的lex和yacc的解析工具 phonenumbers，解析电话号码，格式，存储和验证的国际电话号码。 python-user-agents

简介 由于工作原因，boss下达的任务就大概说了对图片进行压缩寻找比较合理的方式，还举了一个项目中的坑，就是系统原生的Bitmap.compress设置质量参数为100生成图片会变大的坑。所以我打算用一点时间研究研究Bitmap在内存和外存中的情况。首先需要对图片进行压缩，大家都知道图片是Android里面一个大坑，具体的问题有: OOM，一不留神就用OOM来冲冲喜，所以网上就有了很多解决oom问题的建议，但是由于网友的水平不一也导致建议参差不齐。（内存） 图片压缩再加载失真严重，或者压缩率不够达不到项目要求的效果。（外存） 那我今天就要解决的就是通过今天查阅的资料和自己的判断，还有实践归档一下图片在Android上的问题。并且给出自己解决图片压缩问题的解决方案和实际操作。 1、为什么Android上的图片就不如IOS上的？ libjpeg是广泛使用的开源JPEG图像库，安卓也依赖libjpeg来压缩图片。但是安卓并不是直接封装的libjpeg，而是基于了另一个叫Skia的开源项目来作为的图像处理引擎。Skia是谷歌自己维护着的一个大而全的引擎，各种图像处理功能均在其中予以实现，并且广泛的应用于谷歌自己和其它公司的产品中（如：Chrome、Firefox、 Android等）。Skia对libjpeg进行了良好的封装，基于这个引擎可以很方便为操作系统、浏览器等开发图像处理功能。

问题来由 这个问题是谁问我的我已经不记得了，刚开始的时候他发了这张图像给我，让我给他看一下，我当时告诉他转换一下色彩空间提取就好啦，后来我记得他在微信上有问了我一次，今天我整理文件看到这张图又想起了，感觉他问了我好几次我都没回复挺不意思的，但是我实在不知道他是谁了，微信上消息太多，早已经把他淹没了，加之我记忆力退化严重，思来想去只好写篇文章告诉他，我回答了！如果看完感觉对你也有用，点在看支持即可！ 先看看他发我的图像文件吧 在来说说他的需求： 找到途中全部青色的区域，检测出来，绘制中心点！他用霍夫变换，结果直接翻车了，原因其实我很理解，这个图有很多梯度干扰，噪声干扰，用了肯定翻车！然后他就问我怎么办？ 解题思路 直接转换到HSV色彩空间，得到如下结果： 然后我选择5x5的开操作，完成之后得到 使用OpenCV轮廓发现，对轮廓拟合圆，求的圆心坐标得到输出结果如下： 怎么样，效果好吗？ 代码实现 上述步骤的代码演示，主要分为如下步骤 1.加载图像并转换到HSV色彩空间，得到mask 2.根据mask二值图像，进行形体学处理 3.使用轮廓发现，找到所有最外层轮廓 4.对轮廓进行圆拟合，得到圆心与半径，然后绘制 代码如下： 1#include <opencv2/opencv.hpp> 2#include <iostream> 3 4using namespace cv; 5using

图像边缘检测是图像处理中一个很基础的部分，本文介绍图像边缘检测算法中的模板算子法，内容包括常用的几种一阶二阶微分模板算子，同时，使用C语言实现对应算法，帮助初学者彻底掌握模板算子边缘检测。 [定义与算法] 图像边缘检测实际上就是通过算法找到图像中的边缘点像素，如图Fig.1所示，左边为原图，右边为边缘检测结果图。模板算子法是常用的边缘检测方法。 模板算子的理论基础：边缘是图像中像素灰度值突变的结果，也就是不连续的像素，对于这些突变的地方，它的微分运算中，一阶导数表现为极值点，二阶导数表现为过零点，因此，我们可以用微分算子来计算图像的边缘像素点，而这些微分算子，通常可以通过小区域的模板卷积来近似计算，这种小区域模板就是边缘检测的模板算子，这种模板卷积计算边缘像素的方法就叫做模板算子法。我们通过图示来说明一下，如图Fig.2所示，该图引自《C#数字图像算法典型示例》，对于边缘检测函数f(x)，在边缘点x0和x1处，它的一阶导数表现为极值点，极大值或者极小值，而二阶导数表现为过零点，在x0和x1处二阶导数为0。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4277082/blog/3221452

在今天的吹牛节目开始之前，先交代一件事： 关于玩WP 8.1开发所使用的VS版本问题。对版本的要求是2013的Update2，这是最低要求，只要是这个版本或以上都可以，而update3，update4，update5是不是必须更新呢？不是的，VS的update是可选的，而且每个update都会累积，所以，update越多，安装包的体积越大。因此，WP开发我们只需update2就行了，我用的也是u2。如果你觉得MSDN原版不好下，可以从下面的地址下，我已经把相关的.iso上传到115。这里面是旗舰版。 开发工具 115网盘礼包码：5lbblgv09y6k http://115.com/lb/5lbblgv09y6k 如果你还没有安装VS，我这里分享一个小技巧。就是在安装时，不要勾选Windows Phone 8.0 SDK，安装后就没有8.0的模拟器和镜像，也不能开发8.0的应用，只能开发8.1的，而且只能用真机调试。 安装后，你再下载我上面分享的另一个.iso——windowsphone81sdkupdate1.iso，这里不仅包含8.1的SDK，还带了8.1 Update 1的模拟器，即有“小娜”的版本。 如此一来，你只安装了最新的8.1模拟器，而没有8.0的模拟器了。当然如果你要开发8.0的应用，就要安装Windows Phone 8.0 SDK，我上面说的当你只开发8

3 月，跳不动了？>>> Gabor 变换由 D.Gabor 于 1946 年提出， 当时是为解决傅氏变换局部频率变化的不足， 而在其基础上增加窗函数， 实现有效获得信号的局部信息， 因此 Gabor 变换是一种基于窗口的短时傅氏变换 。 由于所加窗函数为高斯窗， 在频域上具有不变性， 因此 Gabor 变换能在时域与频域同时获得局部信号的变化。 在进行图像处理时， 纹理特征往往反应在局部局域的变化， 因此将 Gabor 变换改造成二维 Gabor 滤波器， 在提取图像纹理特征时取得良好效果。 经研究发现， Gabor 滤波响应与人眼视觉皮层感受野响应相似。 如下图： 第一行是人眼视觉感受野的响应模型， 第二行为 Gabor 滤波变换波形， 最后一行为二者的响应残差。 从中可以发现， Gabor 相应符合人眼视觉感受机制， 可以用来模拟人眼对图像进行处理分析。在第二章视觉显著性计算中可知， Itti 仿生显著性模型中提取的方向特征正是采用 Gabor 滤波得到的， 这进一步说明了在纹理方向性上 Gabor 对图像的处理符合人类视觉显著性特点。 从理论上分析， 二维 Gabor 滤波器之所以对增强局部纹理方面性能突出， 因为在测不准原理之下， 2D-Gabor 是唯一能够达到其下界值的高性能函数。 Gabor 变换在时频两域可同时得到函数的局部最优解， 即时域下能增强局部信息， 频域