图像处理

1.图像的梯度——定义（百度百科） 根据图像梯度可以把图像看成二维离散函数f(x,y)，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导(即f(x,y)的求导得G(x,y))： 图像梯度: G(x,y) = dx(i,j) + dy(i,j); dx(i,j) = I(i+1,j) - I(i,j); dy(i,j) = I(i,j+1) - I(i,j); 其中，I是图像像素的值(如：RGB值)，(i,j)为像素的坐标。 图像梯度一般也可以用中值差分： dx(i,j) = [I(i+1,j) - I(i-1,j)]/2; dy(i,j) = [I(i,j+1) - I(i,j-1)]/2; 梯度的方向是图像函数f(x,y)变化最快的方向，当图像中存在边缘时，一定有较大的梯度值，相反，当图像中有比较平滑的部分时，灰度值变化较小，则相应的梯度也较小，图像处理中把梯度的模简称为梯度， 由图像梯度构成的图像成为梯度图像 。 2.图像梯度作用 a.通过图像的梯度提取边缘信息，可用于边缘检测； b.通过图像的梯度计算灰度变化情况，增强图像质量。 3.python3实现图像梯度提取 class Image_Gradent(): def __init__(self,image_name): self.img = image_name; #Sobel算子 def sobel_demo(self): grad

小记： 问题1 — RGB与BGR转换 问题2 — BGR灰度化 问题3 — 二值化 问题4 — 大津二值化算法 问题5 — RGB转HSV 一方面是考察图像的以上原理，一方面是考察numpy的使用。 参考： numpy库的基本使用 问题一：通道交换 读取图像，然后将 RGB \text{RGB} RGB 通道替换成 BGR \text{BGR} BGR 通道。 下面的代码用于提取图像的红色通道。 解析： 要把蓝色部分变成红色，而图中蓝色明显，说明B通道灰度值小，故而可以交换 B和R通道中的数值，这样B通道灰度值大，颜色变浅，B通道的灰度值变小，颜色变深，红色也就显现出来了。 import cv2 def BGR2RGB ( img ) : b = img [ : , : , 0 ] . copy ( ) g = img [ : , : , 1 ] r = img [ : , : , 2 ] img [ : , : , 0 ] = r img [ : , : , 1 ] = g img [ : , : , 2 ] = b return img img = cv2 . imread ( "imori.jpg" ) img = BGR2RGB ( img ) cv2 . imshow ( "result" , img ) cv2 . waitKey ( ) 问题二：灰度化

一、 图像轮廓和直方图 1.1原理 图像轮廓：因为绘制轮廓需要对每个坐标的像素值施加一个阈值，所以首先需要将图像灰度化。 直方图：用来表征该图像像素值得分布情况。用一定的小区间来指定表征像素值的范围，每个小区间会得到落入该小区间表示范围的像素数目。——》hist()函数:参数二：指定小区间的数目。参数一：只接受一维数组作为输入，因此在绘制图像直方图前，必须对图像进行压平处理。 1.1图像轮廓和直方图得实现 在原点的左上角显示轮廓图像 contour(im,origin= 'image')。 # -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * # 添加中文字体支持 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\SimSun.ttc", size=14) im = array(Image.open(r'C:\Users\mangowu\Desktop\1\1.jpg').convert('L')) # 打开图像，并转成灰度图像 figure() subplot(121) gray() contour(im, origin='image') axis(

　　Gray灰度图像：即我们常说的黑白图像，由黑到白的灰阶为 0- 255（8bit）。 　　本博客整理一下 RGB 分量实现 Gray 灰度效果的实验，这个实验非常的简单，简单到看到代码就感觉非常无语...... 一、RGB分量转Gray灰度的原理 　　RGB格式即一个像素由R、G、B三基色构成，例如 RGB565 格式的像素排列为R[4:0]、G[5:0]、B[4:0]，RGB三个分量的数值不同，最后合成的像素颜色则不同。 　　RGB分量转Gray灰度即只挑取 R 或 G 或 B 的 1 个分量，剩下的 2 个分量丢弃，其位置由挑取的分量来替代。 二、MATLAB 　　此次实验选择了一张 RGB 分量明显的图片，先从 MATLAB 软件中查看效果如何。代码如下所示： clc; clear all; RGB = imread('flower.bmp'); %读取图像 R_gray = RGB(1:end,1:end,1); %提取R分量后的灰度图 G_gray = RGB(1:end,1:end,2); %提取R分量后的灰度图 B_gray = RGB(1:end,1:end,3); %提取R分量后的灰度图 subplot(2,2,1);imshow(RGB); title('原图'); subplot(2,2,2);imshow(R_gray);title('R分量灰度图');

文章目录 深度学习-图像识别 人脸定位 手工提取特征的图像分类 识图认物 传统分类系统的特征提取 计算机眼中的图像 什么是图像特征？ 卷积运算 利用卷积提取图像特征 基于神经网络的图像分类 传统图像分类系统和深度神经网络 深度神经网络的架构 卷积层 池化层 全连接层 归一化指数层 非线性激活层 Sigmoid函数 双曲正切函数 ReLU函数 深度神经网络的训练 反向传播算法 图像分类应用——人脸识别 人脸识别的流程 人脸识别应用场景 小结 深度学习-图像识别 人脸定位   相信你们外出游玩的时候，都不会带上你的牛逼plus诺基亚手机出门，而是带上你的智能手机给自己美美的拍上一张。当你用手机镜头对准人脸的时候，都会出现一个矩形框，如下图所示（前方高能），那么这个技术是怎么做到的呢？   相机中的人脸定位技术用的是二分类技术。该技术流程如下图所示。   如上图所示，相机首先会将照片分割成一块块的图像块，一张照片往往会有成千上万的图像块被切割出来。   然后每一个图像块都会经过人脸分类器去判别是否是人脸。人脸分类器是预先训练好的分类器，类似于我们之前讲的手写数字识别应用程序中的支持向量机分类器。如果人脸分类器预测该图像块为人脸，相机则会在这个图像块中显示出框的位置。   在人脸定位中，为了解决由于手机离人的距离不同，导致手机上显示的人脸大小不一致的问题。手机在切割图像的时候

文章目录 1.腐蚀、膨胀、梯度 2.开运算、闭运算、礼帽、黑帽 3.创建不同形状的核 1.腐蚀、膨胀、梯度 形态学操作： 根据图像形状进行的简单操作。一般情况下对 二值化图像 进行的操作。 腐蚀： 就像土壤侵蚀一样，这个操作会把前景物体的边界腐蚀掉（但是前景仍然是白色）。这是怎么做到的呢？卷积核沿着图像滑动，如果 与卷积核对应的原图像的所有像素值都是1 ，那么中心元素就保持原来的像素值，否则就变为零。这对于去除白噪声很有用，也可以用来断开两个连在一块的物体等。 膨胀： 与腐蚀相反， 与卷积核对应的原图像的像素值中只要有一个是1 ，中心元素的像素值就是1。所以这个操作会增加图像中的白色区域（前景）。一般在去噪声时先用腐蚀再用膨胀。因为腐蚀在去掉白噪声的同时，也会使前景对象变小。所以我们再对他进行膨胀。这时噪声已经被去除了，不会再回来了，但是前景还在并会增加。膨胀也可以用来连接两个分开的物体。 梯度： 其实就是一幅图像膨胀与腐蚀的差别。结果看上去就像前景物体的轮廓。 代码速记： cv2.erode() cv2.dilate() cv2.morphologyEx()：cv2.MORPH_GRADIENT 参数解释： cv2 . erode ( raw_binary , kernel , iterations = 1 ) #原图像、卷积核、迭代次数 cv2 . dilate ( raw

文章目录 0.什么是直方图 1.整幅图像的直方图 2.部分图像的直方图（使用mask） 0.什么是直方图 通过直方图你可以对整幅图像的灰度分布有一个整体的了解。直方图的x 轴是灰度值（0 到255），y 轴是图片中具有同一个灰度值的点的数目。 统计直方图的几个重要参数: BINS ： 直方图显示了每个灰度值对应的像素数。如果像素值为0到255，你就需要256 个数来显示上面的直方图。但是，如果你不需要知道每一个像素值的像素点数目的，而只希望知道两个像素值之间的像素点数目怎么办呢？举例来说，我们想知道像素值在0 到15 之间的像素点的数目，接着是16 到31,…，240 到255。我们只需要16 个值来绘制直方图。 那到底怎么做呢？你只需要把原来的256 个值等分成16 小组，取每组的总和。而这里的每一个小组就被成为BIN。第一个例子中有256 个BIN，第二个例子中有16 个BIN。在OpenCV 的文档中用 histSize 表示BINS。 DIMS ： 表示我们收集数据的参数数目。在本例中，我们对收集到的数据只考虑一件事：灰度值。所以这里就是1。 RANGE ： 就是要统计的灰度值范围，一般来说为[0，256]，也就是说所有的灰度值。 1.整幅图像的直方图 代码速记： plt.hist() cv2.calcHist() np.histogram() np.bincount()

iOS中对图片进行重绘处理的方法总结 一、CGImageRef是什么 CGImageRef是定义在QuartzCore框架中的一个结构体指针，用C语言编写。在CGImage.h文件中，我们可以看到下面的定义： typedef struct CGImage *CGImageRef; CGImageRef 和 struct CGImage * 是完全等价的。这个结构用来创建像素位图，可以通过操作存储的像素位来编辑图片。 QuartzCore这个框架是可移植的。 二、CGImageRef相关的一些方法解析 CFTypeID CGImageGetTypeID( void ) 这个方法返回的是一个编号，每个 Core Foundation框架中得结构都会有一个这样的编号，CFTypeID定义如下： #if __LLP64__ typedef unsigned long long CFTypeID; typedef unsigned long long CFOptionFlags; typedef unsigned long long CFHashCode; typedef signed long long CFIndex; #else typedef unsigned long CFTypeID; typedef unsigned long CFOptionFlags; typedef

本演讲主要讲解如何通过FFmpeg作为一个主要的接口，将OpenGL、OpenCV以及诸如Tensorflow等AI框架以第三方库的形式，作为FFmpeg的一个模块进行快速的业务开发，从而简化音视频图像处理的开发流程，为听众打开一个新思路。 文 / 刘歧 整理 / LiveVideoStack 审校/ 赵军 感谢大家关注FFmpeg在OnVideo以及AI方面的一些工作，我是刘歧，是OnVideo联合创始人的同时也担任技术负责人，同时也是FFmpeg的官方顾问，FFmpeg GSoC 2019 Mentor，FFmpeg决策委员会的委员，以及腾讯云TVP。我主要的兴趣在嵌入式开发、图形图像及音视频流媒体处理、分布式系统设计等领域。FFmpeg官方有我的联系方式，大家有问题可以和我随时交流。关于FFmpeg深度学习场景下的应用，目前看来，颇具价值且实用。 1. 契机 首先介绍一下我们的公司，OnVideo是一个音视频在线编辑云平台，上图是制作人员的处理过程中效果预览这个功能的一个展示。OnVideo云平台可以支持很多的图像处理相关功能，但实际上它并不限于视频和图片相关，它大量的使用了FFmpeg的一些内置功能以及AI相关的框架与算法，其具体功能大约如下图所示： 另外一个需要附带提及的事情是我在2019年Google Summer of

图像识别过程=图像处理+图像识别； 图像处理一般指数字图像处理： 　　处理的目的是去除干扰，噪声，将原始图像变成适于计算机进行特征处理的形式； 图像采样： 图像增强 图像复原 图像编码与压缩 图像分割技术 图像识别：将图像处理得到的图像进行特征提取和分类。 统计法 句法识别法 神经网络方法 模板匹配法 来源： https://www.cnblogs.com/djrcomeon/p/12365107.html