图像处理

之前程序使用的是PIL(Python image library)，今天遇到了另一种图像处理包--skimage。 skimage即scikit-image，PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理，功能有限，OpenCV是一个c++库，只是提供了Python接口，更新速度非常慢，scikit-image是基于scipy的一款图像处理包，将图片作为numpy数组进行处理，正好与MATLAB一样。 子模块名称　 主要实现功能 io 读取、保存和显示图片或视频 data 提供一些测试图片和样本数据 color 颜色空间变换 filters 图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等 draw 操作于numpy数组上的基本图形绘制，包括线条、矩形、圆和文本等 transform 几何变换或其它变换，如旋转、拉伸和拉东变换等 morphology 形态学操作，如开闭运算、骨架提取等 exposure 图片强度调整，如亮度调整、直方图均衡等 feature 特征检测与提取等 measure 图像属性的测量，如相似性或等高线等 segmentation 图像分割 restoration 图像恢复 util 通用函数 安装：pip install scikit-image 官网： https://scikit-image.org/ 1 from skimage import io as

本文参考如下博客内容，在此对原博客作者表示感谢。 点云滤波简介： https://www.cnblogs.com/zhaobinyouth/p/6196358.html 点云滤波—直通滤波器：https://blog.csdn.net/wolfcsharp/article/details/93195621 点云滤波—体素网格滤波器：https://blog.csdn.net/wolfcsharp/article/details/93198320 点云滤波—统计滤波器：https://blog.csdn.net/wolfcsharp/article/details/93203442 PCL 几种滤波方法：https://blog.csdn.net/qq_39482438/article/details/81110036 Bilateral Filters（双边滤波算法）原理及实现：https://blog.csdn.net/piaoxuezhong/article/details/78302920 1 点云滤波和信号处理滤波 点云滤波是点云处理的基本步骤，也是进行 high level 三维图像处理之前必须要进行的预处理。其作用类似于信号处理中的滤波，但实现手段却和信号处理不一样。我认为原因有以下几个方面： 点云不是函数，对于复杂三维外形其x,y

图像处理——BGR2HSV 将BGR彩色转换为HSV彩色图像。 python代码： import cv2 import numpy as np def BGR2HSV ( _img ) : img = _img / 255.0 hsv_img = np . zeros_like ( img , dtype = np . float32 ) # get max and min max_v = np . max ( img , axis = 2 ) . copy ( ) min_v = np . min ( img , axis = 2 ) . copy ( ) min_arg = np . argmin ( img , axis = 2 ) # 最小值在数组中占的位置 # H hsv_img [ . . . , 0 ] [ np . where ( max_v == min_v ) ] = 0 ## min = B ind = np . where ( min_arg == 0 ) hsv_img [ . . . , 0 ] [ ind ] = 60 * ( img [ . . . , 1 ] [ ind ] - img [ . . . , 2 ] [ ind ] ) / ( max_v [ ind ] - min_v [ ind ] ) + 60 ## min = R ind =

安卓开发技术-图像处理-概述 视频来源： Android核心技术之图像处理 1.什么是Graphics（图形、图像） （1）手机上显示的任何界面，无论是文字、按钮或图片，都是系统内置的一些API绘制的Graphics（图形、图像）。 （2）Graphics分为2D和3D两种，现在只针对2D进行学习。 （3）学习重点是处理图片。 （4）学会利用系统API绘制自定义的Graphics。 2.设计到的API （1）Bitmap：位图，图片在内存中的存储格式 （2）Drawable：可绘制对象，可能是一张位图BitmapDrawable，也可能是一个图形ShapeDrawable， 还有可能是一个图层 LayerDrawable，我们根据画图的需求，创建相应的可绘制对象。 （3）Canvas：画布，手机屏幕上用于绘制的目标区域 （4）Paint：画笔，画图工具，管理画图工具的字体、颜色、样式等展示效果。 （5）Matrix：矩阵，主要用于图片的缩放、平移、旋转等操作。 来源： CSDN 作者： StaticPassion 链接： https://blog.csdn.net/qq_38609606/article/details/103533129

既然学了人工智能这个专业，研究生期间主要方向是机器学习，计算机视觉，图像处理。所以很想了解现在这个领域的就业方向及相关要求。 今天在“增强视觉 | 计算机视觉 增强现实”上看到一则招聘智能图像/视频处理工程师的广告，岗位要求如下： 动手能力强，熟练掌握C/C++/Matlab语言，有较强的算法分析和实现能力，并具备良好的代码与文档风格； 了解人脸识别、目标检测、跟踪和识别、图像处理等技术，具备一年以上实际工作经验； 参与项目需求分析、负责设计完成需求规格、软件架构、测试策略，撰写相关的技术文档； 搭建研发环境，完成系统中相关软件模块的编码、调试、单元测试、功能验证，保证项目进度和产品质量； 协助完成项目的系统集成测试、版本交付等工作，对项目实施和维护提供支持； 于是搜了一些关于图像、视频处理方面的就业要求，做一下总结，以便让自己明确研究生期间的学习任务，即便做不成科学家，也得有点技术吧。 1.编程语言：熟悉C++/C/OpenCV/Matlab开发语言，主要是有较强的C++/C图像处理编程能力，绝大多数岗位都要求熟悉OpenCV，Matlab在理论验证阶段比较方便，但是在操作硬件和效率上远不及C++/C，所以一般公司对此没要求。以后还要仔细学习C++/C，还是先从C++ primer开始，之后再看些effective系列的。另外，还要求具备良好的代码与文档风格

Canny算子求边缘点具体算法步骤如下： 1. 用高斯滤波器平滑图像． 2. 用一阶偏导有限差分计算梯度幅值和方向. 3. 对梯度幅值进行非极大值抑制. 4. 用双阈值算法检测和连接边缘． 4.1.双阈值的选取 4.2.滞后边界跟踪 第一步：高斯滤波 int TempltExcuteAsh(BYTE** imageBuf0, int w, int h, int* templt, int tw, int x, int y) { int i, j; int m = 0; int px, py; //依次对邻域中每个像素进行运算 for (i = 0; i < tw; i++){ for (j = 0; j < tw; j++){ //计算对应模板上位置的像素在源图像中的位置, 此处tw是int，则tw/2也是int py = y - (int)tw / 2 + i; px = x - (int)tw / 2 + j; //加权求和 m += imageBuf0[py][px] * templt[i * tw + j]; } } return m; } static void SmoothGaussAsh(BYTE* image0, BYTE* image1, UINT w, UINT h) { BYTE** imageBuf0 = CreateImage(image0, w, h);

int templtExecute(BYTE** img,int x,int y,UINT w,UINT h,int size,int* templt) { int i,j; int tempx,tempy; int value = 0; for(i = 0;i < size;i++) { for(j = 0;j<size;j++) { //x和y都减去size/2，可以理解为将中心平移到模板左上点 tempx = x - (int)size/2 + j; tempy = y - (int)size/2 + i; value += img[tempy][tempx] * templt[i * w +j]; } } return value; } 卷积与模板 卷积是一种利用模板甲醛求和的过程，它是图像处理中非常常用的一种处理手段。 可以分块并行处理，也不影响最终结果。 常用模板有 a高斯模糊 b均值 来源： CSDN 作者： Issac_etc 链接： https://blog.csdn.net/weixin_41303851/article/details/103465005

1、[数字图像处理]模糊算法用于图像增强 - zhoufan的专栏 https://blog.csdn.net/zhoufan900428/article/details/13502329 2、论文：模糊理论及其在图像处理中的应用 3、模糊理论用于边缘提取 《改进的模糊推理规则图像边缘检测算法 Improved image edge detection algorithm based on fuzzy inference rules》 模糊推理规则边缘检测算法具有较强的边缘检测能力，并且具备一定的抗噪效果。但是，这种算法只在高斯噪声较小时有效，当高斯噪声较大时它的边缘检测效果甚至比Canny等算子的效果还差。针对模糊推理规则算法在强高斯噪声时效果较差的问题，提出一种改进的模糊边缘检测算法。该算法能够根据图像含噪情况调整边缘检测方案：当噪声较弱时，使用模糊推理规则边缘检测算法；当噪声较强时，为提高算法抑制噪声的能力，使用改进的模糊推理规则边缘检测算法。实验结果表明，该方法具有更好的抗噪性能和边缘检测能力。 《模糊理论改进算法的CT图像弱边缘检测 Weak edge detection of CT image based on improved algorithm of fuzzy theory》 来源： https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p

pillow模块： --》基本的图像处理模块 Pip install pillow from PIL import Image #1.读取图片 im = Image.open('/test.jpg') # 读取图片 im.show() # 展示 im.save("save.gif","GIF") #保存图像为gif格式（必须指定图片格式） #2.创建图片 Image.new(mode,size) Image.new(mode,size,color) newImg = Image.new("RGBA",(640,480),(0,255,0)) newImg.save("newImg.png","PNG") Image.blend(img1,img2,alpha) # alpha表示img1和img2的比例参数 () #3.查看图像信息： im.format, im.size, im.mode 图片裁剪： box=(100,100,500,500) # 缩放到50%: im.thumbnail((w//2, h//2)) print('Resize image to: %sx%s' % (w//2, h//2) # 把缩放后的图像用jpeg格式另存为thumbnail.jpg: im.save('thumbnail.jpg', 'jpeg') 模糊效果 from PIL import

http://www.ituring.com.cn/tupubarticle/2024 第 1 章　基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。 1.1　PIL：Python图像处理类库 PIL（Python Imaging Library Python，图像处理类库）提供了通用的图像处理功能，以及大量有用的基本图像操作，比如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。PIL 是免费的，可以从 http://www.pythonware.com/products/pil/ 下载。 利用 PIL 中的函数，我们可以从大多数图像格式的文件中读取数据，然后写入最常见的图像格式文件中。PIL 中最重要的模块为 Image 。要读取一幅图像，可以使用： from PIL import Image pil_im = Image . open ( 'empire.jpg' ) 上述代码的返回值 pil_im 是一个 PIL 图像对象。 图像的颜色转换可以使用 convert() 方法来实现。要读取一幅图像，并将其转换成灰度图像，只需要加上 convert('L') ，如下所示： pil_im = Image . open (