图像处理

文章目录 形态学基础前提知识 腐蚀与膨胀 腐蚀 膨胀 闭运算与开运算 闭运算 开运算 击中与击不中 顶帽与黑帽 顶帽 黑帽 一些其他的形态学操作 形态学梯度 形态学基础前提知识 B ’ 为B关于中心对称的集合 （B） z 为B在集合Z中移动 腐蚀与膨胀 腐蚀 作为元素集Z中的集合A和B 则B对A的腐蚀定义为： 集合B在Z内移动若移动后B为A的子集则保留当前位置。 公式为： 也可以表示为下式（前提是A集合不等于Z集合，也就是A的补集不能为空）： 膨胀 A和B是Z中的集合，则B对A的膨胀定义为： B关于中心对称与A取交集若不为空，则保留此元素。 公式为： 也可以表示为： 闭运算与开运算 闭运算 先膨胀后腐蚀 可以按照下图来简单理解闭运算 集合B在A外边缘滑动形成的最小外接集合 开运算 先腐蚀后膨胀 可以按照下图来简单理解开运算 集合B在A中滑动形成的最大内接集合 击中与击不中 形态学击中击不中是检测特定形状的工具， 在下图中找到D集合 只需要设定一个比D大一些的W集合 得出W-D集合，再计算出W-D对A C 的腐蚀（边缘需要进行拓展，计算结算后恢复）,再计算D对A的腐蚀，再将二个集合取交集最终得出来的点便是D的位置中心，匹配成则为击中，反之，击不中。 顶帽与黑帽 顶帽 原图像减去开运算结果 result = src - open 黑帽 闭运算结果减去原图像 result = close

一、科学计算或矩阵运算库 科学计算包： JMathLib 是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库。它是Matlab、Octave、FreeMat、Scilab的一个克隆，但完全采用纯Java实现。 JSci ：Java 科学对象（JSci）开放源代码项目是 Durham（英国 Durham）大学粒子理论中心的三年级研究生 Mark Hale 创立的。JSci 是一个包集合，包含数学和科学类。 使用 JSci，您既可以在 AWT 中也可以在 Swing 中创建简单的条形图、折线图和饼形图。 JSci.swing.JBarGraph 、 JSci.swing.JPieChart 和 JSci.swing.JLineGraph API 组件设计得也很好，这些组件和 AWT 绘图类都遵守 MVC 体系结构。 JScience ： http://jscience.org/ JScience 是一个Java的科学计算包 jLab ：jLab是数值计算的Java执行环境。该jLab环境的目的是提供一个基于Matlab / Scilab喜欢的科学计算平台所支持的脚本引擎执行的Java语言。 The current jLab ND4J ：在JVM上实现快速的科学计算；ND4J是一个开源的数值计算扩展 ，它将 Python中著名的 numpy

整理下最近一篇论文的学习笔记。这是由UIUC的陈晨和Intel Labs的陈启峰、许佳、Vladlen Koltun 合作提出的一种在黑暗中也能快速、清晰的成像系统，让机器“看破”黑暗。以下是论文的主要部分。 摘要 在暗光条件下，受到低信噪比和低亮度的影响，图片的质量会受到很大的影响。此外，低曝光率的照片会出现很多噪声，而长曝光时间会让照片变得模糊、不真实。目前，很多关于去噪、去模糊、图像增强等技术的研究已被相继提出，但是在一些极端条件下，这些技术的作用就很有限了。为了发展基于学习的低亮度图像处理技术，本文提出了一种在黑暗中也能快速、清晰的成像系统，效果令人非常惊讶。此外，我们引入了一个数据集，包含有原始的低曝光率、低亮度图片，同时还有对应的长曝光率图像。利用该数据集，提出了一种端到端训练模式的全卷积网络结构，用于处理低亮度图像。该网络直接使用原始传感器数据，并替代了大量的传统图像处理流程。最终，实验结果表明这种网络结构在新数据集上能够表现出出色的性能，并在未来工作中有很大前途。 简介 任何的图像成像系统都存在噪声，但这很大地影响在弱光条件下图像的质量。高ISO 可以用于增加亮度，但它同时也会放大噪音。诸如缩放或直方图拉伸等图像后处理可以缓解这种噪声影响，但这并不能从根本上解决低信噪比 (SNR) 问题。在物理学上，这可以解释为在弱光条件下增加SNR，包括开放光圈

目录 1 数字图像与图像处理 1.1图像处理与图像分析的关系 1.2 数字图像处理系统组成 1.3 数字图像处理技术的应用领域 2 数字图像处理的基础 2.1电磁波谱与可见光谱 1 数字图像与图像处理 图像处理方法：模拟图像处理、数字图像处理、光电结合处理。 图像的 输入输出 都是图像。 图像分析：目的：缩减对图像的描述。特征：输入是图像，输出是对输入图像进行描述的信息。 1.1图像处理与图像分析的关系 具有通用性，灵活性强。 1.2 数字图像处理系统组成 基本图像处理系统的结构：图像输入系统、图像处理与分析系统、图像输出系统、图像存储系统。 图像变换：简化图像处理过程和提高图像处理效果。傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换。 图像增强：突出图像中感兴趣的特征，显现图像中那些模糊了的细节，使图像更清晰。 图像恢复：获得与景物真是面貌相像的图像。 图像的压缩编码：不损失图像质量或少损失图像质量的前提下，尽可能的减少图像的存储量。 彩色图像处理：目标物的识别和提取。 图像的三维重建： 图像分割：把一幅图像划分成背景和目标，从而提取感兴趣的目标。 图像的表示和描述： 1.3 数字图像处理技术的应用领域 应用领域：生物医学、遥感技术、工业、军工... 发展历史：20世纪20年代：报纸业。 70年代：医学，航天 应用领域：医学：x线片、ct、气象、资源勘探、空间探索、工业生产、军事、通信、公安

一、C中用数组存图像信息,下标索引： pbTag[y*newWidth+x] 见：https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/11149853.html HRESULT Imagejoint(PBYTE pbSrc,int iWidth,int iHeight,double dbZoom,PBYTE pbTag) PBYTE pbSrc=NULL,pbTag=NULL;//源图、目标图 PBYTE pbImage=NULL;//load图像后存在这 PDWORD pdwImage=NULL;//用于保存图像 CString str = "src4.bmp"; LPCTSTR filename = (LPCTSTR)str; 　　　　　　cImage.Load(filename); iWidth=cImage.GetWidth(); iHeight=cImage.GetHeight(); //分配源图内存 pbSrc = (PBYTE)malloc(iWidth*iHeight); 二、MATLAB用img(m,n)，图像下标从1开始。 Matlab的下标是可以多行多列同时引用的，而像C语言等一次只能引用一个。 A(2:3,3:-1:1)表示引用数组中的2~3行，3~1列对应的元素 A(:,end)表示引用最后一列元素，“:”表示所有列或行，“end

【图像处理】-011 顶帽和底帽变换   顶帽变换和底帽变换属于图像形态学处理的一种，可用于校正不均匀光照的影响。 文章目录 1 理论依据 2 底帽变换应用 3 OpenCV实现 4 注意 1 理论依据   图像相减与开操作和闭操作相结合，会产生Top-hat(顶帽)变换和bottom-hat(底帽)变换。灰度级图像f ff的顶帽变换定义为f ff减去其开操作： That(f)=f−f(f∘b)(1) T_{hat}(f)=f-f(f \circ b) \tag{1} T hat ​ (f)=f−f(f∘b)(1) 类似的，f ff的底帽变换定义为f ff的闭操作减去f ff: Bhat(f)=(f⋅b)−f(2) B_{hat}(f)=(f·b)-f \tag{2} B hat ​ (f)=(f⋅b)−f(2)   这些变换的主要应用之一是，用一个结构元通过开操作或闭操作从一幅图像中删除物体，而不是拟合被删除的物体。然后，差操作得到一幅仅保留已删除分量的图像。顶帽变换用于在暗背景上的亮物体，而底帽变换用于相反的情况。常常被称为白顶帽变换和黑底帽变换。   顶帽变换的一个重要用途是矫正不均匀光照的影响。 2 底帽变换应用   这里，我通过一个实际应用来说明底帽变换的应用。   这是一幅在网上找到的图片，版权归原作者所有。右下角的水印不是版权的声明。从图中可以看出

Canny边缘检测 1) 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。 2) 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 3) 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。 4) 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。 5) 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。 计算方法 1.高斯滤波 2.梯度和方向计算 、 3.非极大值抑制 4.双阈值确定 import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/lena.jpg",cv2.IMREAD_GRAYSCALE) v1=cv2.Canny(img,80,150) v2=cv2.Canny(img,50,100) res = np.hstack((v1,v2)) cv2.imshow("canny",res) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() 图像金字塔 高斯金字塔 拉普拉斯金字塔 高斯金字塔：向下采样方法（缩小） 高斯金字塔：向上采样方法（放大） import cv2 import numpy as np img=cv2.imread("d:/lena.jpg") up=cv2.pyrUp(img) #放大 down=cv2.pyrDown(img)#缩小 cv2

说明：教程《数字图像处理》（第三版），何东健主编。 第一章结构图： 1.1数字图像处理及其特点 图像是重要的信息 1.1.1数字图像与图像处理 分类： 根据存储方式和表现形式，图像分为模拟图像和数字图像。 区别： 模拟图像中，图像信息是以连续形式存储和表现的；而计算机处理的只能是数字图像。 关系： 模拟图像——>经过数字化设备处理——>数字图像 表示： 数字图像常用二维矩阵来表示，一幅M×N个像素的数字图像，其像素灰度值可以用M行、N列的矩阵G表示；约定：x轴向右为正，y轴向下为正 处理： 对图像数字化后，便可以进行置换、加减等基本操作，而最基本的数字图像处理其本质就是这些简单操作的组合。 1.1.2数字图像处理的特点 略 1.2图像处理的目的及主要内容 1.2.1数字图像处理的目的 略 1.2.2数字图像处理的主要内容 采集——>处理——>输出 1.3数字图像处理的应用 略 1.4数字图像处理的发展动向 略 考点： 1.1 一.什么是数字图像 1.数字图像定义： a.一幅二维图像，通过有限个离散点来表示 b.基本组成单元：离散点-->图像元素-->像素点 2.数字图像的表示： 一幅M×N大小的数字图像用矩阵表示， G = [g11, g12, ... ] a.gij中，(i, j)表示像素位置；gij的值，表示像素值（像素点亮度/灰度/颜色）。均取整数。 b.M

Python实现自动抠图（上篇） 生活中，我们经常需要使用到一些图片资源，比如做ppt、项目需要等，这就涉及图片的处理。但抠图是一个痛苦的过程，本人是ps入门级玩家，每次使用磁链勾画想要的图像都很费劲，而且处理效果不尽人意。一次机会，在网上发现了python自动抠图的模块，因此进行了一些尝试。 抠图的效果是不是很赞，更重要的是快速，你ps还没有打开，这边图像已经处理完了。。。。 这款工具名称是Remove，它是基于 Python、Ruby 和深度学习技术开发，通过强大的 AI 人工智能算法实现自动识别出前景主体与背景图，分分钟 秒秒钟完成抠图！！！ 我们首先来看一些Python代码吧，调用该模块实现抠图。实现过程也是很简单，首先我们安装removebg模块。 pip install removebg 然后需要去官网注册API（ https://www.remove.bg ），这是我们程序调用需要的。操作步骤如下： 点击上方API选项，跳转到下一个页面，然后点击Get API Key即可。 接下来只需要 三行代码 即可完成抠图。 from removebg import RemoveBg rmbg = RemoveBg ( "WPZ2Q4fraseKfAN9PPxxxxxx" , "error.log" ) # 引号内是你获取的 API rmbg . remove

cmd.exe 安装命令行 》pip install opencv-python 》pip install tensorflow 》pip install keras 必须安装tensorflow基础之上 来源： https://www.cnblogs.com/reeber/p/11417213.html