图像处理

一、机器学习书籍 吴恩达深度学习课程： 神经网络和深度学习 链接： https://pan.baidu.com/s/1H1_fB924YcWkIKZI9rP6Cg 提取码：mjej 机器学习_周志华： 链接： https://pan.baidu.com/s/1j55DqrkCNEzLfdWoIOjwDQ 提取码：m0es 机器学习训练秘籍（完整中文版） 链接： https://pan.baidu.com/s/1mcseYd3JvQ7jizXJGmyQsQ 提取码：dfmo Python机器学习经典实例： 链接： https://pan.baidu.com/s/1hHKP4iw_MXHe_aij8lmxdw 提取码：p8dq 《深度学习之TensorFlow： 入门、原理与进阶实战》 链接： https://pan.baidu.com/s/1frVnbD5lilYqWHeWaBkV4g 提取码：c3bs tnesorflow书籍中的代码： 链接： https://pan.baidu.com/s/1o-xMzQoH-Qfci-lZZR2J_w 提取码：drlp 机器学习实践中文版 链接： https://pan.baidu.com/s/12FYjosFEYH1JUK9cJsSHXQ 提取码：v91n Machine Learning in Action (机器学习实战-中文版) 链接：

为加快处理速度,在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像,在灰度图像上得到验证的算法,很容易移 植到彩色图像上。 24位彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着R、G、B分量的亮度(红、绿、蓝)。当R、G、B分量值不同时,表现为彩色图像;当R、G、B分量值相同时,表现为灰度图像,该值就是我们所求的一般来说,转换公式有3种。第一种转换公式为: Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]÷3　　　　　　　　　　　　(2.1) 其中,Gray(i,j)为转换后的灰度图像在(i,j)点处的灰度值。该方法虽然简单,但人眼对颜色的感应是不同的,因此有了第二种转换公式: Gray(i,j)=0299R(i,j)+0.587×G(i,j)+0.114×B(i,j)　　　　　　(2.2) 观察上式,发现绿色所占的比重最大,所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度 Gray(i,j)=G(i,j)　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(2.3) 在这里,我们应用最常用的公式(2.2),并且变换后的灰度图像仍然用24位图像表示。 1.提取像素法 这种方法简单易懂,但相当耗时,完全不可取. 该方法使用的是GD+中的 Bitmap Getpixel和 BitmapSetpixel.方法。为了将位图的颜色设置为灰度或其他颜色,就需要使用

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 前言 图像/视频拼接的主要目的是为了解决相机视野（FOV-Field Of View）限制，生成更宽的FOV图像/视频场景。视频拼接在体育直播、全景显示、数字娱乐、视频处理中都被广泛应用，同时视频/图像拼接涉及到矫正图像、对其与匹配图像、融合、统一光照、无缝连接、多尺度重建等各个图像算法模型与细节处理，可以说是图像处理技术的综合运用。特别是最近几年收到深度学习的影响，各种基于深度学习的图像对齐与拼接技术也取得了长足发展。 01 图像拼接流程 图像拼接流程主要是针对输入系列视频帧或者图像，基于像素像素或者特征点相似然后对齐图像、融合对齐之后的图像，更新全景图像拼接结果，图示如下： 最常见就是基于SIFT/SURF/OBR/AKAZE等方法实现特征提取，基于RANSAC等方法实现对齐，基于图像融合或者无缝克隆算法实现对齐图像的拼接。 针对不同的拼接方式可以分为图像拼接、视频拼接、全景拼接。针对图像拼接可以分为像素相似与特征相似；视频拼接又分为固定相机、移动相机；全景拼接分为单相机、相机列阵、鱼眼相机列阵。图示如下： 02 深度学习方法 通过卷积神经网络CNN可以更好的学习与提取图像特征、通过语义分割获取初始匹配、然后对齐，图示如下： 其中IA与IB是输入图像，CNN是预训练的特征提取网络模型

目前，作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。 后来，基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类，这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手，达到神一般的境界，人类棋手毫无胜机。 可以说，卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一。 目前，CNN应用也十分广泛。例如Facebook用它进行自动的图像标签，google用它做照片检索，amazon用它做产品推荐，Pinterest用它做个性化家庭定制推送，Instagram用它搭建他们的搜索架构。 那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。 而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。 今天，给大家推荐一些资料，有 论文、知识图谱。 7份经典学术论文 这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。 这7份论文资料，100p以上的内容体量。 建议收藏学习。 01 resnet 02 CNN 03 batchnorm 04 alexnet 05 visualzing 06 resnet 07 yolo4 目前， 2000+ 的看过这个论文资料的同学都顺利成为各公司算法工程师。大家扫码添即可领取

命名空间： using System.Drawing;//提供对GDI+基本图形功能的访问 using System.Drawing.Drawing2D;//提供高级的二维和矢量图像功能 using System.Drawing.Imaging;//提供高级GDI+图像处理功能 using System.Drawing.Printing;//提供打印相关服务 using System.Drawing.Text;//提供高级GDI+排版功能 using System.Drawing.Design;//扩展设计时，用户界面逻辑和绘制的类。用于扩展，自定义 画图工具： Graphics(画布)：类封装一个GDI+绘图图面，提供将对象绘制到显示设备的方法，Graphics与特定的设备上下文关联。画图方法被包括在 Graphics类中，在画任何对象之前都需要创建一个Graphics类实例作为画图 创建画布三种方法： 　　 1.利用控件或窗体的Paint事件的PaintEventArgs 适用场景：为控件创建绘制代码。 //窗体的Paint事件响应方法： private void Form1_Paint(object sender, PaintEventArgs e) { Graphics g = e.Graphics; } //直接重载控件或者窗体的OnPaint方法： protected

微信公众号： AI算法与图像处理 关注可了解更多的编程小技巧和优质资源。问题或建议，请公众号留言; 如果你觉得Md2All对你有帮助，欢迎 好看和分享哈 内容目录 图片批处理 简介 具体事项 1）分析文件的存储情况 2）试着分析 代码实现 输出结果： 结果展示 图片批处理 简介 图片批处理操作或者说数据的批处理在这个数据爆炸的时代经常会用到，除了特殊的情况，否则我们不会想着靠人力去一个一个的完成数据的处理（土法炼钢？），因此交给我们的苦力——电脑。 明确目标：把时间拿来做有价值的事情 思路： 1.批量读取文件 2.批量处理文件 3.批量存储文件 简称——3P操作？粗鄙之语。。。 具体事项 1）分析文件的存储情况 看一下文件的存储是什么鬼样子的 0文件夹下在3个小文件夹（比较常见的情况） 在每个次级文件夹（例如1_1文件夹）下存储着图片 看完脑壳痛！ 2）试着分析 说明：为了方便理解，我将文件夹命名的比较有规律，从0开始往下一级加1 (1)批量读取文件 转化为——三步走： A）定位到第一级文件夹（0）位置 B）读取次级文件夹（1_1,1_2,1_3）名字 C）读取次级文件夹下的图片（或者数据）名字 好，现在很清晰了，是时候准备一些东西了 A）导入库 Os ——操作系统功能的接口 Tqdm ——加个进度条，方便装逼，不，是查看执行情况 cv2 ——对图片进行一些操作，读取存储和变化等

上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。 什么是图像边缘 所谓图像边缘（Edlge）是指图像局部特性的不连续性，例如，灰度级的突变，颜色的突变，纹理结构的突变等。边缘广泛存在于目标与目标、物体与背景、区域与区域（含不同色彩）之间，它是图像分割所依赖的重要特征。 小白今天主要介绍几种典型的图像灰度值突变的边缘检测方法，其原理也适用用于其他特性突变的边缘检测。图像的边缘通常与图像灰度的一阶导数的不连续性有关。图像灰度的不连续性可分为两类： 阶跃不连续 ，即图像灰度在不连续处的两边的像素灰度有明显的差异。 线条不连续 ，即图像灰度突然从一个值变化到另一个值，保持一个较小的行程又 返回到原来的值 。但是在实际中，阶跃和线条边缘图像是较少见的，由于空间分辨率（尺度空间）、图像传感器等原因会使阶跃边缘变成斜坡形边缘，线条边缘变成房顶形边缘。它们的灰度变化不是瞬间的而是跨越一定距离的。几种边缘类型，可以通过下面的图片有个更清晰的认识。 Sobel算子 在前面的关于图像滤波的讲解中，小白为大家介绍了sobel算子模板，但是没有讲解其具体作用。这次的讲解中，小白将为大家讲解什么是sobel算子。 sobel算子是一阶的梯度算子，也就是对信号求取一阶导数，对噪声具有平滑作用，提供较为精确的边缘方向信息

一.简介 今天来学习一下后处理中比较常用的一种效果，屏幕模糊效果。模糊效果，在图像处理中经常用到，Photoshop中也有类似的滤镜。我们在游戏中也会经常用到。因为屏幕模糊效果是一些高级后处理效果的基础，比如景深等效果都需要用屏幕模糊效果来实现，所以我们首先看一下屏幕模糊效果，然后通过屏幕模糊，进一步学习景深效果与运动模糊效果的实现。 所谓模糊，也就是不清楚，清晰的图片，各个像素之间会有明显的过渡，而如果各个像素之间的差距不是很大，那么图像就会模糊了，极端一点的情况，当一张图片所有的像素之间颜色都差不多时，那么这张图片也就是一个纯色的图片了。模糊操作就是让像素间的颜色差距变小，比如A点是红色，A点周围的点是绿色，模糊就像用一把刷子，将A点和周围的点的颜色混合起来，变成最终的颜色。而怎样混合，按照不同的权值进行混合，就可以达到不同的效果了。比如均值模糊，以及著名的高斯模糊。 影响模糊程度的重要因素是模糊半径，模糊半径越大，模糊程度越大，模糊半径越小，模糊程度越小。那么，模糊半径是什么？所谓模糊半径，也就是我们采样的一个范围，比如我们模糊的半径很小，只是把像素和它周围的一圈定点混合，那么模糊的程度就很小，而如果我们加大模糊半径，极端情况是每个顶点都取了周围所有点，也就是整张图的像素平均值，那么这张图的颜色就会偏向一种颜色。 二.均值模糊 最简单的，我们看一下简单的模糊

一.简介 上一篇文章学习了模糊的原理以及基本的模糊实现，对于清晰和模糊这个定义感觉还是比较说明问题，这里再贴出一下：“清晰的图片，各个像素之间会有明显的过渡，而如果各个像素之间的差距不是很大，那么图像就会模糊了”。鉴于这个定义，我们就可以通过代码来实现模糊的效果。上一篇Unity Shader-后处理：均值模糊中实现了一个基本的均值模糊，也就是将一个像素和其周围的像素取平均值从而进行模糊，并且通过迭代处理的方式，增强了模糊的效果。但是，均值模糊由于采样次数较少，每个像素以及其周围像素的权值是相同的，模糊出来的效果不佳，而多次迭代处理虽然可以增强模糊效果，但是迭代大大地增加了性能的消耗，虽然在学习时可以用迭代来达到效果，但是要实际使用的时候，效率就不得不成为我们考虑的重要因素。所以，这一次，我们来学习一下更加高级的模糊效果-高斯模糊。 高斯模糊（Gaussian Blur），又叫做高斯平滑。高斯模糊主要的功能是对图片进行加权平均的过程，与均值模糊中周围像素取平均值不同，高斯模糊进行的是一个加权平均操作，每个像素的颜色值都是由其本身和相邻像素的颜色值进行加权平均得到的，越靠近像素本身，权值越高，越偏离像素的，权值越低。而这种权值符合我们比较熟悉的一种数学分布-正态分布，又叫高斯分布，所以这种模糊就是高斯模糊啦。 二.概念介绍 1.正态分布 先来复习一下正太分布

基于 FPGA 的灰度图像均值滤波算法的实现 作者： lee 神 1. 背景知识 均值滤波是典型的 线性 滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围 8 个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。 均值滤波也称为线性滤波，其采用的主要方法为邻域平均法。线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个像素值，即对待处理的当前像素点（ x ， y ），选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值赋予当前像素点（ x ， y ），作为处理后图像在该点上的灰度 g （ x ， y ），即 g （ x ， y ） =1/m ∑ f （ x ， y ） m 为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。 均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在 图像去噪 的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。 2. FPGA 的均值滤波算法实现步骤 (x-1,y-1) (x,y-1) (x+1,y-1) (x-1,y) (x,y) (x+1,y) (x-1,y+1) (x,y+1) (x+1,y+1) f(x,y) 表示（ x,y ）点的像素值。 g(x,y) 表示（ x,y ）点经过均值处理后的值。 g(x,y)=1/8*