图像通道

本文转自 http://www.36dsj.com/archives/24006?utm_source=open-open C-层： 卷积层（Convolutional layer ） S-层： 子采样层（Subsampling layer ） 每层包含多个特征平面（Feature Map） 其中的卷积核是需要训练的，卷积层的特点是：特征增强 （映射效果）， 降低噪声，平移不变性 CNN功能特性：局部特征提取（感受野，相对位置）（每一个神经元从上一层的局部接受域得到突触输人，因而迫使它提取局部特征。一旦一个特征被提取出来，只要它相对于其他特征的位置被近似地保留下来，它的精确位置就变得没有那么重要了）； 特征映射（共享权值、抗变形）（网络的每一个计算层都是由多个特征映射组成的，每个特征映射都是平面形式的。平面中单独的神经元在约束下共享相同的突触权值集，这种结构形式具有如下的有益效果：a.平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过权值共享实现)。）， 子采样（分辨率降低，变形敏感度下降）（每个卷积层跟着一个实现局部平均和子抽样的计算层，由此特征映射的分辨率降低。这种操作具有使特征映射的输出对平移和其他形式的变形的敏感度下降的作用。） 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda

mixChannels 主要就是把输入的图像（或图像集）的某些通道拆分复制给对应的输出图像（或图像集）的某些通道中，其中的对应关系由 fromTo 参数制定。 通道复制：mixChannels 函数 void mixChannels(const Mat* src, size_t nsrcs, Mat* dst, size_t ndsts, const int* fromTo, size_to npairs); src，输入的图像或图像集，需要有相同的尺寸和深度。 nsrcs，输入图像个数。 dst，输出图像，所有图像必须被初始化，且大小和深度必须与 src[0] 相同。 ndsts，输出图像个数。 fromTo，输入图像通道与输出图像通道的对应关系。对于输入图像，第一幅图的通道索引可选范围 [0, src[0].channels() - 1]，第二幅图的通道索引可选范围 [src[0].channels(), src[0].channels() + src[1].channels() - 1] 。输出图像亦满足这个规律。举个例子，假设输入和输出图像均为三通道图像，想要将输入图像中第 3 幅图的第 1 个通道放入到输出图像第 2 幅图的第三个通道，则对应关系为 src[2][0] -> dst[1][2] ，在 fromTo 中形式为 6 -> 5。 npairs，fromTo

Photoshop:超强抠图合成创意实例 素材： 适用读者：photoshop中级水平读者进阶 教学重点：对色相饱和度的调整有更深一步的认识 教学难点：滤色混合模式的理解、色相饱和度调整对颜色的不同影响、通道转为图像的思想阻力突破、 本实例独创之处：突破抠图思想局限，将通道做为最终制作结果用于合成，素材本身只是一个辅助图像 有朋友在论坛中发贴问我，怎样在杂乱的黄色背景下抠取白色孔雀羽毛。猛的一看，白色羽毛似乎很清楚，可是当用通道抠取的时候却会发现不是那么回事。每一个颜色通道中都有很多杂草的颜色与羽毛的颜色相似，无法用色阶区分开来。用黑色画笔也很难一点点把杂色修掉。 有没有办法尽最大可能在最短的时间将杂草去掉呢？我们要从分析图像开始。一步步达到我们的目的。 为了保证最终图像的清晰，我们需要把 图像放大，在完成抠图之后再把图像缩小回原始大小 。 注意 这里的“放大”不是用放大镜工具放大观看，而是将图像整体用“图像”－“图像大小”命令放大，如图所示，将单位改为百分比，勾选“约束比例”，把图像宽高 都设置为原来的４００％，单击好，图像被放大。 下面这一步，将对图像进行破坏性的操作。由于本实例只是将素材作为一个辅助设计的图像来对 待，所以没有将背景层复制。如果大家是要抠取原始素材中的羽毛的话，可以将背景层拉到新建图层按钮上，复制一份。这样在对副本进行色相饱和度操作之后，我

文章目录 一、卷积的本质 二、2D卷积 三、3D卷积 四、转置卷积 五、1x1卷积 六、深度可分离卷积 七、**空洞卷积** 八、图卷积 一、卷积的本质     首先，我们先从数学和图像处理应用的意义上来看一下卷积到底是什么操作。我们先回到数学教科书中来看卷积，在泛函分析中，卷积也叫旋积或者褶积，是一种通过两个函数x(t)和h(t)生成的数学算子。其计算公式如下： 连 续 形 式 : x ( t ) ∗ h ( t ) = ∫ − ∞ ∞ x ( τ ) h ( t − τ ) d t 离 散 形 式 : x ( t ) ∗ h ( t ) = ∑ t = − ∞ ∞ x ( τ ) h ( t − τ ) 连续形式:\ \ \ \ x(t)*h(t) = \int_{-\infty}^{\infty}x(\tau)h(t-\tau)dt \\ 离散形式:\ \ \ \ x(t)*h(t) = \sum_{t=-\infty}^{\infty}x(\tau)h(t-\tau) 连 续 形 式 : x ( t ) ∗ h ( t ) = ∫ − ∞ ∞ ​ x ( τ ) h ( t − τ ) d t 离 散 形 式 : x ( t ) ∗ h ( t ) = t = − ∞ ∑ ∞ ​ x ( τ ) h ( t − τ )     从卷积公式可以看出

IplImage, CvMat, Mat 的关系 opencv中常见的与图像操作有关的数据容器有Mat，cvMat和IplImage，这三种类型都可以代表和显示图像，但是，Mat类型侧重于计算，数学性较高，openCV对Mat类型的计算也进行了优化。而CvMat和IplImage类型更侧重于“图像”，opencv对其中的图像操作（缩放、单通道提取、图像阈值操作等）进行了优化。在opencv2.0之前，opencv是完全用C实现的，但是，IplImage类型与CvMat类型的关系类似于面向对象中的继承关系。实际上，CvMat之上还有一个更抽象的基类----CvArr，这在源代码中会常见。 1. IplImage opencv中的图像信息头，该结构体定义： typedef struct _IplImage { int nSize; /* IplImage大小 */ int ID; /* 版本 (=0)*/ int nChannels; /* 大多数OPENCV函数支持1,2,3 或 4 个通道 */ int alphaChannel; /* 被OpenCV忽略 */ int depth; /* 像素的位深度: IPL_DEPTH_8U, IPL_DEPTH_8S, IPL_DEPTH_16U, IPL_DEPTH_16S, IPL_DEPTH_32S, IPL_DEPTH_32F

本次要讲的范例是反向投影，反向投影如果是按照字面上的理解，还有书本上的理解可能会比较困难，但是如果是举一些具体的简单的例子，那可能就比较容易接受了，应用的话，可以检测出肤色区域，例如，你有一个肤色直方图 ( Hue-Saturation 直方图 ),你可以用它来寻找图像中的肤色区域，现在我们来看看反向变换吧。 1、原理 图像的反向投影图是用输入图像的某一位置上像素值（多维或灰度）对应在直方图的一个bin上的值来代替该像素值，所以得到的反向投影图是单通的。 举个小例 (1)例如灰度图像如下 Image= 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 8 9 14 15 (2)该灰度图的直方图为（bin指定的区间为[0,3)，[4,7)，[8,11)，[12,16)） Histogram= 4 4 6 2 (3)反向投影图 Back_Projection= 4 4 4 4 4 4 4 4 6 6 6 6 6 6 2 2 例如位置(0,0)上的像素值为0，对应的bin为[0,3)，所以反向直方图在该位置上的值这个bin的值4。 这个操作与前面介绍的LUT()方法非常类似，只不过是将LUT（）参数中的查找表改成直方图而已。 2、代码实现 ①、代码运用了floodfull（）函数，点击图片的位置，得到填充的联通图，赋值给mask，计算mask所对应图片部位的直方图，再对图片进行反向投影

Photoshop简称“PS”，是由Adobe公司开发和发行的图像处理软件。 PS作为全球最佳的图像和设计应用程序 ，为众多领域提供了无限的创意空间。在商业摄影后期领域，PS的 修复工具 可以高效修复照片中的瑕疵和缺陷；在平面设计领域，PS的 图形及图像处理功能 可以做出出色的平面作品；在广告合成领域，PS可以实现各种天马行空的 创意合成 ；在插画领域，PS强大的 笔刷功能 ，使它成为插画师们最常用的绘画软件之一。除此之外，PS还可以用来做 动画片 、 表情包 等。 一、PS设计基础 1、工作区和工作流程 PS软件基本上可以分为三大部分 ： 左边一栏是PS的工具栏 ； 上面一栏为工具的选项面板 ； 默认的右边一栏则是层层叠叠各式的面板 。PS软件的 面板可以进行任意的调整和排列 ，拖动面板使其呈现悬浮状态，或将面板和某些面板进行组合。这一切的关键在于，要看到 蓝色的提示 。使用 右上角管理面板按钮 ，将面板复位为PS的基本功能。 通过三种方式调整人像照片亮度 : 1、图像菜单-调整-亮度/对比度 2、图像菜单-调整-色阶 3、在通道面板按住Windows的Ctrl键，点击通道RGB的缩略图来获得图片的亮度选区，将亮度选区新建为一个新的图层，将图层的混合模式更改为滤色，由此得到亮度提升的效果。第三种方式因使用了混合模式比前两种更准确。如果通过一次操作得到的亮度提升程度不够

课程名称 | 零基础入门深度学习 授课讲师 | 孙高峰 百度深度学习技术平台部资深研发工程师 授课时间 | 每周二、周四晚20:00-21:00 编辑整理 | 孙高峰 内容来源 | 百度飞桨深度学习集训营 出品平台 | 百度飞桨 01 导读 本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到： 深度学习基础知识 numpy实现神经网络构建和梯度下降算法 计算机视觉领域主要方向的原理、实践 自然语言处理领域主要方向的原理、实践 个性化推荐算法的原理、实践 本周为开讲第三周，百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙高峰，开始讲解深度学习在计算机视觉方向实践应用。今天为大家带来的是卷积神经网络基础之初识卷积。 02 计算机视觉概述 计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的科学学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。 计算机视觉技术经过几十年的发展，已经在交通（车牌识别、道路违章抓拍）、安防（人脸闸机、小区监控）、金融（刷脸支付、柜台的自动票据识别）、医疗

卷积神经网络基础 二维卷积层常用于图像处理。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 图1 二维互相关运算 二维卷积层 、 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。 互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转，再与输入数组做互相关运算，这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的，所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。 特征图与感受野 二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，也叫特征图（feature map）。影响元素 x x x 的前向计算的所有可能输入区域（可能大于输入的实际尺寸）叫做 x x x 的感受野（receptive field）。 以图1为例

第二章 操作像素 在本章，我们会讲述： 处理像素值 用指针扫描图像 用迭代器扫描图像 写高效的图像扫描循环 用相邻的方法扫描图像 展示简单的图像计算 定义感兴趣的区域 【概述】 为了建立计算机图像应用，你必须能够接触图像内容，并且最终修改或者创建图像。这一章中会教你如何操作图像元素，比如像素。你会学 习到如何扫描一幅图像并处理每个像素点。你也会学习到如何高效地做，因为就算是适当的维度的图像也会包含成千上万的像素的。 基本上将，一个图像时一个数值对应的矩阵。这就是OpenCV2用cv::Mat处理图像的原因了。矩阵中的每一个元素代表一个像素。对于一个灰 度图像（黑白图像），像素值是8位的无符号型值（也就是非负数。。），相应地，0代表黑色而255代表白色。对于彩色图像，每个像素的三 个这样的值代表着我们常常说的三原色（红，绿，蓝）。此时一个矩阵元素由三个值生成。 正如前面所讲，OpenCV也允许你用不同类型的像素值创建图像，比如CV_8U或者浮点值CV_32F。这些对于存储很有用的，例如在一些图像处理 过程中的起到媒介作用的图像。大多数操作可以被应用到任何类型的矩阵上，其他的则是需要特定的类型，或者只能和给定数量的通道数量 起作用。所以说，为了避免在编程中犯常见错，对于一个函数或者方法的前提的理解是很重要的。 整个这一章节，我们用如下的一张图片作为输入图片。 【处理像素值】