图像像素

<< photoshop>>学习笔记 第一章 PS设计基础 1.1工作区和工作流程 ①人像图片亮度的调节 方法一：使用亮度/对比度进行调节 点击菜单中的“图像”，展开后有“调整”这一项，之后在“调整”中会有“亮度/对比度”这一项，之后点击它，会弹出一个窗口，其中就有亮度和对比度的调节。 方法二：使用色阶进行调节 点击菜单中的“图像”，展开后有“调整”这一项，之后在“调整”中会有“色阶”这一项，之后点击它会弹出窗口随便拉动输入色阶的三个滑杆可调节亮度 （两者方法的区别：方法一调整是比较粗略的，而且调整是有极限的，并且亮度调节的数字没有具体意义。而相对于方法二来说，具体的数字是有充分的意义的。 方法三：获得图像亮度选区+混合模式 点击“通道”面板会出现窗口 按住ctrl键，点击RGB通道缩略图，获得这张图的亮度选区， 回到图层面板，按下ctrl+j键新建一个图层，之后选择混合模式中的“滤色”， 这样就可以增强亮度了。如果亮度增加不足，可多复 制新建图层，达到增加亮度的效果啦 （这种方法较前 两种方法来说更为精确，因为它采用了混合模式，而 且这种方式改的图片不会出现白色只要图中没有白色 或曝光） 1.2色彩基础与吸管工作组 ①数字设计的色彩基础知识 1、色轮 第一种色轮的主色是红、绿、蓝，对应的是光。 第二种色轮的主色是红、蓝、黄，对应的是染料。 主要使用第二种色轮 2

1 目标检测基础 1.1 目标检测和边界框(9.3) % matplotlib inline from PIL import Image import sys sys . path . append ( '/home/kesci/input/' ) import d2lzh1981 as d2l # 展示用于目标检测的图 d2l . set_figsize ( ) img = Image . open ( '/home/kesci/input/img2083/img/catdog.jpg' ) d2l . plt . imshow ( img ) ; # 加分号只显示图 1.1.1 边界框 # bbox是bounding box的缩写 dog_bbox , cat_bbox = [ 60 , 45 , 378 , 516 ] , [ 400 , 112 , 655 , 493 ] def bbox_to_rect ( bbox , color ) : # 本函数已保存在d2lzh_pytorch中方便以后使用 # 将边界框(左上x, 左上y, 右下x, 右下y)格式转换成matplotlib格式： # ((左上x, 左上y), 宽, 高) return d2l . plt . Rectangle ( xy = ( bbox [ 0 ] , bbox [ 1 ] ) , width

转自： https://blog.csdn.net/water_Popcorn/article/details/101534108 方法一: import cv2 as cv import numpy as np # 像素取反 def get_img_info(img): height = img.shape[0] # 高 width = img.shape[1] #宽 channels = img.shape[2] #通道数 #将图像的每个像素点进行反选操作 for row in range(height): for col in range(width): for c in range(channels): pv = img[row, col, c] img[row, col, c] = 255 - pv cv.imshow("reserve", img) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows() 方法二： # 像素取反 def get_img_reserve(img): #直接调用反选函数 dst = cv.bitwise_not(img) cv.imshow("reserve",dst) cv.waitKey() cv.destroyAllWindows() 1 来源： https://www.cnblogs.com/Manuel/p

此部分是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。 33. SIFT 关于SIFT，实在不需要介绍太多，一万多次的引用已经说明问题了。SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列。后面列出了几篇跟SIFT有关的问题。 [1999 ICCV] Object recognition from local scale-invariant features [2000 IJCV] Evaluation of Interest Point Detectors [2006 CVIU] Speeded-Up Robust Features (SURF) [2004 CVPR] PCA-SIFT A More Distinctive Representation for Local Image Descriptors [2004 IJCV] Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints [2010 IJCV] Improving Bag-of-Features for Large Scale Image Search [2011 PAMI]

目标分割FCN 0、 ABSTRACT 1、 INTRODUCTION 2、 稠密预测调整分类器 3、 去卷积--上采样 4、 跳跃结构 Reference 原文： Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 收录：CVPR 2015 (The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 代码： FCN code 年份 模型 重要贡献 2014 FCN 在语义分割中推广使用端对端卷积神经网络，使用反卷积来进行上采样 2015 U-Net 构建了一套完整 的编码解码器 2015 SegNet 将最大池化转换为解码器来提高分辨率 2015 Dilated Convolutions 更广范围内提高了内容的聚合并不降低分辨率 2016 DeepLab v1&v2 2016 RefineNet 使用残差连接，降低了内存使用量，提高了模块间的特征融合 2016 PSPNet 2017 DeepLab V3 ※中心思想 ：全卷积神经网络FCN主要使用以下三种技术： 卷积化（Convolutional） 上采样（Upsample） 跳跃结构（Skip Layer） 0、 ABSTRACT 论文核心思想 ：构建 全卷积网络 ，该网络 接收任意大小的输入

图像梯度是指图像某像素在x和y两个方向上的变化率（与相邻像素比较），是一个二维向量，由2个分量组成，X轴的变化、Y轴的变化 。 其中X轴的变化是指当前像素右侧（X加1）的像素值减去当前像素左侧（X减1）的像素值。 同理，Y轴的变化是当前像素下方（Y加1）的像素值减去当前像素上方（Y减1）的像素值。 计算出来这2个分量，形成一个二维向量，就得到了该像素的图像梯度。取反正切arctan，可得到梯度角度。 这个求图像梯度的过程可以通过一个卷积核来实现：[-1,0,1] 来源： CSDN 作者： 我是老孙啊 链接： https://blog.csdn.net/greatwall_sdut/article/details/104457449

20190802更新： 统计待旋转图像画面中像素值最多的为背景点 #coding=utf-8 import cv2 import os from math import * import numpy as np def get_background(srcimg): gray = cv2.cvtColor(srcimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) hest = np.zeros([256],dtype=np.int32) hs = gray.shape[0] ws = gray.shape[1] for h in range(0,hs): for w in range(0,ws): pix = gray[h,w] hest[pix] += 1 idx = np.where(hest == np.max(hest)) idxx = idx[0][0] for h in range(0,hs): for w in range(0,ws): pix = gray[h,w] if idxx == pix: return (int(srcimg[h,w,0]),int(srcimg[h,w,1]),int(srcimg[h,w,2])) def rotate_bound_white_bg(image, angle): # grab the dimensions of the

　　WPF允许使用Image元素显示位图。然而，按这种方法显示图片的方法完全是单向的。应用程序使用现成的位图，读取问题，并在窗口中显示位图。就其本身而言，Image元素没有提供创建和编辑位图信息的方法。 　　这正是WriteableBitmap类的用武之地。该类继承自BitmapSource，BitmapSource类是当设置Image.Source属性时使用的类(不管是在代码中直接设置图像，还是在XAML中隐式地设置图像)。但BitmapSource是只读的位图数据映射，而WriteableBitmap类是可修改的像素数组，为实现许多有趣得效果提供了可能。 一、生成位图 　　为使用WriteableBitmap类生成一幅位图，必须提供提供几部分重要信息：以像素为单位的宽度和高度、两个方向上的DPI分辨率以及图像格式。 　　下面是创建一幅与当前图像元素尺寸相同的位图的示例： // Create the bitmap, with the dimensions of the image placeholder. WriteableBitmap wb = new WriteableBitmap((int)img.Width, (int)img.Height, 96, 96, PixelFormats.Bgra32, null); 　　PixelFormats枚举提供了许多像素格式

　　WPF提供了可应用于任何元素的可视化效果。效果的目标是提供一种简单的声明式方法，从而改进文本、图像、按钮以及其他控件的外观。不是编写自己的绘图代码，而是使用某个继承自Effect的类(位于System.Windows.Media.Effects名称空间中)以立即获得诸如模糊、辉光以及阴影等效果。 　　下表列出了可供使用的的效果类： 表 效果类 　　勿将上表列出的Effect类的派生类和位图效果类相混淆，位图效果派生类自BitmapEffect类，该类和Effect类位于相同的名称空间中。尽管位图效果具有类似的编程模型，但他们存在价格严重的局限性： 　　位图效果不支持像素着色器，像素着色器是创建可重用效果的最强大、最灵活的方式。 　　位图效果是用非托管的代码实现的，从而需要完全信任的应用程序。所以，在基于浏览器的XBAP应用程序中不能使用位图效果。 　　位图效果总使用软件进行渲染，不使用显卡资源。这使得它们的速度较慢，当处理大量元素或具有较大可视化表面的元素时尤其如此。 　　BitmapEffect类是在WPF的第一个版本中引入的，该版本没有提供Effect类。为了向后兼容，仍保留了位图效果。 　　接下里的几节深入分析效果模型，并演示上三个继承自Effect的类：BlurEffect、DropShadowEffect以及ShaderEffect。 一、BlurEffect类 　

数字图像处理中常用的数据结构有矩阵、链表、拓扑结构和关系结构 图像的数据结构用于目标表示和表述 1.3.1 矩阵 矩阵用于描述图像，可以表示黑白图像、灰度图像和彩色图像。 矩阵中的一个元素表示图像的一个像素 矩阵描述黑白图像时，矩阵中的元素取值只有0和1两个值，一次黑白图像又叫做二值图像或二进制图像 矩阵描述灰度图像时，矩阵中的元素有一个量化的灰度级描述，灰度级通常为8位，即0~255之间的整数，其中0表示黑色，255表示白色。现实中的图像都可以表示成灰度图像，根据图像精度的要求可以扩展灰度级，由8位扩展为10位、12位、16位或更高。越高的灰度值所描述的图像越细腻，对存储空间的要求也越大。 RGB彩色图像是由三原色红、绿、蓝组成的，RGB图像的每个像素都由不同灰度级的红、绿、蓝描述，每种单色的灰度描述同灰度图像的描述方式相同 1.3.2 链码 链码用于描述目标图像的边界，通过规定链的起始坐标和链起始点坐标的斜率，用一小段线段来表示图像中的曲 链码按照标准方向的斜率分为4向链码或8向链码 因为链码表示图像边界时，只需标记起点坐标，剩余点用线段的方向数代表方向即可 边界链码的表示与起始点的选取直接相关，起始点不同，链码的表示也不相同 为了实现链码与起始点无关，需要将链码归一化 简单的归一化方法将链码看成一个自然数，取不同的起始点，得到不同的链码