图像预处理

一、transforms运行机制 1.1 torchvision——计算机视觉工具包 torchvision.transforms : 常用的图像预处理方法 torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现, MNIST, CIFAR-10, ImageNet等 torchvision.model: 常用的模型预训练, AlexNet, VGG, ResNet, GoogLeNet等 1.2 torchvision.transforms : 常用的图像预处理方法 数据中心化, 数据标准化 缩放, 裁剪, 旋转, 翻转, 填充, 噪声添加 灰度变换, 线性变换, 仿射变换 亮度、饱和度及对比度变换 示例： norm_mean = [ 0.485 , 0.456 , 0.406 ] # 设置标准化的均值 norm_std = [ 0.229 , 0.224 , 0.225 ] # 设置标准化的方差 train_transform = transforms . Compose ( [ # Compose将一系列预处理方法进行有序组合,依次进行操作 transforms . Resize ( ( 32 , 32 ) ) , # 缩放 transforms . RandomCrop ( 32 , padding = 4 ) , # 裁剪 transforms .

文章目录 为什么需要图像预处理？ 图像预处理流程 一，灰度化 （1）分量法 （2）最大值法 （3）平均值法 （4）加权平均法 二，几何变换 （1）opencv来进行图像的空间变换 （2）双线性插值算法实现缩放 三，图像增强 （1）频率域法 （2）空间域法 为什么需要图像预处理？ 图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息，恢复有用的真实信息，增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据，从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。 图像预处理流程 一般的图像预处理步骤为： 灰度化 ——> 几何变换 ——> 图像增强 一，灰度化 灰度化，在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般有分量法，最大值法，平均值法，加权平均法四种方法对彩色图像进行灰度化。 （1）分量法 三个灰度图像的灰度值是彩色图像中三分量中任意一个分量的亮度值，可以是R分量作为灰度值，也可以是G分量和B分量 f1(i,j)=R(i,j)f2(i,j)=G(i,j)f3(i,j)=B(i,j) from PIL import Image import numpy as np def image2array ( image ) : """ :param image: 图片 :return

Python版本：3.6 TensorFlow版本：1.12.0 Matplotlib版本：3.1.1 tf.gfile.FastGFile() 读取图像 tf.image.resize_images() 图像大小调整 tf.image.resize_image_with_crop_or_pad() 图像裁剪或填充 tf.image.central_crop() 按比例调整图像 flipped = tf.image.flip_up_down(img_data) ：图像上下翻转 flipped = tf.image.flip_left_right(img_data) ：图像左右翻转 flipped = tf.image.transpose_image(img_data) ：图像对角翻转 目录 1、tf.gfile.FastGFile() 2、tf.image.resize_images() 3、tf.resize_image_with_crop_or_pad(） 4、tf.image.central_crop() 5、图像翻转 1、tf.gfile.FastGFile() 功能 ：读取图片 tf.gfile.FastGFile(path,decodestyle) path ：图片所在路径（如：E:/album/corgi.jpeg） decodestyle :图片的解码方式。(‘r’

为什么要进行图像预处理？大概是为了 （1）使得原始图像符合某种既定规则，便于后续处理。 （2）去除图像中的影响后续处理精度、准确度的因素，如噪声等。 （3）在正式处理前进行处理，减少后续的运算量，加速收敛（为什么会提高收敛速度，可以参见这篇博文 图像数据预处理对收敛速度的影响 ），提高后续步骤的可靠性。 大概分为去均值、归一化、PCA、白化几种。 假定数据表示成矩阵为X，其中我们假定X是[N*D]维矩阵，N是样本数据量，D为单张图片的数据向量长度。假设要处理的图像是5*5的彩色图像，那么D即5*5*3=75（因为彩色图像有三个通道），假设N=1000，那么X就是10000*75的矩阵，即1000行图像的信息，每一行代表一个图像的信息。 去均值： 对待训练的每一张图片的特征，都减去全部训练集图片的特征均值，这么做的直观意义就是，我们把输入数据各个维度的数据都中心化到0了（比如数据集3 、5 、7，其均值为5，各减去5后的数据集变为-2、0、2，此时平均值为0）。这么做的目的是减小计算量，把数据从原先的标准坐标系下的一个个向量组成的矩阵，变成以这些向量的均值为原点建立的坐标系，使用python的numpy工具包，这一步可以用X -= np.mean(X, axis = 0)轻松实现。 归一化： 归一化是保证所有的维度上数据都在一个变化幅度上。 比如预测房价的例子中

1、主流颜色空间 RGB三通道彩色图，每个通道都是[0,255]，常用的三通道―>单通道，Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2、图像增强的目标 改善图像的视觉效果 转换为更适合人或机器分析处理的形式； 突出对人或机器分析有意义的信息 抑制无用信息，提高图像的使用价值 包括图像锐化、平滑、去躁、灰度调整（对比度增强） 3、图像处理方法 3.1 特征提取方法 直方图 3.2 空间域处理及其变换 来源: https://www.cnblogs.com/yqpy/p/11337369.html

扫描图像和数码照片中常见的扭曲文本行、歪斜、噪声和其他缺陷可能会降低识别质量， ABBYY FineReader 可自动消除这些缺陷，也允许手动消除。 ABBYY FineReader 有几个图像预处理功能，如果启用这些功能，则程序将会自动确定如何根据类型改进图像质量，并应用任何必要的增强操作：消除噪声、更正歪斜、校正文本行并校正梯形失真。 注意：这些操作可能会花费比较多的时间。 若有疑问可直接访问： http://www.abbyychina.com/FRshiyongjiqiao/tuxiang-yuchuli.html 如果希望ABBYY FineReader 12 自动预处理打开或扫描所有的图像，请完成以下步骤。 1． 打开选项对话框（工具>选项...） 2． 单击扫描/打开 选项卡并确保在常规组中启用了在添加页面时自动处理选项，且在图像预处理组中选择了必要操作。 注意：可在打开图像对话框（文件>打开PDF文件或图像…）和扫描对话框中启用或者禁用自动图像预处理。 以上就是关于ABBYY FineReader中如何进行自动图像预处理的具体内容了，通过上述内容的描述能够帮助我们对于ABBYY FineReader这款OCR文字识别软件中的自动图像处理功能有了一个更深刻的认识。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/2459783

Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一，使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声 使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算，通常这些卷积算子计算都是线性操作，所以又叫线性滤波 来源： https://www.cnblogs.com/osbreak/p/11453781.html

1、主流颜色空间 RGB三通道彩色图，每个通道都是[0,255]，常用的三通道—>单通道，Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2、图像增强的目标 改善图像的视觉效果 转换为更适合人或机器分析处理的形式； 突出对人或机器分析有意义的信息 抑制无用信息，提高图像的使用价值 包括图像锐化、平滑、去躁、灰度调整（对比度增强） 3、图像处理方法 3.1 特征提取方法 直方图 3.2 空间域处理及其变换 来源： https://www.cnblogs.com/yqpy/p/11337369.html