通过拉伸或压缩直方图的特定部分,可以增强或减小图像的对比度,以改善图像的可视化效果。 图像分割: 直方图可以用于图像分割,特别是在阈值分割中。通过分析图像的灰度直方图,可以选择一个适当的灰度阈值来将图像分成不同的区域或对象。 颜色处理: 对于彩色图像,可以分别分析红、绿和蓝(RGB)通道的直方图,以了解每个通道的...
# 导入所需要的包fromPILimportImage# 把图像的存放路径存入变量image_dir='train/64_64_guatemala-volcano_00000000_post_disaster - 副本.png'# 读取图像,并输出图像信息image=Image.open(image_dir)print(image)# 输出:<PIL.PngImagePlugin.PngImageFile image mode=RGBA size=64x64 at 0x257B4A0D450># 读...
一:图像标准化处理 标准化处理的公式如下: tensorflow中对图像标准化预处理的API函数如下: 代码语言:javascript 复制 tf.image.per_image_standardization(image)-image参数表示一个三维的张量(tensor)分别对应图像高、宽、通道数目(height,width,channels) 函数返回处理以后的图像,大小与通道数目与原图像保持一致。 使用...
【深度学习实验】图像处理(一):Python Imaging Library(PIL)库:图像读取、写入、复制、粘贴、几何变换、图像增强、图像滤波 【深度学习实验】图像处理(二):PIL 和 PyTorch(transforms)中的图像处理与随机图片增强 Qomolangma 2024/07/30 1490 【深度学习实验】图像处理(一):Python Imaging Library(PIL)库:图像读取、...
计算机视觉的底层,图像处理,根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建,是指恢复信号的原始信息,比如去噪声。这本身是一个逆问题,所以没有约束或者假设条件是无解的,比如去噪最常见的假设就是高斯噪声。 以前最成功的方法基本是信号处理,传统机器...
超分辨率(Super-Resolution)即通过硬件或软件的方法提高原有图像的分辨率,图像超分辨率是计算机视觉和图像处理领域一个非常重要的研究问题,在医疗图像分析、生物特征识别、视频监控与安全等实际场景中有着广泛的应用。 作者丨黄浴@知乎 SR取得了显著进步。一般可以将现有的SR...
池化层特点:池化过程中不产生参数,只改变特征矩阵的宽度和高度,不改变通道深度,一般池化核大小和步长大小相等。 反向传播过程 误差的计算 误差的反向传播 链式求导法则 权重更新 分批次计算:数据集很大、计算机算力 目的:让网络更快收敛 缺点:易受样本噪音影响 可能陷入局部最优 ...
图像预处理主要步骤:去噪 -> 肤⾊检测 -> ⼆值化 -> 形态学处理 -> 轮廓提取 tis:特别鸣谢基于OpenCV的手势识别完整项目(Python3.7)博主就是参考本文学习的,以下是博主学习的笔记与个人想法 一、获取手势(主函数)注解 cap = cv2.VideoCapture(0) #开摄像头 ...
一、传统的图像处理 高斯模糊是图像处理中比较经典的操作,我们以它为例,开始介绍传统图像处理和深度学习。 图1 这是一张RGB原图(图1),我们通过高斯模糊核(这里,我们不探讨高斯模糊复杂的公式和原理)进行处理: 假设:高斯模糊核为3x3,如 ,计算过程是该模糊核沿着这个图像移动(计算机过程如图2), ...
计算机视觉的底层,图像处理,根本上讲是基于一定假设条件下的信号重建。这个重建不是3-D结构重建,是指恢复信号的原始信息,比如去噪声。这本身是一个逆问题,所以没有约束或者假设条件是无解的,比如去噪最常见的假设就是高斯噪声。 以前最成功的方法基本是信号处理,传统机器学习也有过这方面的应用,只是信号处理的约束条...