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  • 图像处理之预处理方法

    万次阅读 多人点赞 2018-08-28 15:50:34
    图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。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...

    图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。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、最大限度地简化数据,从而改进特征提取、图像分割、匹配和识别的可靠性。一般的预处理流程为:1灰度化->2几何变换->3图像增强

    1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。

           对彩色图像进行处理时,我们往往需要对三个通道依次进行处理,时间开销将会很大。因此,为了达到提高整个应用系统的处理速度的目的,需要减少所需处理的数据量。

    1.分量法

    将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值,可根据应用需要选取一种灰度图像。

    f1(i,j)=R(i,j)f2(i,j)=G(i,j)f3(i,j)=B(i,j)

    其中fk(i,j)(k=1,2,3)为转换后的灰度图像在(i,j)处的灰度值。

    彩色图像:

    彩色图的三分量灰度图:

    (a)R分量灰度图 (b)G分量灰度图 (c)B分量灰度图

    2.最大值法

    将彩色图像中的三分量亮度的最大值作为灰度图的灰度值。

    f(i,j)=max(R(i,j),G(i,j),B(i,j))

    3.平均值法

    将彩色图像中的三分量亮度求平均得到一个灰度值。

    f(i,j)=(R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)) /3

    4.加权平均法

    根据重要性及其它指标,将三个分量以不同的权值进行加权平均。由于人眼对绿色的敏感最高,对蓝色敏感最低,因此,按下式对RGB三分量进行加权平均能得到较合理的灰度图像。

    f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

    2几何变换

            图像几何变换又称为图像空间变换,通过平移、转置、镜像、旋转、缩放等几何变换对采集的图像进行处理,用于改正图像采集系统的系统误差和仪器位置(成像角度、透视关系乃至镜头自身原因)的随机误差。此外,还需要使用灰度插值算法,因为按照这种变换关系进行计算,输出图像的像素可能被映射到输入图像的非整数坐标上。通常采用的方法有最近邻插值、双线性插值和双三次插值

    3图像增强

           增强图像中的有用信息,它可以是一个失真的过程,其目的是要改善图像的视觉效果,针对给定图像的应用场合,有目的地强调图像的整体或局部特性,将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征,扩大图像中不同物体特征之间的差别,抑制不感兴趣的特征,使之改善图像质量、丰富信息量,加强图像判读和识别效果,满足某些特殊分析的需要。图像增强算法可分成两大类:空间域法和频率域法。

    3.1空间域法

           空间域法是一种直接图像增强算法,分为点运算算法邻域去噪算法。点运算算法即灰度级校正、灰度变换(又叫对比度拉伸)和直方图修正等。邻域增强算法分为图像平滑锐化两种。平滑常用算法有均值滤波、中值滤波、空域滤波。锐化常用算法有梯度算子法、二阶导数算子法、高通滤波、掩模匹配法等。

    3.2频率域法

            频率域法是一种间接图像增强算法,常用的频域增强方法有低通滤波器高通滤波器。低频滤波器有理想低通滤波器、巴特沃斯低通滤波器、高斯低通滤波器、指数滤波器等。高通滤波器有理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、高斯高通滤波器、指数滤波器。

     

    图像增强可分成两大类:频率域法和空间域法。

    前者把图像看成一种二维信号,对其进行基于二维傅里叶变换的信号增强。采用低通滤波(即只让低频信号通过)法,可去掉图中的噪声;采用高通滤波法,则可增强边缘等高频信号,使模糊的图片变得清晰。

    后者空间域法中具有代表性的算法有局部求平均值法和中值滤波(取局部邻域中的中间像素值)法等,它们可用于去除或减弱噪声。

    方法

    图像增强的方法是通过一定手段对原图像附加一些信息或变换数据,有选择地突出图像中感兴趣的特征或者抑制(掩盖)图像中某些不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配。

    在图像增强过程中,不分析图像降质的原因,处理后的图像不一定逼近原始图像。图像增强技术根据增强处理过程所在的空间不同,可分为基于空域的算法和基于频域的算法两大类。

    空域法是对图像中的像素点进行操作,用公式描述如下:

    g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)

    其中是f(x,y)是原图像;h(x,y)为空间转换函数;g(x,y)表示进行处理后的图像。

    基于空域的算法处理时直接对图像灰度级做运算,基于频域的算法是在图像的某种变换域内对图像的变换系数值进行某种修正,是一种间接增强的算法。

    基于空域的算法分为点运算算法 [1]  和邻域去噪算法 [2]  。

    点运算算法灰度级校正、灰度变换和直方图修正等,目的或使图像成像均匀,或扩大图像动态范围,扩展对比度。

    邻域增强算法分为图像平滑锐化两种

    平滑一般用于消除图像噪声,但是也容易引起边缘的模糊。常用算法有均值滤波中值滤波。锐化的目的在于突出物体的边缘轮廓,便于目标识别。常用算法有梯度法算子高通滤波、掩模匹配法、统计差值法等。

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  • 卷积神经网络图像尺寸预处理-----图像裁剪

    千次阅读 热门讨论 2019-11-11 15:51:15
    卷积神经网络图像尺寸预处理-----图像裁剪(保持纵横比) 在全卷积网络(FCN)中可以输入任意大小的图像尺寸,但卷积网络(CNN)中就不是这样了,在CNN是有卷积层和全连接层。首先我们知道卷积层对输入的图像尺寸是...

    在全卷积网络(FCN)中可以输入任意大小的图像尺寸,但卷积网络(CNN)中就不是这样了,在CNN是有卷积层和全连接层。首先我们知道卷积层对输入的图像尺寸是没有限制的,而全连接层就对输入的图像像有要求了。因为全连接层输入向量的维数对应其层的神经元个数,如果输入向量的维数不固定,那么全链接的权值参数的数量也是不固定的,这样网络就是变化的,无法对模型训练。所以全连接层的输入必须是固定的大小

    为了让卷积网络学到更加真实一致特征,在深度学习时候一般需要对图像进行预处理裁剪。怎么样的调整裁剪图像尺寸才是最佳的呢? 如果忽略了高宽比, 图像变得压缩,扭曲了(下图input_1所示)。在不影响识别目标的前提下,我们可以牺牲部分图像,就是剪掉部分图像,来保持高宽比,这样图像不会看着失真和扭曲。

    处理方法:沿图像宽高最短尺寸调整大小,然后以中心为原点裁剪图像

    如: 原图大小为836 X 1236
    原图
    假如现在要固定图像大小,要求把图像尺寸调整到512 X 512像素。
    如下:
    对比图
    左图(input_1)直接resize到512x512像素(忽略纵横比), 右图(input_2)是裁剪沿最短尺寸调整并以图像中心裁剪到512x512

    附代码如下:

    import cv2
    import imutils
    
    def resize_crop_image(image,target_width,target_height):
        (h, w) = image.shape[:2]
        dH =0
        dW=0
        if w < h:
            image = imutils.resize(image, width=target_width,
            inter=cv2.INTER_AREA)
            dH = int((image.shape[0] - target_height) / 2.0)
        else:
            image = imutils.resize(image, height=target_height,
             inter=cv2.INTER_AREA)
            dW = int((image.shape[1] - target_width) / 2.0)
        (h, w) = image.shape[:2]
        image = image[dH:h - dH, dW:w - dW]
        return cv2.resize(image, (target_width, target_height),interpolation=cv2.INTER_AREA)
    
    if __name__ =="__main__":
        image_path = "F:\\yu_data\\002_a.jpg"
        image = cv2.imread(image_path)
        image_resize = cv2.resize(image,(512,512), cv2.INTER_AREA)
        img = resize_crop_image(image,512,512)
        cv2.namedWindow("input",cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.namedWindow("input_1",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
        cv2.namedWindow("input_2",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
        cv2.imshow("input",image)
        cv2.imshow("input_1",image_resize)
        cv2.imshow("input_2",img)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
    

    另外对于interpolation的选择
    查看OpenCV的文档:

    https://docs.opencv.org/4.1.1/da/d54/group__imgproc__transform.html#ga47a974309e9102f5f08231edc7e7529d

    C++void cv::resize	(	InputArray 	src,
    OutputArray 	dst,
    Size 	dsize,
    double 	fx = 0,
    double 	fy = 0,
    int 	interpolation = INTER_LINEAR 
    )	
    
    Python:
    dst	=	cv.resize(	src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]	)
    #include <opencv2/imgproc.hpp>
    

    Resizes an image.

    The function resize resizes the image src down to or up to the specified size. Note that the initial dst type or size are not taken into account. Instead, the size and type are derived from the src,dsize,fx, and fy. If you want to resize src so that it fits the pre-created dst, you may call the function as follows:

    // explicitly specify dsize=dst.size(); fx and fy will be computed from that.
    resize(src, dst, dst.size(), 0, 0, interpolation);
    

    If you want to decimate the image by factor of 2 in each direction, you can call the function this way:

    // specify fx and fy and let the function compute the destination image size.
    resize(src, dst, Size(), 0.5, 0.5, interpolation);
    

    To shrink an image, it will generally look best with INTER_AREA interpolation, whereas to enlarge an image, it will generally look best with c::INTER_CUBIC (slow) or INTER_LINEAR (faster but still looks OK).

    故缩小图像尺寸用了cv2.INTER_AREA

    /******************************分割线 ***************************************************/

    举个栗子:
    训练YoloV3时, 在将图片输入模型之前,需要将图片尺寸 resize 成固定的大小,如 416X416 或 608X608 。如果直接对图片进行 resize 处理,那么会使得图片扭曲变形从而降低模型的预测精度。

    import cv2
    import numpy as np
    
    def image_preporcess(image, target_size):
    
        # resize 尺寸
        ih, iw = target_size
        # 原始图片尺寸
        h,  w, _ = image.shape
    
        # 计算缩放后图片尺寸
        scale = min(iw/w, ih/h)
        nw, nh = int(scale * w), int(scale * h)
        image_resized = cv2.resize(image, (nw, nh))
    
        # 创建一张画布,画布的尺寸就是目标尺寸
        # fill_value=120为灰色画布
        image_paded = np.full(shape=[ih, iw, 3], fill_value=120)
        dw, dh = (iw - nw) // 2, (ih-nh) // 2
    
        # 将缩放后的图片放在画布中央
        image_paded[dh:nh+dh, dw:nw+dw, :] = image_resized
        # 归一化处理
        image_paded = image_paded / 255.
    
        return image_paded
    
    if __name__=="__main__":
        image_path = "/home/ubuntu/work/eagle.jpg"
        image = cv2.imread(image_path)
        img=image_preporcess(image,(416,416))
    
        cv2.namedWindow("target_size_img",cv2.WINDOW_AUTOSIZE)
        cv2.imshow("target_size_img",img)
        cv2.imwrite("/home/ubuntu/work/target_size_img.jpg",img*255.)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
    

    效果:

    原始图像773 x 512 目标图像 416 x 416
    电脑 在这里插入图片描述
    注:图像在显示前要除以255,为了保证更高精度,经过了运算的图像矩阵,其数据类型会从unit8型变成double型.若直接运行imshow(), 我们会看到时一张白色的图像. 这是因为imshow()显示图像时对double型认为是在0~1范围内, 也就是大于1时都是显示为白色, 而imshow()显示uint8型时是0~255范围.
    

    完~

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  • 图像预处理程序

    2020-07-30 23:33:32
    在使用MATLAB进行图像处理时,需要将原始的彩色图像进行灰度化,二值化,二值化的最大类间法自动阈值选定,边缘检测与特征提取。
  • 图像预处理方法

    千次阅读 2018-10-08 10:55:59
    图像形态学开闭运算(腐蚀和膨胀) ... ... 学习Pillow中图片的一些处理方法: 打开图片 模糊化 缩小 获取图片轮廓 在图片上加上文字 调整图片锐度 旋转图...

    图像形态学开闭运算(腐蚀和膨胀)
    https://blog.csdn.net/yellow_red_people/article/details/53181239
    https://blog.csdn.net/qq_25847123/article/details/73744575
    学习Pillow中图片的一些处理方法:

    1. 打开图片
    2. 模糊化
    3. 缩小
    4. 获取图片轮廓
    5. 在图片上加上文字
    6. 调整图片锐度
    7. 旋转图片
      https://blog.csdn.net/justheretobe/article/details/50612618
      自然场景或场景文本识别:https://blog.csdn.net/peaceinmind/article/details/51387367
      https://ptorch.com/news/195.html
      之前很久学习和查找最后发现原作者的地址。
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  • 图像的预处理过程简介

    万次阅读 2017-10-25 08:28:50
    数字图像处理是用计算机来处理所获取的视觉信息的技术。其优点有能精确处理,结果具有再现性。容易控制,通过程序能够自由设定和变更各种控制参数。灵活性,基于已有的程序根据实际需求进行变更,就能够实现各种各样...

    第一章 图像预处理

    1.        数字图像处理是用计算机来处理所获取的视觉信息的技术。其优点有能精确处理,结果具有再现性。容易控制,通过程序能够自由设定和变更各种控制参数。灵活性,基于已有的程序根据实际需求进行变更,就能够实现各种各样的处理,也可以组合已有的算法和程序,开发自己的新系统。但难点在于图像数据量大、运算量大。

    2.        噪声的分类

    噪声按噪声源分类

    凡统计特征不随时间变化的噪声称为平稳噪声,而统计特征随时间变化的噪声称作非平稳噪声。可使用统计意义上的均值与方差来描述噪声,均值表明图像中噪声的总体强度,方差表示噪声分布的强弱差异。


    其中,M、N分别为图像的行数和列数。

    噪声的模型按照对信号的影响可分为加性噪声模型和乘性噪声模型两大类。

    加性噪声模型

    乘性噪声模型

    乘性噪声也许是图像中最普通的噪声,加性噪声通常为脉冲噪声或高斯噪声,常用中值滤波器去除脉冲噪声,用平滑滤波器降低高斯噪声。

    3.        噪声消除:

    噪声消除方法可归为空间域和频域两种类型。空间域法如均值滤波器法、中值滤波器法。频域方法利用数字图像的有用信息大部分在低频部分来进行噪声消除。

    1)       均值滤波

    也称线性滤波,主要采用邻域平均法,均值滤波的核心思想是其将整个图像看成是由很多灰度恒定的小块组成,相邻像素间相关性很强,但噪声具有统计独立性。故可用邻域的均值替代原图像中的各个像素值,


    其中g(x,y)为灰度值,S为模板,M为该模板中包含当前像素在内的像素总个数。

    该方法非常适用于去除通过扫描得到的图像中的颗粒噪声,对此算法进行改进算法,如加权均值滤波器、灰度最小方差均值滤波器,K近邻均值滤波器,对称近邻均值滤波器。这些滤波器在进行平滑处理时,刻意避开了对景物边界的平滑处理,可以大大降低对图像的模糊。注意,均值滤波算法可使噪声幅值减小,但范围变大,因此图像边缘变得模糊。

    均值滤波的一般实现步骤


    2)       中值滤波:

    中值滤波不仅可以较好的消除脉冲干扰噪声,且在有效抑制脉冲干扰的同时也可一定程度上减轻图像边沿的模糊。是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围像素灰度值的差比较大的像素改取与周围的像素值接近的值,从而可以消除孤立的噪声点,对椒盐噪声有效,。


    中值滤波器的优点是在滤除叠加白噪声和长尾叠加噪声时有优势,但当图像中细节多比如点、线和尖顶多时不宜采用。改进算法有权重中值滤波、基于排序阈值的开关中值滤波算法、自适应中值滤波器。

    中值滤波的一般实现步骤




    中值滤波与均值滤波相比,算法虽然复杂,但是画面更加清晰。

    中值的求取采用了分治的算法,分治法的原理是对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决则直接解决;否则将其分解为k个规模较小的问题并逐个解决,最后合并各个子问题的解,得到原问题的解。

    对于彩色图像,采用矢量中值滤波算法。


    这个算法在彩色图像上的降噪上可以很好的保护色彩。

    4.        频域处理

    频域处理大多采用二维低通、阻或带通滤波器(依据噪声的频谱特性而定)来消除噪声。从信号频谱角度看,信号的缓慢变化部分在频率域属于低频部分,信号快速变化部分在频率域属于高频部分。频率域的滤波就是采用空间域滤波器冲激响应矩阵与输入图像的卷积来实现。

    频域的处理方程:


    理想的二维低通滤波器的传递函数为: ,其中D(u,v)表示从频域的原点到(u,v)距离, 。理想的低通滤波器是指以截止频率Do为半径的圆内的所有频率都能无损地通过,而在截止频率之外的频率分量完全被衰减。

    巴特沃斯低通滤波器 ,在高低频率间的过渡比较光滑,故用巴特沃斯滤波器得到的输出图像,振铃效应(输出图像的灰度剧烈变化处产生的震荡,就好像钟被敲击后产生的空气震荡)不明显。常用的两个截断频率值为使H(u,v)值为0.5或 时的频率。

    5.        直方图均衡:

    灰度直方图用来表示数字图像中各灰度级(横坐标)与其出现的频数(纵坐标)(处于该灰度级的像素数目)间的统计关系。图像灰度值的分布函数定义为:

    直方图修正也是常用的图像增强方法。通过构造灰度级变换,改造原图像的直方图,而使变换后的图像直方图达到一定的要求。

    直方图均衡化是一种通过重新均匀地分布各灰度值来增强图像对比度的方法,经过直方图均衡化的图像对二值化阈值选取十分有利。

    直方图均衡化处理的中心思想是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化后,增加了对比度,使图像中包含的信息明朗化,在后续处理中不易丢失有用信息。

    主要有四个步骤:

    1)       生成直方图:建立维度为256初始值为0的数组ihist[256],以像素灰度值k为数组下标,将数组元素加1运算ihist[k]++统计图像的灰度信息,建立灰度直方图。

    2)       得到累加分布直方图:从原始的灰度直方图建立灰度累加分布的直方图数组,即这个新数组中下标为k的元素保存了灰度从O到k的像素总数。

    3)       规则化:将累加分布的直方图均衡化到0--255,也就是将累加分布的直方图中的每个元素去除以图像的像素总数,得到均衡化的直方图。

    4)       反向映射回源图像:用均衡化的直方图作为查找表。扫描源图像,将源图像中的像素灰度为查找表数组下标,取出查找表中的元素作为灰度填回到源图像,完成图像的灰度均衡。

    6.        图像的二值化

    图像二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程。图像的二值化按如下公式进行:

    式中, 是原图像中位于(i,j)处像素的灰度; 是二值化后该处的像素值,只可取0或1。T为用于二值化处理的阈值。关键问题:阈值的选取

    1)       阈值的选取

    方法:p参数法;状态法;微分直方图法;判别分析法;双固定阈值法

    ①p参数法

    设要变换的图像的面积为 ,需从图像中划分出来的对象图形面积为S,则p= ,先指定一个p值,再算直方图,从直方图按指定的p值可得阈值T。

    ②状态法

    如果给定图像的直方图上存在两个峰值的灰度分布,则两个峰值之间谷底那点的灰度值可选为二值图像的阈值T。


    ③微分直方图法

    当图像中对象图形和背景的边界处于灰度急剧变化的部分(边缘)时,不能直接利用图像的灰度值,而是利用微分值(灰度的变化率)来决定灰度值。


    ④判别分析法

    在灰度直方图中将灰度的集合用阈值T分成两组,一组的灰度值低于阈值值T,另一组高于阈值T。根据两组灰度平均值的方差(称为组间方差)和各组的方差(称为组内方差)的比来求出最佳分离阈值T的,当组间方差与组内方差之比为最大时,对应的灰度分离值T就是最佳分离值。

    ⑤双固定阈值法

    使用两个固定的阈值Tl与T2(TI<T2),当图像中的某一像素g(i,j)的值小于Tl时,像素值置0(或1);当图像中的像素值在TI与T2之间时,新的像素值置1(或0);当图像中的像素大于T2时像素置0(或1)。

    7.        OTSU算法:

    OTSU算法可进行改进完成二值化图像阈值的选取。OTSU法也称为最大类间方差法或最小类内方差法,其中心思想是阈值T应使目标与背景两类的类间方差最大。按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标两部分。背景和目标之间的类间方差越大,说明构成图像的两部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致两部分差别变小,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

    8.        数学形态学滤波:

    在数字图像处理中,数学形态学算法有平滑轮廓、填充洞孔、连接断裂区域等特性。它的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中的对应形状以达到对图像分析和识别的目的。其基本运算有4种,即膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。

    形态学运算主要用于如下几个目的:


    1)       膨胀和腐蚀

    形态学变换膨胀采用向量加法对两个集合进行合并。膨胀的算符是⊕,图像X用结构元素B来膨胀写作X⊕B,是所有可能向量加之和的集合,向量加法的两个操作数分别来自于X和B,并且取到任意可能的组合。膨胀用来填补物体中小的空洞和狭窄的缝隙。它使物体的尺寸增大。


    腐蚀 是对集合元素采用向量减法,将两个集合合并,腐蚀是膨胀的对偶运算。


    腐蚀和膨胀都不是可逆运算

    腐蚀还有另一种等价的定义,Bp表示B平移P:

    为用结构元素B扫描整幅图像X,若B平移P后仍属于X,则平移后的B的代表点属于腐蚀结果图像。

    2)       开运算和闭运算

    先腐蚀再膨胀称为开运算,记为 。开运算用于消除图像中小于结构元素的细节部分,物体的局部形状保持不变。

    先膨胀再腐蚀称为闭运算,记为 。闭运算用来连接邻近的物体,填补小空洞,填平窄缝隙使得物体边缘更平滑。

    若图像X关于B做开运算后仍保持不变,则称其关于B是开的。同样若图像X关于B做闭运算后仍保持不变,则称其关于B是闭的。

    开运算和闭运算也是一对对偶变换: ,反复采用开运算或闭运算,其结果是幂等的,也就是说反复进行开运算或闭运算,结果并不改变。形式化地写为:


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  • 图像预处理

    2019-03-20 20:11:20
    律,更容易取得训练之后的泛化效果,数据标准化是数据预处理的常见方法之一。 2)归一化处理。 归一化不会改变图像本身的信息存储,取值范围从0~255已经转化为0~1之间。 import cv2 pic_path = 'D:/im...
  • 深度学习图像预处理——分类

    万次阅读 2018-09-11 22:54:56
    利用python进行图像预处理——分类 from pexels.com 在计算机视觉的分类任务中,需要给不同类别的数据打上标签。常见的深度学习框架一般可以直接处理文件夹,并按照文件夹来给图像打上对应的标签。一般来说...
  • 图像预处理(二值化)

    万次阅读 2018-09-02 15:25:16
    图像预处理(二值化) 本文的实验室主要通过opencv与python3实现,相关的代码可以在GitHub中找到。 1. 图像获取与灰度化 通过摄像头获取到的图像为彩色的图像。彩色图像主要分为两种类型,RGB及CMYK。其中RGB的...
  • DL学习笔记-图像预处理

    千次阅读 2018-06-11 16:43:58
    在图像识别的问题中,我们经常会遇到阴影、强曝光之类的图片,这些因素都不应该影响最后的识别结果,所以我们要对图像进行预处理,使得得到的神经网络模型尽可能小的被无关因素所影响。2、在我们遇到图像样本过少,...
  • vgg 预处理输入图片 height, widthRESIZE_SIDE_MIN = 256RESIZE_SIDE_MAX = 512R_MEAN = 123.68G_MEAN = 116.78B_MEAN = 103.94训练预处理scale = width &lt; height ? small_size / width : small_size / ...
  • 待预测图片在进行预处理时,也减去该均值(注意不是减预测图片的均值,而是减去所有训练样本图像的均值) 归一化处理:图像处理应用中一般不需要归一化处理,因为RGB通道数据范围一直是0~255,天生是归一化的,...
  • CNN 数据集预处理

    千次阅读 2018-05-11 00:11:50
    看各种模型的 paper 发现,图片预处理是东一句西一句,有的干脆直接就说参考了前面某某某模型,搞得人晕头转向。下面就 Tensorflow 中对各个模型的预处理实现。(与对应模型论文描述的数据预处理有出入) vgg ...
  • 图像预处理的一般步骤

    千次阅读 2017-01-06 20:45:15
    1.导入图像 2.去噪处理 3.图像增强 4.彩色图像转变成灰度图 5.灰度图转化成二值图 6.边缘检测/分割 7.直方图匹配/轮廓匹配
  • 图像处理之预处理方法概述

    万次阅读 2017-12-18 21:00:58
    图像分析中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果的精度,因此在图像分析(特征提取、分割、匹配和识别等)前,需要进行预处理。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...
  • 人脸图像的预处理

    万次阅读 2015-06-29 10:32:05
    预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。输入图像由于图像采集环境的不同,如光照明暗程度以及设备性能的优劣等,往往存在有噪声,对比度不够等缺点。另外,距离远近,焦距大小等又使得人脸在整幅图像中间的大小和...
  • 验证码/OCR图像识别预处理(去噪)

    千次阅读 2018-10-07 10:24:00
    去噪 获取图像红色通道(字体一般是黑色的,去除印章等其它因素) 二值化 邻域像素算法: 对于像素值&gt;245的邻域像素,判别为属于背景色,如果一个像素上下左右4各像素值有超过2个像素属于背景色,那么该像素...
  • 图像预处理总结

    千次阅读 2018-05-22 11:26:41
    图像的预处理在数字图像中占了很重要的地位,图像质量的好坏,直接影响了后面我们的分析,例如分类、识别、分割等,但是大多数人往往只关注后面的核心部分,很少关心前面的预处理,以为只要简单的几个与处理步骤就行...
  • python 图像预处理

    千次阅读 2018-07-02 22:01:16
    https://blog.csdn.net/XZZPPP/article/details/51833398
  • 1 对于有黑色背景的图片,将数据crop在有效区域内对于一些有黑色背景的图片,如下图:这样的图片在做数据预处理的时候,黑色背景的无效区域,带来了很大的运算量开销。面对这种图片,我们一般先将区域限制到它的...
  • 深度学习:图像数据预处理

    千次阅读 2018-08-09 15:38:35
    在把数据送入模型训练之前,对数据进行预处理 数据采集-&gt;数据标记-&gt;数据扩充-&gt;数据预处理-&gt;模型训练    
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