• 图像处理 点算子 图像处理中最基本的运算就是点运算,就是针对每个像素点进行计算。 特征提取与图像处(三) 直方图 点算子 伽马压缩 在传输过程中引入的噪声在黑暗区域被压扁,这与视觉系统的噪声敏感区域相...

    图像处理

    点算子

    图像处理中最基本的运算就是点运算,就是针对每个像素点进行计算。

    特征提取与图像处(三) 直方图 点算子

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    伽马压缩

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    在传输过程中引入的噪声在黑暗区域被压扁,这与视觉系统的噪声敏感区域相对应。

    伽马矫正

    • 伽马校正可以用来调整图像的亮度,公式为 I = I^gamma。
    • 当gamma>1,高光部分动态范围被压缩,低光部分动态范围被扩展(使低光部分的细节可以看清),图像整体变暗;
    • 当gamma<1,高光部分被扩展,低光部分被压缩,图像整体变亮。

    【图像处理知识复习】02伽马校正matlab,C++实现

    直方图均衡化

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    直方图均衡化非线性处理,图片无法还原。

    经过直方图均衡化的处理,颜色的数目通常减少。

    数字图像处理之直方图均衡化
    直方图均衡化的数学原理

    自适应直方图均衡化

    AHE算法通过计算图像的局部直方图,然后重新分布亮度来改变图像对比度。

    限制对比度自适应直方图均衡化算法原理、实现及效果

    • 通过插值加快计算速度

    插值使得上述算法效率上有极大的提升,并且质量上没有下降。首先,将图像均匀分成等份矩形大小,如下图的右侧部分所示(8行8列64个块是常用的选择)。然后计算个块的直方图、CDF以及对应的变换函数。这个变换函数对于块的中心像素(下图左侧部分的黑色小方块)是完全符合原始定义的。而其他的像素通过哪些于其临近的四个块的变换函数插值获取。位于图中蓝色阴影部分的像素采用双线性查插值,而位于便于边缘的(绿色阴影)部分采用线性插值,角点处(红色阴影处)直接使用块所在的变换函数。

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    直方图均衡化的算法实现

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    直方图均衡化的理论推导

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  • 人的眼睛有600万到700万个锥体细胞,其中包含三种被称为视蛋白的对颜色敏感的蛋白质之一。当光子击中这些视蛋白时,它们会改变形状,引发级联反应,产生电信号,进而将信息传递给大脑...在概念层面,图像处理和计算...

    人的眼睛有600万到700万个锥体细胞,其中包含三种被称为视蛋白的对颜色敏感的蛋白质之一。当光子击中这些视蛋白时,它们会改变形状,引发级联反应,产生电信号,进而将信息传递给大脑进行解读。

    整个过程是一个非常复杂的现象,并且使机器在人类层面上解释这一点一直是一个挑战。现代机器视觉系统背后的的核心动机在于模拟人类视觉,用于识别图案,面部以及将将2D图像转化为3D模型等。

    在概念层面,图像处理和计算机视觉之间存在很多重叠,并且经常被误解的术语可以互换使用。在这里,我们简要概述了这些技术,并解释了它们在基础层面上的不同之处。

    图像处理

    数字图像处理技术于20世纪60年代末在美国国家航空航天局喷气推进实验室(Jet Propulsion Laboratory)首创,通过计算机增强,将Ranger航天器的模拟信号转换为数字图像。现在,数字成像有着广泛的应用,尤其是在医学上。众所周知的应用包括计算机辅助断层扫描(CAT)和超声波。

    图像处理主要与数学函数和图像变换的使用和应用有关,而不考虑对图像本身进行任何智能推理。它仅仅意味着算法对图像进行一些转换,如平滑、锐化、对比度、拉伸。

    对于计算机来说,图像是一个二维信号,由像素的行和列组成。一种形式的输入有时可以转换成另一种形式。例如,磁共振成像(MRI),记录下离子的激发并将其转换成视觉图像。

    这里有一个用Python平滑图像的例子:

    对于一维信号,图像还可以使用各种低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)等进行滤波。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。

    这种使用矩阵的变换在卷积神经网络等机器学习算法中非常普遍。在图像(像素值的另一个矩阵)上卷积滤波器,用于检测边缘或颜色强度。

    在数字图像处理中使用的一些技术包括:

    隐马尔可夫模型

    图像编辑与恢复

    线性滤波和双边滤波

    神经网络

    计算机视觉

    计算机视觉来自使用机器学习技术建模图像处理。计算机视觉应用机器学习来识别用于解释图像的模式。就像人类视觉的视觉推理过程一样;我们可以区分对象,对它们进行分类,根据它们的大小对它们进行排序等等。计算机视觉,如图像处理,将图像作为输入,并以大小,颜色强度等信息的形式提供输出。

    特斯拉的无人驾驶系统通过Source检测有雾情景中的物体

    以下是标准机器视觉系统的组件:

    相机

    照明设备

    镜头

    抓帧器

    图像处理软件

    用于模式识别的机器学习算法

    显示屏或机械臂执行从图像解释中获得的指令。

    例如,安装在无人驾驶汽车上的摄像机必须检测到前面的人,并将他们与车辆和其他特征区分开来。或者,我们可以测量网球运动员在比赛中所走的距离。

    球员运动的热图

    因此,时间信息在计算机视觉中起着重要作用,就像我们自己理解世界的方式一样。

    这里的最终目标是使用计算机来模拟人类视觉,包括学习和能够根据视觉输入进行推理和采取行动。

    结论

    图像处理是计算机视觉的一个子集。计算机视觉系统利用图像处理算法对人体视觉进行仿真。例如,如果目标是增强图像以便以后使用,那么这可以称为图像处理。如果目标是识别物体、汽车自动驾驶,那么它可以被称为计算机视觉。

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  • 一般认为机器视觉“是通过光学装置和非接触传感器自动地接受和处理一个真实场景的图像,通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”,可以看出智能图像处理技术在机器视觉中占有举足轻重的位置。...

    机器视觉(Machine Vision)是人工智能领域中发展迅速的一个重要分支,目前正处于不断突破、走向成熟的阶段。一般认为机器视觉“是通过光学装置和非接触传感器自动地接受和处理一个真实场景的图像,通过分析图像获得所需信息或用于控制机器运动的装置”,可以看出智能图像处理技术在机器视觉中占有举足轻重的位置。

     

      智能图像处理是指一类基于计算机的自适应于各种应用场合的图像处理和分析技术,本身是一个独立的理论和技术领域,但同时又是机器视觉中的一项十分重要的技术支撑。人工智能、机器视觉和智能图像处理技术之间的关系如图1所示。

    图1智能图像处理的支撑作用

     

      具有智能图像处理功能的机器视觉,相当于人们在赋予机器智能的同时为机器按上了眼睛,使机器能够“看得见”、“看得准”,可替代甚至胜过人眼做测量和判断,使得机器视觉系统可以实现高分辨率和高速度的控制。而且,机器视觉系统与被检测对象无接触,安全可靠。

     

    1. 机器视觉技术▲▲▲

     

      机器视觉的起源可追溯到20世纪60年代美国学者L.R.罗伯兹对多面体积木世界的图像处理研究,70年代麻省理工学院(MIT)人工智能实验室“机器视觉”课程的开设。到80年代,全球性机器视觉研究热潮开始兴起,出现了一些基于机器视觉的应用系统。90年代以后,随着计算机和半导体技术的飞速发展,机器视觉的理论和应用得到进一步发展。

     

      进入21世纪后,机器视觉技术的发展速度更快,已经大规模地应用于多个领域,如智能制造、智能交通、医疗卫生、安防监控等领域。目前,随着人工智能浪潮的兴起,机器视觉技术正处于不断突破、走向成熟的新阶段。

     

      在中国,机器视觉的研究和应用开始于20世纪90年代。从跟踪国外品牌产品起步,经过二十多年的努力,国内的机器视觉从无到有,从弱到强,不仅理论研究进展迅速,而且已经出现一些颇具竞争力的公司和产品。估计随着国内对机器视觉研究、开发和推广的不断深入,赶上和超越世界水平已不是遥不可及的事情了。

     

      常见机器视觉系统主要可分为两类,一类是基于计算机的,如工控机或PC,另一类是更加紧凑的嵌入式设备。典型的基于工控机的机器视觉系统主要包括:光学系统,摄像机和工控机(包含图像采集、图像处理和分析、控制/通信)等单元,如图2所示。机器视觉系统对核心的图像处理要求算法准确、快捷和稳定,同时还要求系统的实现成本低,升级换代方便。

    图2机器视觉系统案例

     

    2. 智能图像处理技术▲▲▲

      机器视觉的图像处理系统对现场的数字图像信号按照具体的应用要求进行运算和分析,根据获得的处理结果来控制现场设备的动作,其常见功能如下:

     

      (1)图像采集

      图像采集就是从工作现场获取场景图像的过程,是机器视觉的第一步,采集工具大多为CCD或CMOS照相机或摄像机。照相机采集的是单幅的图像,摄像机可以采集连续的现场图像。就一幅图像而言,它实际上是三维场景在二维图像平面上的投影,图像中某一点的彩色(亮度和色度)是场景中对应点彩色的反映。这就是我们可以用采集图像来替代真实场景的根本依据所在。

     

      如果相机是模拟信号输出,需要将模拟图像信号数字化后送给计算机(包括嵌入式系统)处理。现在大部分相机都可直接输出数字图像信号,可以免除模数转换这一步骤。不仅如此,现在相机的数字输出接口也是标准化的,如USB、VGA、1394、HDMI、WiFi、Blue Tooth接口等,可以直接送入计算机进行处理,以免除在图像输出和计算机之间加接一块图像采集卡的麻烦。后续的图像处理工作往往是由计算机或嵌入式系统以软件的方式进行。

     

      (2)图像预处理

      对于采集到的数字化的现场图像,由于受到设备和环境因素的影响,往往会受到不同程度的干扰,如噪声、几何形变、彩色失调等,都会妨碍接下来的处理环节。为此,必须对采集图像进行预处理。常见的预处理包括噪声消除、几何校正、直方图均衡等处理。

      通常使用时域或频域滤波的方法来去除图像中的噪声;采用几何变换的办法来校正图像的几何失真;采用直方图均衡、同态滤波等方法来减轻图像的彩色偏离。总之,通过这一系列的图像预处理技术,对采集图像进行“加工”,为体机器视觉应用提供“更好”、“更有用”的图像。

     

      (3)图像分割

      图像分割就是按照应用要求,把图像分成各具特征的区域,从中提取出感兴趣目标。在图像中常见的特征有灰度、彩色、纹理、边缘、角点等。例如,对汽车装配流水线图像进行分割,分成背景区域和工件区域,提供给后续处理单元对工件安装部分的处理。

     

      图像分割多年来一直是图像处理中的难题,至今已有种类繁多的分割算法,但是效果往往并不理想。近来,人们利用基于神经网络的深度学习方法进行图像分割,其性能胜过传统算法。

     

      (4)目标识别和分类

      在制造或安防等行业,机器视觉都离不开对输入图像的目标进行识别和分类处理,以便在此基础上完成后续的判断和操作。识别和分类技术有很多相同的地方,常常在目标识别完成后,目标的类别也就明确了。近来的图像识别技术正在跨越传统方法,形成以神经网络为主流的智能化图像识别方法,如卷积神经网络(CNN)、回归神经网络(RNN)等一类性能优越的方法。

     

      (5)目标定位和测量

      在智能制造中,最常见的工作就是对目标工件进行安装,但是在安装前往往需要先对目标进行定位,安装后还需对目标进行测量。安装和测量都需要保持较高的精度和速度,如毫米级精度(甚至更小),毫秒级速度。这种高精度、高速度的定位和测量,倚靠通常的机械或人工的方法是难以办到的。在机器视觉中,采用图像处理的办法,对安装现场图像进行处理,按照目标和图像之间的复杂映射关系进行处理,从而快速精准地完成定位和测量任务。

     

      (6)目标检测和跟踪

      图像处理中的运动目标检测和跟踪,就是实时检测摄像机捕获的场景图像中是否有运动目标,并预测它下一步的运动方向和趋势,即跟踪。并及时将这些运动数据提交给后续的分析和控制处理,形成相应的控制动作。图像采集一般使用单个摄像机,如果需要也可以使用两个摄像机,模仿人的双目视觉而获得场景的立体信息,这样更加有利于目标检测和跟踪处理。

    3. 机器视觉的应用▲▲▲

      如图3所示,机器视觉应用广泛,如安防、制造、教育、出版、医疗、交通、军事领域等。在这些机器数额的应用中,智能图像处理都是不可或缺的,这里仅简要介绍其中几个方面的应用。

    图3常见机器视觉应用场合

     

      (1)智能制造

      为了实现中国智能制造2025这一宏伟目标,离不开机器视觉。例如,在智能图像处理一直处于领先地位的广东迅通科技股份有限公司(以下简称“迅通科技”)针对这一需求开发出了机器视觉分析仪平台,见图4。其中,迅通科技为某知名汽车厂商装配流水线开发的车门限位器自动定位、检测和识别的系统,见图5。该系统通过智能图像识别方式,自动检测型号是否正确,定位是否准确,完全代替了人工操作,检测准确率达到100%。此前,每个工位需要4个工人用眼睛来检查、定位16种型号限位器,员工不仅很容易疲劳,还时常出现差错。

      (2)教育考试

      考试试卷时常发现因排版或印刷错误影响学生考试,利用智能图像处理技术,机器自动对印刷后的试卷和原版试卷进行比对,发现不一致之处,会自动提示并报警,完全替代之前只能通过人工对试卷进行校验。

     

      (3)出版印刷

      和教育考试类似,专业出版印刷厂由于印刷的图书、报纸杂志,以及承接来自企业产品包装和宣传资料的种类多,数量大,排版和印刷中经常出错。为此,需安排不少专业人员进行校对,耗费大量的资金和时间。通过利用智能图像处理技术进行自动校对,既提高了校对准确度,又缩短了校对时间,降低了印刷成本,缩短了出版物的交付周期。

     

      (4)安防监控

      这是当前备受机器视觉关注的一个领域。机器视觉打破了传统视频监控系统的限制,增加了系统的智能,使得智能视频分析得以逐步实现。以公共场所的视频监控为例,通过运用机器视觉技术,可以实现对可疑人物的自动检测、人脸识别、实时跟踪,必要时还可以实现多摄像机接连跟踪,同时发出告警,存储现场信息。

     

      (5)智能交通

      机器视觉在交通领域有着广泛的应用。例如,在高速公路上及卡口处,对来往车辆进行车型、牌照等识别,甚至对行驶车辆的违规行为进行识别。在汽车上对驾驶员面部图像进行分析,判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。再如,无人驾驶汽车借助于机器视觉技术,使用摄像头、激光/毫米波/超声波雷达、GPS等感知道路环境信息,自动规划和控制车辆的安全行驶。

     

      有数据显示,2016年全球机器视觉系统的市场规模约46亿美元, 2017年约50亿美元,预计2018年达到55亿美元,年增长率为10%左右。中国机器视觉市场的增长是从2010年开始的,2017年市场规模约68亿元,预计到2020年或达780亿元,市场增长率将超过100%。

    4. 技术瓶颈及今后的发展▲▲▲

      在机器视觉的智能图像处理技术的发展中,还存在不少技术瓶颈,如:

      1)稳定性:某种处理方法往往在研究和开发中表现良好,但在复杂多变的应用环境中,却不时地出现问题。例如人脸识别系统,在目标配合时识别率可高达95%以上,但在实际监控环境下,识别率就会大大下降。

      2)实时性:如果图像的采集速度、处理速度较慢,再加上新近引入的深度学习类算法,加大了系统实时处理的难度,跟不上机器运行和控制的节奏。

      3)准确性:机器视觉系统要求图像识别和测量的准确性接近100%,任何微小的误差都有可能带来不可预测的后果。例如目标定位的误差会使装配出来的设备不符合要求。

      4)系统能力:目前的嵌入式图像处理系统,存在芯片的计算能力不足,存储空间有限等问题,常常不能满足运算量较大的图像处理运算,如神经网络的迭代运算,大规模矩阵运算等。

     

      今后机器视觉中智能图像处理的发展主要体现在以下几个方面:

      1)算法:传统算法继续不断有所突破,新一波人工智能浪潮带来不少新的性能优良的图像处理算法,如深度学习(DL),卷积神经网络(CNN),生成对抗网络(GAN),等等。

      2)实时性:出现更多结构新颖、资源充足、运算快速的硬件平台支撑,例如基于多CPU、多GPU的并行处理结构的计算机,海量存储单元等。

      3)嵌入式:新的高速的信号处理器阵列,超大规模FPGA芯片。

      4)融合处理:从单图像传感器发展到多传感器(多视点)的融合处理,可更加充分地获取现场信息。还可融合多类传感器,如图像传感器、声音传感器、温度传感器等共同完对现场目标定位、识别和测量。

     

      总之,无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离不开人工智能,离不开计算机视觉,而智能图像处理是机器视觉的核心技术,随着图像处理水平的不断提高,一定会有力地推动机器视觉的迅速发展。

     

    深圳辰视智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业,是由一支中国科学院机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。

    辰视智能拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术,并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人二维视觉引导系统、三维检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。

    辰视智能致力于技术的不断研究、创新、突破,为合作伙伴提供世界领先的机器视觉产品及技术。

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  • 卷积神经网络只不过是目前用于解决识别类的问题中效果最好的一种方法而已,当然它还有其他的一些应用,在这里不做过多的赘述,但是我要表达的是计算机视觉是一个非常大的概念,甚至从某种角度来说图像处理也在它的...
    文章首发于我的个人博客

    前言

    写这篇文章主要是汇总一下我在学习CV和DIP过程中发现的一些个人觉得非常不错的资料,在这里做一个总结,一方面是整理一下这些资料方便自己查阅,另一方面分享给其他同学做一个参考。

    计算机视觉

    首先必须要提前说明 计算机视觉绝对不等于卷积神经网络。卷积神经网络只不过是目前用于解决识别类的问题中效果最好的一种方法而已,当然它还有其他的一些应用,在这里不做过多的赘述,但是我要表达的是计算机视觉是一个非常大的概念,甚至从某种角度来说图像处理也在它的范围之内,而CNN仅仅是其中一部分罢了。

    因此,我推荐的第一本书是 Richard Szeliski地著作《计算机视觉:算法与应用》。这本书被认为是计算机视觉领域综述性质的书籍。书中介绍了很多计算机视觉邻域的内容,有关这本书的具体内容介绍可以参考这篇文章

    第二本《图像处理、分析与机器视觉(中文第3版)》, 本书是图像处理与计算机视觉里比较全的一本书了,几乎涵盖了图像视觉领域的各个方面。而在推荐的第一本书中,作者本人在书中加入了自己感兴趣的一些研究领域但一般计算机视觉书中没有的,比如Image Matting等。这也说明第一本书的通用性不如第二本。

    图像处理

    我认为,不论深度学习的模型有多么强大,传统的图像处理知识绝对不能丢。卷积神经网络本质上还是特征的提取而已,只不过使用反向传播不断地优化卷积层等CNN里的特征层。将传统手动提取特征的工作变换为自动提取特征的工作,本质上仍旧要用到传统图像处理的知识。如果你是一个功利的研究者,我不做评论!但是如果你是一个务实的研究者,我认为传统的图像处理知识不能丢,数字图像处理从上世纪70年代开始至今,留下了大量需要我们去学习的优秀知识,尽管我们没有那么多精力全部掌握,但是对其中的一些精华知识还是应该花时间去学习。而且,广泛涉猎各方面的知识,可以让你在解决问题的时候有更加发散的思维。

    对于图像处理方面的书籍,我非常喜欢 冈萨雷斯写的**《数字图像处理》这本书。它从数字图像基础开始讲起,首先介绍数字图像的一些基本概念然后说明要用到的一些数学工具。然后介绍图像的空间滤波和频率阈滤波,这部分需要信号与系统数字信号处理**这两门课为基础,所以也有人说这本书是专门写给EE的同学的。之后介绍图像复原和重建以及彩色图像处理的知识。然后是图像压缩,我本人第一次看这本书的时候首先看的就是这一章的内容,因为之前刚刚学过信息论,对编码部分的知识还保持着一定的兴趣,所以首先看着一章。这一章首先介绍了图像压缩的一些基本概念然后介绍图像压缩的流程,主要是映射器->量化器->编码器,其中映射器主要解决图像的空间冗余问题,编码器主要解决图像编码冗余的问题。然后介绍了一些目前主流的压缩方法,解决空间冗余的有LZW、行程编码等,解决编码冗余的主要有算术编码、霍夫曼编码等。我本人在看完这些基础知识之后,用python分别实现了这部分算法,目前正计划用c++从0实现一个图像压缩的算法。这一章之后是形态学图像处理、图像分割以及目标识别方面的内容,我还没有看到这里所以不做过多的表述。总而言之,图像处理这部分内容我认为是必学的,而且我推荐冈萨雷斯的这本《数字图像处理》,至于与它配套的那本matlab实现,我觉得看个人喜好,你擅长用matlab并且希望快速实现算法观察效果,那么matlab是你的首选,因为它提供大量内置的工具包给你调用。但是如果你更喜欢python或者c++,你也可以使用opencv去实现这些算法观察效果,也可以自己造轮子深入地理解这些算法,我个人更喜欢后者。

    补充:《数字图像处理》一书还提供了配套的网站,里面内容也很丰富,我把链接放在这里以供参考http://www.imageprocessingplace.com/

    数学基础

    模式识别

    信号处理

    论文

    还有四个部分的内容数学基础信号处理模式识别论文等没有做推荐,是因为这些部分目前我个人还没有涉及到,因此不敢做什么推荐,等以后涉及到这些方面再做推荐也不迟。我也没有推荐一些大佬写的博客,是因为我觉得这些博客主要记录的是他们自己做项目或者学习过程中遇到的问题和解决方案,这些文章可以在你遇到问题的时候去查阅,但不应该作为主要的学习资料。最后, 除了上述的资料我还会将一些我在学习了解过程中看到的一些好的文章一并打包上传到百度网盘(提取码:js2b)。同时,这篇博客我也会时常更新,补充一些新的内容。

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  • LBP指局部二值模式(Local Binary Pattemn),是一种 用来描述图像局部特征的算子,具有灰度不变性和旋转不变 性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中,在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口,也有用 LBP...

    LBP算子简介

    LBP指局部二值模式(Local Binary Pattemn),是一种 用来描述图像局部特征的算子,具有灰度不变性和旋转不变
    性等显著优点。LBP常应用于人脸识别和目标检测中,在OpenCV中有使用LBP特征进行人脸识别的接口,也有用
    LBP特征训练目标检测分类器的方法,OpenCV实现了LBP特征的计算,但没有提供-一个单独的计算LBP特征的接
    口。也就是说OpenCV中使用了LBP算法,但是没有提供函数接口。在这个深度学习发展非常迅猛的时代仍然具有借鉴意义。

    LBP算子原理

    原理参考

    • 这里可能用到概率论和数理统计的知识,先是
    • 在这里插入图片描述
      1

    在这里插入图片描述

    • 其中(t(gc))决定了局部区域的整体亮度,对于纹理特征,可以忽略这一项,最终得到:
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    LBP的三个发展阶段

    3X3矩阵的像素

    在这里插入图片描述

    圆形LBP算子

    • 为了适应不同尺度的纹理特征,并达到灰度级和旋转不变性的要求,
    • 3x3邻域扩展到任意邻域,并用圆形邻域代替了正方形邻域,

    在这里插入图片描述

    LBP的旋转不变性

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    说实话,没看太懂,先fork一下 qwq

    LBP的等价模式

    定义:当某个局部二进制模式所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时,该局部二进制模式所对应的二进制就称为-一个等价模式。

    人脸检测的流程

    运用滑动窗口的方法
    在这里插入图片描述

    代码实战

    插值算法

    import cv2
    import matplotlib.pyplot as plt 
    #  %matplotlib inline
    if __name__ == "__main__":
        img = cv2.imread('gangshou.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)
        
        print('Original Dimensions : ',img.shape)
        
        scale_percent = 30       # percent of original size
        width = int(img.shape[1] * scale_percent / 100)
        height = int(img.shape[0] * scale_percent / 100)
        dim = (width, height)
        # resize image
        resized = cv2.resize(img, dim, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
    
        fx = 1.5
        fy = 1.5
    
        resized1 = cv2.resize(resized, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation = cv2.INTER_NEAREST)
        
        resized2 = cv2.resize(resized, dsize=None, fx=fx, fy=fy, interpolation = cv2.INTER_LINEAR)
        print('Resized Dimensions : ',resized.shape)
        plt.imshow(resized)
        plt.show()
        plt.imshow(resized1)
        plt.show()
        plt.imshow(resized2)
        plt.show()
        # cv2.imshow("Resized image", resized)
        # cv2.imshow("INTER_NEAREST image", resized1)
        # cv2.imshow("INTER_LINEAR image", resized2)
        cv2.waitKey(0)
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    LBP算法

    import cv2 as cv
    import numpy
    # from PIL import Image
    import matplotlib.pyplot as plt
    #读取图像
    img=cv.imread('lena.png')
    # 检测人脸
    face_detect =cv.CascadeClassifier('lbpcascade_frontalface_improved.xml')
    # face_detect =cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt.xml')
    # 灰度检测
    gray =cv.cvtColor(img,code=cv.COLOR_BGR2GRAY)
    #检测人脸,按照1.1倍放到周围最小像素为5
    face_zone =face_detect.detectMultiScale(gray,scaleFactor=2,minNeighbors=2)
    # maxsize=(55,55)
    print('识别人脸的信息:\n',face_zone)
    
    for x,y,w,h in face_zone:
        # 绘制矩形人脸的区域
        cv.rectangle(img,pt1 =(x,y),pt2=(x+h,w+h),color=[0,255,255],thickness=2)
        # 绘制圆形人脸的区域,radius表示半径
        cv.circle(img,center=(x+w//2,y+h//2),radius=w//2,color=[0,255,0],thickness=2)
        # display(Image.open(img))
        plt.imshow(img)
        plt.show()
    

    结果

    参考论文

    [1] Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns

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  • Reference:机器视觉图像处理系列之一(C++,VS2015)——搭建基本环境 此开源项目用到了OpenCV3、caffe、Dlib等,便于学习相关库的用法
  • 包括机器人,以及刚才提到的医疗、物理、图像、卫星图片的处理,这些都会经常使用到计算机视觉,那这里呢,最常问到的问题无非就是有三个概念,一个叫做计算机视觉,一个叫做机器视觉,一个叫做图像处理,那这三个...
  • 人眼基本构造 首先了解一下人眼的几个重要的构造(好像回到初中生物课2333): 晶状体:可以依靠肌肉的收缩、扩张来控制焦距。 视网膜:布满了整个后部的内壁。当眼睛适当地聚焦时,来自眼睛...眼睛中图像的形成 ...
  • 在我的理解里,要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机视觉的应用服务于机器...
  • 匹配 基于灰度值的匹配  HALCON的基于灰度值的匹配有多种方法,例如,基于互相关系数的匹配。...它可以处理8位或16位图像以及彩色或多通道图像。可以使用图像或CAD数据创建目标对象的模板。 基于组
  • 机器视觉图像处理的研究工作,做到以下两点非常重要: 1、把握国际最前沿的内容 2、所做的工作具备很高的实用性 上述两点的解决方法分别为:找到这个方向公认成就最高的几个超级专家;找到实际应用的项目,边做...
  • 首先,搞图像处理,熟悉图像算法是必经之路,如果上过图像处理这门课的话,再好不过。如果没有,我推荐中科院研究生院刘定生老师的数字图像处理与分析(视频),这位老师上课引人入胜,值得推荐。其次,在这个阶段,...
  • 伴随着图像处理技术的发展,我们每天无时无刻都在接触着图像处理的一切,打开相机,设置美颜程度,伴随着快门键的按下,一张瘦脸磨皮的人像处理完成了。按下手机的解锁键,前置摄像头已经获取了你的人脸图像,并在你...
  • 数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性:连续性,二维矩阵,随机性。所对应的数学知识是高等数学(微积分)...
  • 图像处理是将输入图像转换为输出图像的过程,人是图像处理的效果的最终解释者; 在计算机视觉中,计算机是图像的解释者;图像处理仅仅是计算机视觉系统中的一个模块; 计算机图形学的主要工作是从三维描述到二维...
  • 好久没有发过计算机视觉的...然而如果把这种事情交给计算机来做的话,可能就有难度了,所以,为了让人工智能设备的视觉系统可以更加准确地找到我们想让它找到的目标,视觉三个基本步骤的第一个步骤——图像处理,就...
  • 当前,计算机视觉在许多领域都有着广泛的应用,并且已成为就业的一个重要方向。 (1)传统行业,工业、农业、交通监控、智慧城市、人机交互、卫星遥感、...数字图像处理(Digital Image Processing) 将图像信号转换成数...
  • 虽然没有做出什么很出色的工作,不过在这个领域摸爬滚打了十年之后,发现自己对图像处理和计算机视觉的感情越来越深厚。下班之后看看相关的书籍和文献是一件很惬意的事情。平常的一大业余爱好就是收集一些相关的文章...
  • 图像的颜色模型 颜色是视觉系统对可见光的感知结果。可见光是波长在380nm-780nm之间的电磁波。 我们看到的大多数光不是一种波长的光,而是由许多不同波长的光组合成的。人的视网膜有对红、绿、蓝颜色敏感程度不同...
  • 本人博客主要关注基于FPGA的图像处理、机器视觉及深度学习方面的加速,会不定期更新一些自己进行设计时的经验教训、阅读论文时的体会以及国内外FPGA视觉行业的最新进展。 说到FPGA设计,如果大家只局限于verilog、...
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