2019-04-02 12:31:31 Dujing2019 阅读数 492
  • OpenVINO计算机视觉—实例实战

    手把手讲授如何搭建成功OpenVINO框架,并且使用预训练模型快速开发超分辨率、道路分割、汽车识别、人脸识别、人体姿态和行人车辆分析。得益于OpenVINO框架的强大能力,这些例子都能够基于CPU达到实时帧率。 课程的亮点在于在调通Demo的基础上更进一步:一是在讲Demo的时候,对相关领域问题进行分析(比如介绍什么是超分辨率,有什么作用)、预训练模型的来龙去脉(来自那篇论文,用什么训练的)、如何去查看不同模型的输入输出参数、如何编写对应的接口参数进行详细讲解;二是基本上对所有的代码进行重构,也就是能够让例子独立出来,并且给出了带有较详细注释的代码;三是注重实际运用,将Demo进一步和实时视频处理框架融合,形成能够独立运行的程序,方便模型落地部署;四是重难点突出、注重总结归纳,对OpenVINO基本框架,特别是能够提高视频处理速度的异步机制和能够直接部署解决实际问题的骨骼模型着重讲解,帮助学习理解;五是整个课程准备精细,每一课都避免千篇一律,前一课有对后一课的预告,后一课有对前一课的难点回顾,避免学习过程中出现突兀;六是在适当的时候拓展衍生,不仅讲OpenVINO解决图像处理问题,而且还补充图像处理的软硬选择、如何在手机上开发图像处理程序等内容,帮助拓展视野,增强对行业现状的了解。 基本提纲: 1、课程综述、环境配置 2、OpenVINO范例-超分辨率(super_resolution_demo) 3、OpenVINO范例-道路分割(segmentation_demo) 4、OpenVINO范例-汽车识别(security_barrier_camera_demo) 5、OpenVINO范例-人脸识别(interactive_face_detection_demo) 6、OpenVINO范例-人体姿态分析(human_pose_estimation_demo) 7、OpenVINO范例-行人车辆分析(pedestrian_tracker_demo) 8、NCS和GOMFCTEMPLATE 9、课程小结,资源分享

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数字图像处理-绪论

数字图像处理的重要性源于两个主要应用领域:改善图示信息以便人们解释;为存储,传输和表示面对图像数据进行处理,以便于机器自动理解。

(一)概念

数字图像处理是借助于数字计算机来处理数字图像。

1.图像

定义为二维函数f(x,y),其中,x,y是空间坐标,f(x,y) 是点(x,y)的幅值。
灰度图像是一个二维灰度(或亮度)函数f(x,y)。
彩色图像由三个(如RGB,HSV)二维灰度(或亮度)函数 f(x,y)组成。

2.数字图像

一个图像可定义为一个二维函数f(x,y),其中x和y是空间(平面)坐标,而在任何一对空间坐标(x,y)处的幅值f称为该点处的强度或灰度。当x,y和灰度值f是
有限的离散函数时,我们称该图像为数字图像。
单色(灰度)图像而言,每个像素的亮度用一个数值来表示,通常数值范围在0到255之间,0表示黑、255表 示白,其它值表示处于黑白之间的灰度。
彩色图像可以用红、绿、蓝三元组的二维矩阵来表示。通常,三元组的每个数值也是在0到255之间,0表示相应 的基色在该像素中没有,而255则代表相应的基
色在该像素中取得最大值

3.像素

数字图像由二维的元素组成,每一个元素具有一个特定的位置(x,y)和幅值f(x,y),这些元素就称为像素。

(二)数字图像处理的起源

1.人类分析

在这里插入图片描述

图1 人类分析

2.机器感知

图2 机器感知

(三)数字图像处理的应用领域

1.传统领域

 医学、空间应用、地理学、生物学、军事……

2.最新领域

数码相机(DC)、数码摄像机(DV)
指纹识别、人脸识别
互联网、视频、多媒体等
基于内容的图像检索、视频检索、多媒体检索
水印、游戏、电影特技、虚拟现实、电子商务等

在这里插入图片描述

图3 数字图像处理的应用领域

(四)数字图像处理的基本步骤

图4 数字图像处理的基本步骤

(五)数字图像处理系统的组成部分

主要由三大部分组成:

1.图像输入

完成获取图像并进行数字输入功能。相关设备包括数码相机、数码摄像机、扫描仪、带照相和摄像功能的手机等
输入方式一般有数字图像输入、图片扫描输入、视频图像输入三种。

2.图像处理分析

包括计算机、DSP芯片等硬件设备以及通用或专用软件,用来完成各种各样的处理目的。

3.图像输出

包括显示输出、打印输出,也可以输出到Internet上的其它设备。
图5 通用图像处理系统的组成
2020-02-26 22:07:48 richowe 阅读数 113
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数字图像处理系统

一个基本的数字图像处理系统由图像输入、图像存储、图像输出、图像通信、图像处理和分析五个模块组成。

  • 数字图像输入模块:获取图像,通过数字设备将要处理的连续图像转换为计算机处理的数字图像
  • 数字图像存储模块:作为存储单元存储数字图像数据
  • 数字图像输出模块:将处理前后的数字图像显示出来或者永久保存
  • 数字图像通信模块:对图像进行传输和通信
  • 数字图像处理和分析模块:通用图像处理、专用图像处理、图像处理芯片,一般包括处理算法、实现软件和计算机组成
    如下图所示:
    数字图像处理系统
图像基础
  • 图像表达:建模,图像采样、数字化
  • 图像和视觉基础
  • 图像变化:提高图像质量
图像处理
  • 图像增强:改善图像质量
  • 图像几何处理:平移、缩放、旋转、扭曲
  • 图像复原:去噪声、去模糊
  • 图像重建:重建原始图像
  • 图像编码压缩:减少存储量和传输量
  • 图像分割:图像区域分割和理解目标表达和描述
2018-05-20 16:41:04 qq_28061765 阅读数 250
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图像处理

这里写图片描述
图像处理,顾名思义,就是对图像进行处理。关于图像处理,创始人之间对它的定义和范围没有一致的看法。但我们可以粗略看成,图像处理就是对一幅图像(或是代表一幅图像的相关信息)进行加减乘除(当然没这么简单的运算了)等操作,最终得到我们期望得到的效果。
这些效果大致可以分为两类,也就是主要的应用领域:其一,是服务于人的,也就是输出成我们更容易观察理解的图片。
比如拍地模糊的图片,变得清晰可见。
模糊变清晰
另一类,服务的对象是机器,输出的结果方便机器理解(虽然机器理解后,最后还是服务于人==),机器理解这部分就涉及到另一个领域:计算机视觉。
其实,从图像处理到计算机视觉这个连续统一体内并没有明确的部分。更为恰当的方式,是将这个整体,按照处理的等级来分,即低级、中级、高级处理。
- 低级处理以输入、输出均是图像为特征;
- 中级处理输入为图像,但是输出是图像所蕴含的特征信息,包括边缘、轮廓及物体的标识等。这一部分输出的特征,是为计算机处理及对不同目标的分类识别做准备;
- 高级处理的任务涉及“理解”已识别目标的总体。
既然已经知道了图像处理的目的和作用,那具体有哪些部分呢?
- 滤波与增强
- 图像还原
- 彩色图像处理
- 小波与多分辨率处理
- 压缩
- 形态学处理
- 分割
- 表示和描述
- 目标识别
balabala讲了这么多,什么是图像处理?用一句话总结就是:对图像(或图像信息)进行各种运算处理,得到便于人类理解,或者便于机器后续处理的方法。
至于,怎么处理?就得一步步来,先搭建基础的知识手脚架,一块砖一块砖地码,堆起各个方法模块的楼层后,才能站在楼顶看风景。

2019-06-11 21:17:10 Hu_helloworld 阅读数 1819
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1.4数字图像处理的基本步骤

数字图像处理的内容划分为以下两个主要类别:一类是其输入输出都是图像。一类是其输入可能是图像,但输出是从这些图像中提取的属性。
在这里插入图片描述

  1. 图像获取是数字图像处理的第一步处理。图像获取与给出一幅数字形式的图像一样简单。通常,图像获取阶段包括图像预处理,譬如图像缩放。
  2. 图像增强是对一幅图像进行操作,使其结果在特定应用中比原始图像更适合进行处理。“特定”一词很重要,因为增强技术建立在面向问题的基础上,例如,对增强X射线图像十分有用的方法,对增强电磁波谱中红外波段获取的卫星图像可能就不是好方法。不存在图像增强方法的通用理论,图像增强方法多种多样,特殊情况特殊对待。
  3. 图像复原也是改进图像外观的处理领域。与图像增强不同,图像增强是主观的,而图像复原是客观的;复原技术倾向于以图像退化的数学或概率模型为基础。而增强以什么是好的增强效果这种主观偏爱为基础。
  4. 彩色图像处理,第6章涵盖许多彩色模型和数字域彩色处理的基本概念。彩色也是图像中提取感兴趣区域的基础。
  5. 小波是以不同分辨率来描述图像的基础。本书中为图像数据压缩和金字塔表示使用了小波,此时图像被成功地细分为较小的区域。
  6. 压缩指的是减少图像存储量或降低图像带宽的处理。互联网是以大量的图片内容为特征的,例如,jpg文件扩展名用于jpeg的图像压缩标准。jpeg格式的图像可以用最少的磁盘空间得到较好的图像质量。
  7. 形态学处理涉及提取图像成分的工具,这些成分在表示和描述形状方面很有用。这一章的内容将从输出图像处理到输出图像属性处理的转换开始。
  8. 分割过程将一幅图像划分为其组成部分或目标。通常,自动分割是数字图像处理中最困难的任务之一。成功地把目标逐一分割出来是一个艰难的分割过程。通常,分割越准确,识别越成功。
  9. 表示与描述,选择一种表示仅是把原始数据转换为适合计算机进行后续处理的形式的一部分。为描述数据以使感兴趣的特征更加明显,必须确定一种方法。描述又称为特征选择,它涉及提取特征,可得到某些感兴趣的定量信息,或是区分一组目标与其他目标的基础
  10. 目标识别,是基于目标的描述给该目标赋予标志(如“车辆”)的过程。
2019-02-10 22:05:13 qq_36771850 阅读数 469
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了解图像处理的基本概念和基本的函数调用
stretchlim

图像处理的级别划分

低级:包括原始操作,如降低噪声的图像预处理,对比度增强和图像锐化。特点是输入和输出都是图像。
中级:包括诸如分割这样的任务,即把图像分为区域或目标,然后对这些目标进行描述,以便把它们简化为适合计算机处理的形式,并对单个目标进行分类(识别)。特点是输入通常为图像,但输出是从这些图像中提取的属性(如边缘、轮廓和单个物体的特征)。
高级:高级处理通过执行通常与人类视觉相关的感知函数,来对识别的对象进行总体确认。

灰度级和通道

一般的RGB图像,也就是彩色图像都是一个三维的矩阵,每一个矩阵代表了一个颜色通道,而灰度级则是一个矩阵中不同数字的大小,例入一个8bit的图像中,每一个矩阵的数值范围是【0 255】(2*8-1),数字越大,则像素越亮,映射到通道上颜色越鲜艳。最后我们得到的彩色图像就是三个矩阵(RGB)对应到不同颜色通道的叠加。

>> f = imread('0.jpg');
>> R = f(:,:,1);
>> G = f(:,:,2);
>> B = f(:,:,3);
>> subplot(221),imshow(f);title('原图');
>> subplot(222),imshow(R);title('R通道');
>> subplot(223),imshow(G);title('G通道');
>> subplot(224),imshow(B);title('B通道');
>> g = imadjust(f,[100 200] [0 255]);

RGB三通道

函数的调用

  • mat2gray:将图像转化为double类型,并将其灰度标定到范围【0,1】。
  • imadjust g = imadjust(f,[low_in high_in],[low_out high_out],gamma)
    将函数图像f中的灰度值映射为g中的新值,即将low_in至high_in之间的值映射到low_out至high_out之间的值。low_in以下与high_in以上的值则被截去,即low_in以下的值映射为low_out,high_in以上的值映射为high_out。中间的两个参数所有输入值必须限定在【0 1】之间。gamma值小于1,图像映射被加权至较高(较亮)的输出值,即图像较亮,gamma大于1,则映射加权至较低(较暗)的输出值,即图像较暗,默认为1,不加权。
>> subplot(221),imshow(f);title('原图');
>> g = imadjust(f,[0 1],[1 0],1);
>> subplot(222),imshow(g);title('[0 1] [1 0]');
>> g = imadjust(f,[0.5 0.75],[0 1],1);
>> subplot(223),imshow(g);title('[0.5 0.75] [0 1]');
>> g = imadjust(f,[],[],2);
>> subplot(224),imshow(g);title('[] [] 2');

imadjust

  • stretchlim
    stretchlim主要用于自适应找到一个分割阈值向量来改变一幅图像的对比度,其通用调用格式如下:
    low_high = stretchlim(f,tol)
    可得到一个灰度变换自适应最佳阈值,不用人为规定,再将其带入imadjust函数中便可实现灰度图像对比度的增加或减弱。
>> g = imadjust(f,stretchlim(f),[]);
>> imshow(g);

stretchlim

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