2018-10-16 08:27:01 qq_33810188 阅读数 450
  • Tensorflow-图像处理视频教程

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· 能从硬件结构方面消除不利影响,最好不要从图像算法方面消除不利影响(预防隐患法则)

· 截至目前为止,图像算法没有一个标准的算法流程适合所有的图像处理,所以具体问题具体分析

· 图像算法处理的实际应用遵循海森堡不确定性原则,所以在实际应用中不断优化算法十分必要

· 图像算法处理的实际应用符合墨菲定律,所以图像算法前期的设计隐患一定会在实际应用中产生

· 图像处理算法一定是定量分析算法,模糊不定的处理方式必然会导致问题

· 图像处理问题归根结底是一个数学问题,所以扎实的数学功底必不可少!

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1.图像算法的设计一定要考虑数据结构类型,不友好的数据结构会使后续的代码结构十分繁琐冗余!

2.无论函数名,还是参数名,在取名的时候千万避免名称相似(例如,如果有一个camsPixels,不可再取一个camPixels,否则在查看代码时,直观上很容易分辨错误!浪费解读代码时间!);

3.不要重复命名函数,否则哪天封装多个带有重复名称的函数时,会出现命名冲突!

4.尽量不要重复造轮子,能够借鉴的代码要借鉴并优化,不断学习别人的代码风格和代码逻辑;

5.一位优秀的算法工程师,也必须是一位不错的软件工程师!

6.写算法跟写软件不一样,最直观的区别的是,写算法前要研读论文,写软件前要学教程;

7.算法必须站上软件的肩膀上才有价值!换句话说,算法要用优秀的软件程序表现出来才有意义;

8.算法开发前期一定要评估该算法的设计流程,对其采用的具体算法手段进行认真考量,要预先考虑到该算法在实际应用中可能存在的风险,以及相应的解决对策。不可盲目下手进行开发,否则非常浪费时间和精力;

9.图像处理中很多场景都是在浮点型下进行数据处理的,所以一定不要把整型、理论等思维强加要数据处理中,例如两条直线垂直,叉乘是为0,但是实际场景中的数据是浮点型,得到的结果并不绝对为0,所以需要设置一个很小的误差范围。诸如这样的问题,可以推广至很多场合,只要算法设计考虑够多的场景,兼顾更多的情况,最后算法才会更加鲁棒!

10.

 

 

2020-02-01 17:42:07 caiwei2016 阅读数 79
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将图像处理的算法转换为FPGA系统设计的过程称为算法映射。这里将介绍将软件图像处理算法转换为FPGA的映射技术。

算法结构

映射过程的首要目标便是确定算法设计的结构,这里主要介绍在FPGA中常用的两种算法设计结构:流水线结构和并行阵列结构。

流水线设计

基本概念

流水线处理源自现代工业生产装配线上的流水作业,是指将待处理的任务分解为相对独立的、可以顺序执行的而又相互关联的一个个子任务。流水线处理是高速设计中的一个常用设计手段,如果某个设计的处理流程分为若干步骤,并且整个数据处理是“单流向”的,即没有反馈或者迭代运算,前一个步骤的输出是下一个步骤的输入,那么可以考虑采用流水线设计方法来提高系统频率。流水线设计结构如图所示。

其基本结构是将适当划分的n个操作步骤单流向串联起来。流水线操作的最大特点是数据流在各个步骤的处理从时间上看是连续的顺序操作,与此同时各个步骤又是同时并行的在运作。

在处理器架构上,一个单核处理器只能一次处理一个任务,是顺序的执行,如要实现并行操作需要多个处理器来执行。

FPGA中典型的流水线设计

流水线处理采用面积换取速度的思想,可以大大提高电路的工作频率,尤其对于图像处理任务中的二维卷积运算、FIR及FFT滤波器等,采用流水线设计可以保证一个时钟输出一个像素,相对于全并行处理电路占用资源又不会太多。对于大部分的图像处理任务而言,处理过程基本上也是一个“串行”的处理思路。因此,流水线设计无疑是最好的设计方式。如下图所示是一个典型的图像处理任务流程图与图像处理中的典型流水线结构。

本处理任务也是一个典型的图像处理任务。首先,我们从CCD或CMOS传感器得到需要处理的视频流输入Video Input,并通过视频捕获模块Video Capture将输入视频同步为本地视频流。这些视频流“无等待”地流入下一个处理单元Chroma Resample进行色度重采样和空间变换,经过预处理Pre Filter和指定的处理算法Image Process后(例如预滤波、分割、目标识别、Alpha混合等),转换为视频流输出Video Output。

在这个过程中,输入视频流和输出视频流是连续的,流水线结构也保留了这种可能性。每一个处理单元独立为一块单独的电路,与其它处理单元同时运行,提高了速度也降低了设计的复杂度。

 

​​​​​​​并行阵列

在并行阵列型电路中,多组并行排列的子电路同时接收整体数据的多个部分进行并行计算。并行阵列型电路中的子电路本身可以是简单的组合电路,也可以是复杂的时序电路例如上面提到的流水线型电路。如果受逻辑资源限制,无法同时处理全部数据,那么也可以依次处理部分数据直到完成全部数据的处理,如图所示。

和流水线共享电路的思路不同,并行阵列电路对于每个处理数据都生成一个处理电路,这无疑更大地提高了电路的处理速度,但是也带来了更大的资源消耗,是用面积换取速度原则的又一体现。如果系统设计对资源消耗相对不敏感,但是又需要较快的处理速度时,那么我们会选择并行结构来完成。

并行阵列的一个典型应用是多通道像素同时进行处理,对一个串行输入的RGB通道或是YCbCr通道的视频流,首先做一个串并转换,接着复制处理逻辑对三个通道同时做处理。这样理论上可以得到3倍的速度提升。

 

2014-06-07 10:46:19 zhuangxiaobin 阅读数 2480
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这是利用数学算法,进行高难度图像处理的一个例子。事实上,图像处理的数学算法,已经发展到令人叹为观止的地步。

Scriptol列出了几种神奇的图像处理算法,让我们一起来看一下。

一、像素图生成向量图的算法

数字时代早期的图片,分辨率很低。尤其是一些电子游戏的图片,放大后就是一个个像素方块。Depixelizing算法可以让低分辨率的像素图转化为高质量的向量图。

二、黑白图片的着色算法

让老照片自动变成彩色的算法

三、消除阴影的算法

不留痕迹地去掉照片上某件东西的阴影的算法

四、HDR照片的算法

  

 

 

 

所谓"HDR照片",就是扩大亮部与暗部的对比效果,亮的地方变得非常亮,暗的地方变得非常暗,亮暗部的细节都很明显。

实现HDR的软件有很多,这里推荐G'MIC。它是GIMP图像编辑软件的一个插件,代码全部开源。

五、消除杂物的算法

所谓"消除杂物",就是在照片上划出一块区域,然后用背景自动填补。Resynthesizer可以做到这一点,它也是GIMP的一个插件。

六、自动合成照片的算法

根据一张草图,选择原始照片,然后把它们合成在一起,生成新照片。这是清华大学的科研成果

七、美容算法

自动对容貌进行"美化"的算法

 

转载自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/08/amazing_algorithms_of_image_processing.html

2017-11-24 22:42:45 xxxqcbQ 阅读数 286
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        一直想记录自己图像处理算法修炼心路历程,今天终于鼓足勇气写下第一篇,万事开头难。

        算法写了快4个月了,目前写的比较多的是基础算法,比如通用的圆、直线检测算法,还真不能小瞧这类算法,想在工程上做到又快又准,真的不是一件容易的事情。这里应该算是有bug的,又快又好应当有个明确的量化指标。

        对于圆检测的基本逻辑是:Sobel/Canny算子处理→拿出边界→边界筛选→最小二乘拟合(对噪声很敏感)。


2019-11-19 14:43:25 wenjing3470830 阅读数 31
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1.图像处理基础链接:    https://www.cnblogs.com/Imageshop/category/535367.html

2.retinex: https://blog.csdn.net/ajianyingxiaoqinghan/article/details/71435098

 

python 机器学习三方库链接

numpy  scipy  matplotlib  scikit-learn

适用于windows

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

 

python库

https://pypi.org/

图像处理之滤波算法

阅读数 17737

图像处理,双线性插值算法

博文 来自: zhiwei121
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