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  • 神奇图像算法

    千次阅读 2018-10-19 15:24:37
    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...

    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

    1、图像镶嵌
    图像镶嵌也叫图像混合(Image Blending)、图像剪接(Image Editing),是通过特定的图像处理方法将本来毫无关系的两幅图无缝剪辑到一起,并能够很好地融合两者之间的剪接处,产生以假乱真的效果,不信我们就来看看。


    上图左边的手和嘴巴在两幅不同的图中,只要给定一个模板,就可以把一幅图中模板指定的部分无缝拼接到另外一幅图中去,从右边的结果来看是不是看上去毫无违和感?比某些人的PS技术强多了。

    类似剪接效果的还有下面这种技术,该算法同样也是划定一个区域,能够将两幅图中的指定区域图像都拿出来,拼接到第三幅图上去,结果简直天衣无缝。这两个算法的技术细节可看参考文献[1][2]。同样也可以参考这位小哥的代码。


    2、黑白图像着色
    家里有黑白的老照片,想把它变成彩色照片,看看老一辈人真实的模样,那你可以试试下面这个图像着色(Colorization)算法。你只要拿彩笔在图像上画几笔,剩下的事情就交给算法啦。这个算法除了给黑白图片着色,还能够给视频着色呢!不信就去文献[3]看看。


    3、图像超分辨
    还记得小时候的红白机画面么,分辨率很低,如果放大的话,渣渣的马赛克就来了,想不起来了?想想《愤怒的小鸟》那个游戏里面马赛克小鸟,实在让人心塞,如果用了这个算法效果绝对就不一样了。该超分辨算法能够将分辨率非常低的图像提取与分辨率无关的向量,最后的高分辨率图像真是碉堡了,完虐普通的最近邻插值法放大的图像。还有人提供了Python源代码呢。


    4、图像去模糊
    拍照片的时候手抖,拍出来的照片模糊了怎么办?可以背个三脚架,或者花钱升级相机,变成防抖的。或者你也可以使用以下的图像处理方法,拍完之后处理,就可以得到清晰的图像了。说不定哪一天珍贵的一瞬间拍模糊了,还能用来救救急。


    5、图像编辑
    要是拍照的时候把不需要的物体拍进来了,破坏了照片美好的意境怎么办?此时,你可能需要这种图像处理技术[6][7]:将图像中意外出现的东西去掉!看下图,前提是要指定需要去掉的区域(中间一幅Mask图像)。


    如果拍上去的建筑物看上去破破烂烂的,想填补一下这个破洞,或者想干脆在图像中再复制同一个物体,可以试试下面这个方法[7][8]。顺便说一句,这两个方法都应用到了PhotoShop上了。


    参考文献
    [1] Peter J. Burt and Edward H. Adelson. 1983. A multiresolution spline with application to image mosaics. ACM Trans. Graph. 2, 4 (October 1983)

    [2] Patrick Pérez, Michel Gangnet, and Andrew Blake. 2003. Poisson image editing. ACM Trans. Graph. 22, 3 (July 2003)

    [3] Anat Levin, Dani Lischinski, and Yair Weiss. 2004. Colorization using optimization. ACM Trans. Graph. 23, 3 (August 2004)

    [4] Johannes Kopf and Dani Lischinski. 2011. Depixelizing Pixel ArtACM Transactions on Graphics (Proceedings of SIGGRAPH 2011).

    [5] Xu, Li, and Jiaya Jia. 2010. Two-phase kernel estimation for robust motion deblurring.ECCV. Springer Berlin Heidelberg, 2010. 157-170.

    [6] Image Completion

    [7] Y. Wexler, E. Shechtman and M. Irani "Space-Time Video Completion" Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Washington, June 2004.

    [8] Connelly Barnes, Eli Shechtman, Adam Finkelstein, and Dan B Goldman. 2009.PatchMatch: a randomized correspondence algorithm for structural image editing. ACM Trans. Graph. 28, 3, Article 24 (July 2009)

    [9] Connelly Barnes, Eli Shechtman, Dan B Goldman, The Generalized PatchMatch Correspondence Algorithm, ECCV, 2010

    另一个版本!
    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(http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kopf/pixelart/)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(http://www.cs.huji.ac.il/~yweiss/Colorization/)。

    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(http://www.cs.huji.ac.il/~danix/ShadowRemoval/index.html)。

    四、HDR照片的算法

    所谓"HDR照片",就是让明亮处变得更亮、让阴暗处变得更暗,从而让照片产生强烈的对比效果。

    实现HDR的软件有很多,这里推荐G'MIC(http://gmic.eu/)。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(http://www.scriptol.com/design/sketchtophoto.php)。

    七、美容算法

    自动对容貌进行"美化"的算法(http://www.scriptol.com/programming/algorithm-pretty-face.php
     

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  • 图像算法工程师 转行之路

    千次阅读 2019-10-17 23:22:05
    图像算法工程师转行之路 传统图像+ 深度学习图像 + 语言工具 + 光学基础知识 1、图像处理的基础:冈萨雷斯的《数字图像处理》这本书必看。里面算法虽然老,但是还是很实用的。搭配它拍套的《数字图像处理的...

    图像算法工程师 转行之路

     

    传统图像 + 深度学习图像 + 语言工具 + 光学基础知识

     

    1、图像处理的基础:冈萨雷斯的《数字图像处理》这本书必看。里面算法虽然老,但是还是很实用的。搭配它拍套的《数字图像处理的Matlab实现》方便Matlab实现。

    2、机器学习相关的,机器学习的常用算法最好都知道,推荐周志华的书《机器学习》,还有吴恩达的机器学习视频,b站上随便一搜就应该有了。我学习的时候还看了唐宇迪的各种深度学习、tensorflow教程。反正这种教程网易云课堂啊、b站啊、慕课啊、某宝上都能找到很多。跟着人家视频边学边写写代码。一般这种代码用Python写比较常见,Python常用的库都会在视频中学到,包括NumPy、Scipy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Sklearn等。常见的机器学习算法可能很多也用不到图像,但是最好知道。后面侧重图像的主要都是深度网络了,学习各种Net,图像的分类、识别、探测、分割等等。中间会在教程中学到TensorflowPyTorch这种深度学习框架。跟着视频肯定会自己训练一些深度学习网络的。

    3、图像算法最后的实现大都是在硬件上,比如手机、相机。所以要学C/C++,最好能学好C++,这个感觉入门容易,精通难。因为Python用库比较方便,机器学习常用,所以Python要会,本身也不难。最后还有Matlab最好也会,处理一点简单的图像算法用起来超方便,也非常简单。还有就是数据结构这门课,在实际项目中,非常有必要。

    4、最后,就是关于图像获取过程的了解。如果光学出身的话就是非常优势的,因为计算机的门槛变得越来越低,但是光学的门槛并不低。计算机的人才也太多了,所以光学的话要抓住优势。首先是几何光学(工程光学),这个是必须的。如果是光学出身,一定要从原理上搞清楚成像过程中的各种概念以及之间的关系:光圈、焦距、视场、数值孔径、各种像差等摄影中出现频率很高的词汇。然后就是色度学,色彩要了解一下。再复杂的就是波动光学的知识了,比如物理光学、傅里叶光学(信息光学),尤其是对衍射的理解。因为一些照片的现象是波动光学的体现。比如紫边、星芒。最后学有余力可以看看光电技术,它详细讲解了传感器的原理构造,对于原生图像的转化以及图像去噪等都会有很大帮助。最后,如果不是光学出身想学这一块的话,可以买个单反微单玩玩学学摄影,后期学习PS,有精力有兴趣再看看上面光学相关的书。

     

    总结一下需要学的:

    冈萨雷斯的《数字图像处理》 

    周志华《机器学习》

    吴恩达的机器学习视频、唐宇迪的各种教程

    C++、Python、Matlab、数据结构

    几何光学、色度学、傅里叶光学、光电技术

    有兴趣的话可以买个单反或者微单玩玩,后期修修图

     

    加油!

    我也还没正式工作,也只是自己的体会,还望大家多多批评指正。

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  • 关于FPGA 的逻辑开发,视频图像开发上的入门进阶及图像处理算法开发教程。包含基本外设开发设计详解、CMOS 视频图像算法处理等。
  • 这四个岗位其实都是相同的,问的问题也都大差不差,主要从传统的图像算法和深度学习进行提问。 1.传统图像算法问题 图像预处理有哪些方法? 图像增强有哪些方法? 直方图均衡介绍。 膨胀和腐蚀含义?开运算和...

    这段时间一直在找工作,经过两个月的面试经验,感觉比我三年学到的东西都多,在这里做一下总结。这四个岗位其实都是相同的,问的问题也都大差不差,主要从传统的图像算法和深度学习进行提问。

    1.传统图像算法问题

    1. 图像预处理有哪些方法?
    2. 图像增强有哪些方法?
    3. 直方图均衡介绍。
    4. 膨胀和腐蚀含义?开运算和闭运算先后顺序。
    5. 传统的边缘检测算子有哪些?
    6. Canny算法介绍。如何极大值抑制?(重点必问)
    7. hog和haar介绍。
    8. 高斯滤波器原理。
    9. 如何对图像进行90度旋转?(笔试题)
    10. 给你一个图如何提取想要的目标。
      (这是一个开放性的题目,需要对传统图像算法有一定的理解 )

    2.机器学习问题

    1. 列举常用的机器学习算法。(说的越多问的越多)
    2. 决策树原理介绍。预剪枝和后剪枝处理简介。
    3. 决策树与Adaboost区别。
    4. SVM介绍,如何理解最大支持向量,核函数作用。
    5. 贝叶斯分类器简绍。
    6. sigmoid和relu区别和优点,以及运用场合。
    7. 逻辑回归介绍。(有一个小公司变态到让我手写逻辑回归推理)
    8. k-means和knn介绍,并说明两者区别。
    9. 无监督学习和有监督学习区别并列举各有哪些算法。(笔试题)
    10. bp神经网络介绍。

    3.深度学习问题

    1. ResNet网络介绍,与其余网络区别,手写ResNet残差块。(重点必问)
    2. 激活函数有哪些及作用。为什么使用relu不使用sigmoid?
    3. 梯度消失和梯度爆炸阐述,并讲解如何解决。
    4. 如何知道网络训练有没有过拟合,并如何解决。(重点必问)
    5. 分割网络有哪些?各有什么特点。
    6. 检测网络有哪些,各有什么特点。
    7. 阐述Faster-Rcnn,YOLO和SSD网络,并介绍各有什么优缺点。
    8. OpenCV和Halcon是加分项。(我对这块接触的不多,每次问道这个问题我都懵圈了,但是一定要表达一下自己自学过,只是没有在项目中用到过。面试官就不会为难你了)
    9. 计算网络参数量以及特征图输出计算公式。
    10. RNN和LSTM 介绍。
    11. 除了CNN网络还了解哪些网络?
    12. BN层如何对数据处理。作用是什么?

    4.总结

    以上都是我在面试的时候被问到的所有问题,当然除了那些BAT或者大公司问的会更细致之外,以上问题基本上可以应付 很多公司了。当然面试的时候能回答出这些基础问题不是最重要的,最重要的是你简历上写的项目,但凡写在简历上的东西一定 要弄懂,否则卡壳会很丢分。我在找工作最初只是想把简历做的漂亮一些,没想到被问得无地自容。还有一些笔试题基本上都是C语言基础,只要刷牛客网题目就行,编程题刷剑指offer就行。数据链表一定要会。冒泡,快排等排序算法一定要会。

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  • 图像算法工程师的一般要求

    千次阅读 2020-08-14 11:37:20
    图像算法工程师的一般要求 1、 通用技能 (1)至少精通一门语言,python/c/c++,良好的代码编写习惯; (2)熟悉opencv,matlab算法库; (3)熟悉深度学习框架,tensorflow,pytorch,caffe; (4)了解GPU编程基础...

    图像算法工程师的一般要求

    1、 通用技能
    (1)至少精通一门语言,python/c/c++,良好的代码编写习惯;
    (2)熟悉opencv,matlab算法库;
    (3)熟悉深度学习框架,tensorflow,pytorch,caffe;
    (4)了解GPU编程基础;
    (5)掌握Linux系统下的常用开发指令;
    (6)良好的英语阅读能力;
    (7)掌握常用的数据结构算法;
    (8)熟悉深度学习算法,如CNN,RNN,LSTM,CTC;

    2、 以下是各个公司的要求
    (1)在模式识别,OCR,图像检索等方面有深厚的研究基础;(快手)
    (2)深入理解基于CNN的图像分类,目标检测,图像分割等(如:R-CNN,YOLO,SSD,Mask R-CNN)算法流程,并能根据实际业务进行算法调优;(纳兰德科技)
    (3)曾经复现近年经典视觉论文中的工作;(图灵通诺)
    (4)熟悉常见分布式训练框架,包括但不限于Horovod等;(阿里)
    (5)精通并行编程技术及相关并行加速库,能够实现算子级设计和优化;(阿里)
    (6)熟悉分布式计算,有Hadoop,Spark经验者优先;(阿里)
    (7)熟悉numpy;(北京深点智慧科技)
    (8)熟悉传统的图像算法SWT,MSER,TemplateMatch和深度学习的图像算法FastRCNN,Yolo,DenseNet;(云测信息技术)
    (9)语义分割技术经验者优先;(云测信息技术)
    (10)有开源项目贡献经验者优先,喜欢并擅长用各种工具解决问题者优先;(旷视)
    (11)熟悉CNN(LeNet、GoogleNet、VggNet、ResNet等)卷积神经网络结构及其原理;(科瓦特能源)
    (12)熟悉机器学习;(科瓦特能源)

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    千次阅读 2018-07-08 16:11:50
    岗位职责:1.参与组建算法团队,评估和制定开发计划,胜任领导团队完成项目的技术要求和达成产品的性能指标。2.进行机器视觉算法研究...7.跟踪图像算法前沿技术并能够尽快应用到实际工作中。任职要求:1.模式识别...
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    2009-09-23 14:35:48
    此资料是利用MATLAB处理图像的经典算法,其中还包括各种MATLAB要处理的经典图片,很适合图像研究者
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    TCL研究员面试(凉凉)  在接到面试通知后匆忙准备一下面试知识后(由于之前就秋招已经准备了很...2.询问了有关项目的问题,对比度是怎么能够实现自适应的调整,在匹配图像时是怎么实现快速匹配的,如何匹配的,对...
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  • 旋转图像算法-实际应用

    万次阅读 2020-12-19 12:26:53
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    千次阅读 2016-12-14 14:17:23
    作者:困兽 ... 来源:知乎 著作权归作者所有,转载...图像处理说到底是一门数学和实践结合的学科。所以要搞算法,数学基础必不可少,同时工程实践性的话,编程能力不能弱。二者不可偏废。 我向来推崇以练促学,以学促

空空如也

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