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  • 像素值为(255,255,255)和(0,0,0)的mask图保存为jpg格式,像素值变化?
    2020-11-12 20:28:55

    jpeg是有损压缩,像素值会发生变化,只是人眼察觉不到

    使用bmp,tif,png 格式是无损压缩,像素值不会发生改变

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  • 今天小编就为大家分享一篇opencv3/C++图像像素操作详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 在OpenCV中使用图像像素

    千次阅读 2022-03-03 00:36:46
    像素是计算机视觉中图像的重要属性。它们是表示图像中特定空间中光的颜色强度的数值,是图像中数据的最小单位。图像中的像素总数是高度、宽度和通道的乘积。由于OpenCV中的图像被读取为像素值的N...

    4b04a461975501b171e7bb0f4b216ea7.png

    像素是计算机视觉中图像的重要属性。它们是表示图像中特定空间中光的颜色强度的数值,是图像中数据的最小单位。

    图像中的像素总数是高度、宽度和通道的乘积。

    由于OpenCV中的图像被读取为像素值的Numpy数组,因此可以使用数组切片操作获取并处理由该区域的像素表示的图像区域。

    切片操作用于检索序列子集,如列表、元组和数组,因此可用于获取图像区域的像素值,以便进行编辑、格式化或裁剪等处理。

    切片操作

    脚本:使用切片操作获取列表的子集。

    # 切片字母列表
    
    letters = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
    
    
    # 头三个字母
    
    first_three = letters[:3]
    
    
    # 最后三个字母
    
    last_three = letters[-3:]
    
    
    # 得到第二个到第四个字母
    
    second_to_fourth = letters[1:4]
    
    
    # 显示结果
    
    print('First three letters: ', first_three)
    
    print('Last three letters: ', last_three)
    
    print('Second to fourth letters: ', second_to_fourth)

    49685c39c94c0277cb2866647ca57493.png

    请注意,我使用索引值对字母列表进行切片。例如,传递起始索引1(列表中第二个字母的索引)和4将返回列表的一个片段,从第二个值到第四个值。

    由于索引值用于以这种方式检索子集,因此它们也用于定位和检索图像中感兴趣的区域。

    以图像中的区域为目标的切片由图像的两个轴(水平(X)和垂直(Y))的起始值和结束值定义,格式如下:

    image[startY: endY, startx:endX]

    它返回所需感兴趣区域的(图像像素的)Numpy数组。

    那么,我们如何确定感兴趣区域的X轴和Y轴的起始值和结束值?

    这些值(startX、endX、startY、endY)是映射出感兴趣区域的坐标值。

    使用OpenCV显示时,这些值不会显示在图像旁边,但我们可以使用其他应用程序(如Photoshop、Corel Draw、Paint e.t.c)或其他python可视化库(如Matplotlib)来显示具有X和Y坐标值的图像。

    一如既往,这在实践中得到了更好的理解。让我们使用matplotlib显示一个图像。pyplot,我们可以从中检索坐标,这些坐标映射出图像中的目标感兴趣区域。

    我用加纳共和国国旗的图像来证明这一点。在这里,我的目标是图像中围绕黑星的区域。

    获取感兴趣区域的坐标值

    1.使用Matplotlib加载并显示图像。

    # 导入matplotlib的plot
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 加载和显示原始图像
    
    image = plt.imread('Flag_of_Ghana.png')
    
    # 显示图片
    
    plt.imshow("Original", image)
    
    plt.plot()

    输出:加载的图像及其X和Y坐标。

    617b64e9a157f4051211ba4c36b2e77f.png

    正如你所看到的,plt.imshow函数返回读取的图像以及x和y轴的坐标值。

    然后,我们可以检索感兴趣区域(黑星)的起始和结束坐标值。

    追踪黑星区域的坐标值

    31ecafdd4850e7c8be31a9bad4460478.png

    这幅图像显示了如何追踪黑星周围区域的坐标。

    我们可以从图像中检索坐标(startY(y1)、endY(y2)、startX(x1)、endX(x2))。然后,我们可以定义两个轴的起点和终点坐标,并裁剪为:

    image[y1: y2, x1:x2]

    if we get y1, y2 = [145, 295] and x1, x2 = [245, 400]

    那么绘制出黑星的区域将是:

    black_star = image[145:295, 245:400]

    这将返回映射感兴趣区域(本例中为黑星)的像素值(在Numpy数组中)。

    现在,我们可以利用这种技术对图像区域进行定位和切片,以进行各种图像处理。

    使用切片操作裁剪图像

    1.加载并显示原始图像

    # 导入matplotlib的plot
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # 加载和显示原始图像
    
    image = plt.imread('Flag_of_Ghana.png')
    
    # 显示图片
    
    plt.imshow("Original", image)
    
    plt.plot()

    输出:显示加载的图像。

    5e0b5a367495443c34374e9df9e7c35e.png

    2.获取图像的空间维度

    # 获取图像的空间尺寸
    
    # 初始化
    
    originY, originX = 0, 0
    
    # 获取图像的高度和宽度
    
    height, width = image.shape[:2]
    
    # 计算图像的中心
    
    (centerX, centerY) = (width // 2, height // 2)
    
    print('Image height: ', height)
    
    print('Image width: ', width)
    
    print('Center location: ', (centerY, centerX))

    输出:显示图像的空间尺寸。

    37bb44c17162e05eae7b526d60167d04.png

    3.裁剪图像

    裁剪出图像的左上角

    # 裁剪图像的左上角
    
    # 高度从原点到中心
    
    # 宽度从原点到中心
    
    top_left = image[originY:centerY, originX:centerX]
    
    cv2.imshow("Top-Left Corner", top_left)
    
    cv2.waitKey(0)

    输出:图像的左上角

    aa97121aa2ce43ebb522b76e5f6474fc.png

    裁剪出图像的右上角

    # 裁剪右上角
    
    # 高度从原点到中心
    
    # 宽度从中心到右上角(宽度)
    
    top_right = image[originY:centerY, centerX:width]
    
    cv2.imshow("Top-Right Corner", top_right)
    
    cv2.waitKey(0)

    输出:图像的右上角

    d331ed4ee6372ad736d533650ed80096.png

    裁剪出图像的左下角

    # 裁剪左下角
    
    # 高度从中心到左下角(高度)
    
    # 宽度从中心到右上角(宽度)
    
    bottom_left = image[centerY:height, originX:centerX]
    
    cv2.imshow("Bottom-Left Corner", bottom_left)
    
    cv2.waitKey(0)

    输出:图像的左下角

    e52b60bd2d27c7f11bc6266f24433531.png

    裁剪出图像的右下角

    # 裁剪右下角
    
    # 高度从中心到左下角(高度)
    
    # 宽度从中心到右上角(宽度)
    
    bottom_right = image[centerY:height, centerX:width]
    
    cv2.imshow("Bottom-Right Corner", bottom_right)
    
    cv2.waitKey(0)

    输出:左下角。

    6b6d707260efadebf95be8eae1414e3c.png

    4.使用尺寸将部分图像设置为特定颜色。

    # 设置原始图像的左上角为绿色
    
    image[originY:centerY, originX:centerX] = (0, 255, 0)
    
    # 显示更新后的图像
    
    cv2.imshow("Updated", image)
    
    cv2.waitKey(0)

    输出:将左上角设置为绿色

    09dd54d3d1ec42015b88732b4bcf35c8.png

    总结

    图像像素是表示图像中颜色强度的数值。使用OpenCV获取和设置不同图像处理的图像像素的过程基于Numpy阵列的切片操作。切片像素值在裁剪、重置、复制或增强图像时非常有用。

    感谢阅读!

    ☆ END ☆

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  • OpenCV-操作像素(访问像素值)

    千次阅读 2019-02-19 23:12:07
    为构建计算机视觉应用程序,我们需要学会访问图像的内容,有时也要修改或者...对灰度图像而言,像素是8位无符号数(数据类型为unsigned char),0表示黑色,255表示白色。 #include <iostream> #incl...

    为构建计算机视觉应用程序,我们需要学会访问图像的内容,有时也要修改或者创建图像。本章将讲讲如何操作图像的元素(即像素)。
    图像本质上就是由数组组成的矩阵。OpenCV使用了cv:Mat结构来操作图像。矩阵中的每一个元素表示一个像素。对灰度图像而言,像素是8位无符号数(数据类型为unsigned char),0表示黑色,255表示白色。

    #include <iostream>
    #include <random>
    #include <opencv2\core\core.hpp>
    #include <opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
    #include <opencv2\highgui\highgui.hpp>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    void salt(cv::Mat image, int n)
    {
    	std::default_random_engine generator;
    	std::uniform_int_distribution<int>
    		randomRow(0, image.rows - 1);
    	std::uniform_int_distribution<int>
    		randomCol(0, image.cols - 1);
    	int i, j;
    	for (int k = 0; k < n; k++)
    	{
    		// 随机生成图形位置
    		i = randomCol(generator);
    		j = randomRow(generator);
    		if (image.type() == CV_8UC1)
    		{ 
    			// 灰度图像
    		// 单通道8 位图像
    			image.at<uchar>(j, i) = 255;
    		}
    		else if (image.type() == CV_8UC3) { // 彩色图像
    	 // 3 通道图像
    			image.at<cv::Vec3b>(j, i)[0] = 255;
    			image.at<cv::Vec3b>(j, i)[1] = 255;
    			image.at<cv::Vec3b>(j, i)[2] = 255;
    		}
    	}
    }
    int main()
    {
    	// 打开图像
    	cv::Mat image = cv::imread("puppy.JPEG", 1);
    	// 调用函数以添加噪声
    	salt(image, 3000);
    	// 显示结果
    	cv::namedWindow("Image");
    	cv::imshow("Image", image);
    
    	cv::waitKey();
    	return 0;
    }
    

    在这里插入图片描述
    cv::Mat 类包含多种方法,可用来访问图像的各种属性:利用公共成员变量cols 和rows可得到图像的列数和行数;利用cv::Mat 的at(int y,int x)方法可以访问元素,其中x 是列号,y 是行号。at 方法被实现成一个模板方法。在调用at 方法时,必须指定图像元素的类型,例如:
    image.at(j,i)= 255;
    有一点需要特别注意,必须保证指定的类型与矩阵内的类型是一致的。at 方法不会进行任何类型转换。
    彩色图像的每个像素对应三个部分:红色通道、绿色通道和蓝色通道,因此包含彩色图像的cv::Mat 类会返回一个向量,向量中包含三个8 位的数值。OpenCV 为这样的短向量定义了一种类型,即cv::Vec3b。这个向量包含三个无符号字符(unsigned character)类型的数据。因此,访问彩色像素中元素的方法如下所示:
    image.atcv::Vec3b(j,i)[channel]= value;
    channel 索引用来指明三个颜色通道中的一个。OpenCV 存储通道数据的次序是蓝色、绿色和红色(因此蓝色是通道0)。你也可以直接使用短向量,方法如下所示:
    image.atcv::Vec3b(j, i) = cv::Vec3b(255, 255, 255);
    还有类似的向量类型用来表示二元素向量和四元素向量(cv::Vec2b 和cv::Vec4b)。此外还有针对其他元素类型的向量。例如,表示二元素浮点数类型的向量就是把类型名称的最后一个字母换成f,即cv::Vec2f。对于短整型,最后的字母换成s;对于整型,最后的字母换成i;对于双精度浮点数向量,最后的字母换成d。所有这些类型都用cv::Vec<T,N>模板类定义,其中T 是类型,N 是向量元素的数量。
    最后一个提示,你也许会觉得奇怪,为什么这些修改图像的函数在使用图像作为参数时,都
    采用了值传递的方式?之所以这样做,是因为它们在复制图像时仍共享了同一块图像数据。因此
    在需要修改图像内容时,图像参数没必要采用引用传递的方式。顺便说一下,编译器做代码优化
    时,用值传递参数的方法通常比较容易实现。

    扩展
    cv::Mat 类的定义采用了C++模板,因此它的通用性很强。
    cv::Mat_模板类
    因为每次调用都必须在模板参数中指明返回类型,所以cv::Mat 类的at 方法有时会显得冗长。如果已经知道矩阵的类型,就可以使用cv::Mat_类(cv::Mat 类的模板子类)。cv::Mat_类定义了一些新的方法,但没有定义新的数据属性,因此这两个类的指针或引用可以直接互相转换。新方法中有一个operator(),可用来直接访问矩阵的元素。因此可以这样写代码(其中image是一个对应uchar 矩阵的cv::Mat 变量):
    // 用Mat 模板操作图像
    cv::Mat_ img(image);
    img(50,100)= 0; // 访问第50 行、第100 列处那个值
    在创建cv::Mat_变量时,我们就定义了它的元素类型,因此在编译时就已经知道了operator()的返回类型。使用操作符operator()和使用at 方法产生的结果是完全相同的,只是前者的代码更简短。

    展开全文
  • 语义分割常用数据集Cityscapes中会将不需要用到的像素标签设置为255,但初学者可能会遇到困惑,我们在训练或者评估的时候遇到255的标签该怎么办呢?我们需要做的是忽略。 训练计算loss时的处理 import torch from ...

    语义分割常用数据集Cityscapes中会将不需要用到的像素标签设置为255,但初学者可能会遇到困惑,我们在训练或者评估的时候遇到255的标签该怎么办呢?我们需要做的是忽略。

    训练计算loss时的处理

    import torch
    from torch import nn
    
    class CrossEntropy2d(nn.Module):
        def __init__(self, ignore_label=255):
            super().__init__()
            self.ignore_label = ignore_label
    
        def forward(self, predict, target):
            """
            :param predict: [batch, num_class, height, width]
            :param target: [batch, height, width]
            :return: entropy loss
            """
            target_mask = target != self.ignore_label  # [batch, height, width]筛选出所有需要训练的像素点标签
            target = target[target_mask]  # [num_pixels]
            batch, num_class, height, width = predict.size()
            predict = predict.permute(0, 2, 3, 1)  # [batch, height, width, num_class]
            predict = predict[target_mask.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1, num_class)].view(-1, num_class)
            loss = F.cross_entropy(predict, target)
            return loss	
    

    上面代码的核心就是通过索引将需要训练的像素点拿出来进行交叉熵损失的计算

    评估计算Pixel accuracy 和Mean IoU

    def eval_metrics(predict, target, ignore_label=255):
        # 预处理 将ignore label对应的像素点筛除
        target_mask = (target != ignore_label)  # [batch, height, width]筛选出所有需要训练的像素点标签
        target = target[target_mask]  # [num_pixels]
        batch, num_class, height, width = predict.size()
        predict = predict.permute(0, 2, 3, 1)  # [batch, height, width, num_class]
        
        # 计算pixel accuracy
        predict = predict[target_mask.unsqueeze(-1).repeat(1, 1, 1, num_class)].view(-1, num_class)
        predict = predict.argmax(dim=1)
        num_pixels = target.numel()
        correct = (predict == target).sum()
        pixel_acc = correct / num_pixels
        
        # 计算所有类别的mIoU
        predict = predict + 1
        target = target + 1
        intersection = predict * (predict == target).long()
        area_inter = torch.histc(intersection.float(), bins=num_class, max=num_class, min=1)
        area_pred = torch.histc(predict.float(), bins=num_class, max=num_class, min=1)
        area_label = torch.histc(target.float(), bins=num_class, max=num_class, min=1)
        mIoU = area_inter.mean() / (area_pred + area_label - area_inter).mean()
        return pixel_acc, mIoU
    
    
    展开全文
  • 图像处理-像素点分析

    万次阅读 2017-11-27 19:32:40
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    2019-09-04 20:34:21
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  • 最近在做车道识别方面的研究,遇到一个小问题,很好由于像素点值取值范围0到255(如下y(x,y)),所以累加时要转换为double类型,如下所示for i=1:m for j=1:n sum=sum+double(y(i,j)); endend...
  • 该程序生成以 128,128 像素为中心的半径 80 圆,以 256,256 像素为中心,灰度变化范围为 0-255
  • 给定一个像素数据数组,该像素数据数组与canvasContext.getImageData().data返回的像素数组和宽度和高度相同,则返回中心像素的数据为{r: 0-255, g: 0-255, b: 0-255, a: 0-255} 例子 /// ... canvas/context setup...
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  • 初学图像处理第二天:为什么0是黑色,255是白色

    万次阅读 多人点赞 2018-03-08 21:22:49
    在单色图中, intensity 是 强度 gray scale 是灰度。而强度一般由 光源的能量和物体反射能量的比例的乘积 决定。 所以如果能量很低,颜色就很暗,极限就是能量为0,是黑色,而能量很大,就很亮,就是白色。...
  • 获取画布像素 从画布获取RGBA像素值的数组 从画布中提取RGBA像素值的Uint8ClampedArray。 安装 $ npm install get-canvas-pixels 用法 var getCanvasPixels = require ( ...[0, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255, ...] */
  • 对图像进行操作,实际上是将图像看成许多个像素点,对每个像素点...在计算机系统中,灰度图片被看成是许多个由值在[0~255]之间的像素点组成的图像,255表示白色,0表示黑色,黑白之间存在256个灰度级。
  • 像素值,像素坐标,灰度值

    千次阅读 2018-11-27 18:22:56
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    千次阅读 2022-03-18 13:10:01
    void minMaxLoc(InputArray src, CV_OUT double* minVal, CV_OUT double* maxVal = 0, CV_OUT Point* minLoc = 0, ...minVal:返回像素最小值。可输入NULL表示不需要。 maxVal :返回像素最大值。可输入N.
  • 图像数字化是指用数字表示图像。每一幅数字图像都是由M行N列的像素组成...计算机通常会把像素值处理为256个灰度级别,这256个灰度级别分别用区间[0,255]中的数值表示。其中,“0”表示纯黑色;“255”表示纯白色。 ...
  • 在一个正方形的灰度图片上,肿瘤是一块矩形的区域,肿瘤的边缘所在的像素点在图片中用0表示。其它肿瘤内和肿瘤外的点都用255表示。现在要求你编写一个程序,计算肿瘤内部的像素点的个数(不包括肿瘤边缘上的点)。...
  • 读取像素读取像素可以通过行坐标和列坐标来进行访问,灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B、G、R三个分量。需要注意的是, OpenCV 读取图像是 BGR 存储显示。灰度图片读取操作:import cv2 as cv# 灰度图像...
  • CTF解题技能之图片分析(二)

    千次阅读 2020-05-16 18:33:24
    原创AttackCTF乌云白帽子 丹丹上次介绍过CTF图片分析的附加式图片隐写和基于文件结构的图片隐写两种图片隐写方式。今天继续和大家分享图片隐写术,今天分享的内容主要是基于...图像一般由像素组成,而每个像素由...

空空如也

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像素255