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  • 有多种方法可以做到这一点,许多机器学习库提供定制的可视功能…更简单或更难。在你需要把问题一分为二。在首先,使用opencvforpython或scikit image,首先必须将图像作为矩阵加载。可以设置一些偏移,使其从...

    有多种方法可以做到这一点,许多机器学习库提供定制的可视化功能…更简单或更难。在

    你需要把问题一分为二。在

    首先,使用opencvforpython或scikit image,首先必须将图像作为矩阵加载。可以设置一些偏移,使其从单元格的开始处开始。在import cv2

    # 1 - read color image (3 color channels)

    image = cv2.imread('test.jpg',1)

    然后,您将遍历这些单元格并读取其中的颜色。如果需要,可以将结果标准化。我们引入偏移的原因是热图不是从原始图像的左上角开始的(0,0)。偏移量“x”和“偏移量”将分别列出两个值。在偏移量_x[0]:从图像左侧到热图开始的偏移量(即“热图”的开始)

    偏移量_x[1]:从图像右侧到热图结尾的偏移量(即图像宽度-热图结束位置)

    偏移量[0]:从图像顶部到热图边缘的偏移量(即“热图”的开始)

    偏移量[1]:从图像底部到热图结尾的偏移量(即图像高度-热图结束位置)

    {a1}

    另外,我们不会迭代到最后一列。这是因为我们从“0”列开始,在每个基局部坐标上添加cell_size/2,以获得单元格的中心值。在

    ^{pr2}$

    提取图例信息并不困难,因为我们可以通过限制来获得值(尽管这适用于线性比例)。在

    例如,我们可以推导出图例上的步骤(从x和y)。在def generate_legend(length, offset, cell_size, legend_start, legend_end):

    nr_of_cells = (length- offset[0] - offset[1])/cell_size

    step_size = (legend_end - legend_start)/nr_of_cells

    i=legend_start+step_size/2 # a little offset to center on the cell

    values = []

    while(i

    values.append(i)

    i = i+step_size

    return values

    然后你要想象他们是否一切都做对了。例如,对于seaborn,这很容易[1]。如果你想获得更多的控制权,你可以使用scikitlearn和matplotlib[2]。在

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  • 数字图像处理 第二章 数字图像基础

    千次阅读 2020-03-12 10:26:17
    目录数字图像的存储格式数字图像分类数字图像获取和表示数字图像获取请简述图像数字化过程如果想提高数字图像的质量应该怎么着手数字图像如何表示索引图像的表示人眼构造 数字图像的存储格式 计算机中的图片...

    一、数字图像的存储格式

    • 计算机中的图片按记录方式分为:
      矢量图形:用数学方法来描述,基本单元是图元,也称向量图;
      位图图像:由像素点阵组成。基本单元像素,图像又称点阵图或像素图;

    数字图像分类

    • 二值图像(黑白)
    • 灰度图像
    • 伪彩色图像
    • 真彩色图像

    二、数字图像的获取和表示

    • 图像成像模型:在这里插入图片描述

    数字图像的获取

    • 空间方向和亮度函数(幅度值)的离散化;

    请简述图像的数字化过程

    • 采样
    • 量化
    • (编码)

    如果想提高数字图像的质量应该怎么着手

    • 提高量化位数(6位,16位,32位较少)和采样率;

    数字图像如何表示

    • 二维离散函数:函数值F表示在该坐标像素的亮度值;
    • 核心问题:存储什么数据?(颜色、长宽、格式)如何合理表示?
    • 二值图像和灰度图像的表示
      灰度数组加数,图像会变亮
    • 彩色图像表示
      数字图像处理的实质是对二维矩阵进行各种运算和处理;

    索引图像的表示

    • 索引图像的颜色是预先定义好的(索引颜色)。最多256种颜色;
    • 索引图像由数据矩阵和映射矩阵(调色板)组成;

    人眼构造

    在这里插入图片描述


    3.19更新

    • 视锥体对颜色和细节的识别,数量较少;
    • 视杆体对亮度敏感,数量较多;
    • 中央凹是视网膜中直径为1.5mm的圆形凹坑;
    • 人眼分辨细节的能力与当前传感器相当;

    人眼的亮度适应能力

    在这里插入图片描述

    • 人眼亮度总的适应动态范围较大;
    • 外界光强确定后,人眼亮度适应动态范围并不大;
    • 当外界光强变化时,人眼亮度又会适应另一个小的动态范围;
    • 暗光适应比亮光慢

    视觉错觉

    在这里插入图片描述

    三、数字图像的文件格式

    常见的图像文件格式有哪些?

    BMP、PSD、JPG、PNG、PCX、TIF、GIF
    
    • JPEG
      JPEG即联合专家组。用ISO和CCITT为静态图像建立的第一个国际数字图像压缩标准;
    • BMP
      Microsoft
      不压缩,文件较大;
    • TIF
      标记图像文件格式,格式最复杂,信息完备,是目前流行的图像文件交换标准之一,TIF格式文件的设计考虑了扩展性、方便性和可修改性,跨平台,较复杂,读写时间长;
    • GIF
      图像交换文件格式,主要是为网络传输文件的一种格式(只有256色,颜色较少);
      在这里插入图片描述

    图像文件的数据构成

    • 要进行图像处理,必须了解图像文件的格式,即图像文件的数据构成;
    • 每种格式一般由不同的开发商或国际组织支持;
    • 每一种图像文件均有一个文件头,在文件头之后才是图像数据;
    • 文件头的内容一般包括:文件类型、指定文件大小、保留字;

    第一部分 位图文件头

    在这里插入图片描述
    这个结果的长度是固定的,为14个字节;

    四、色彩模型

    • 色彩模型:指的是某个三维颜色空间中的一个可见光子集,它包含某个色彩域的所有色彩。
    • 随着应用环境的不同,通常采用不同的色彩模型或者彩色空间;
    • RGB、HSL、CMYK、YUV、Lab等;

    光与色

    • 宇宙中只有两种东西:会发光的、不会发光的;
    • 发光物质的颜色:由所发出的光所决定;
    • 不发光物质的颜色:必须外来光源的照射才有颜色;
    • 一个非发光物质的颜色取决于光源与吾之光特效;
    • 同样的东西在不同的光源下呈现不同的颜色;

    RGB模型(加色系统)

    颜色可以用红绿蓝这三种波长颜色的不同的强度组合而得,就是常说的三基色原理;(电视机显示屏)
    在RGB 模型立方体中,原点所对应的颜色为黑色。

    HSI模型

    • RGB是从物理和光学角度描述颜色不同,HSI是根据视觉的主观感觉对颜色进行描述(色度、饱和度、亮度);(可用于计算机里)

    CMYK模型

    • 印刷工业上使用,它是通过颜色详见来产生其他颜色,减色合成法;
    • 原色:青色,洋红,黄色、黑色;
    • 处理图像时不常用;

    YUV模型

    • 彩色电视信号传输,将R、G、B改组成亮度信号和色度信号,Y表示亮度,U、V是色差信号;
      在这里插入图片描述

    Lab颜色模型

    Lab颜色由亮度分量L和两个色度分量ab组成;

    RGB和YUV的转换

    在这里插入图片描述

    色彩模型的应用

    • 色彩调整
    • 图像增强
    • 图像融合
    展开全文
  • 数字图像处理简述

    2020-06-17 21:06:38
    1.如何获取图像 CCD&CMOS图像传感器——二维视觉传感器 CCD:电荷耦合元件 CMOS:互补金属氧化物半导体 CCD:类似于高楼大厦,绿色的格子代表一户一户的人家,黄色代表电梯。光信号从电梯往下传。同一排的光...

    数字图像:以数字化的形式表达,让计算机看。用机器代替人眼判断。
    获取图像:摄像头、手机、红外热像仪、视觉传感器
    输入电脑:用机器能理解的形式表达

    相关知识

    矩阵(线性代数):
    信号处理:
    概率论:

    获取图像——理解图像(数字化采样、处理)

    应用:工业检测、机器人视觉

    1.如何获取图像

    CCD&CMOS图像传感器——二维视觉传感器

    CCD:电荷耦合元件
    CMOS:互补金属氧化物半导体
    在这里插入图片描述

    CCD:类似于高楼大厦,绿色的格子代表一户一户的人家,黄色代表电梯。光信号从电梯往下传。同一排的光信号在同一时间,进入各自的电梯间,到一楼。从大门走出。

    如果一列的电梯坏掉了,则一层楼的住户无法下楼。耗电量也大。

    CMOS:接受部分和放大部分组成单元。小独栋别墅,都在一层。

    对CMOS:有一个器件坏了,不会影响其他的单元获取。
    但是过多的放大器单元直接会干扰,噪声较大。

    像素:相机的分辨率,最小感光单元的数量。

    像素越高,相片越清晰吗?
    否:像素决定分辨率。分辨率决定能打印的最大尺寸。
    传感器决定。

    信号在传播过程中产生的噪声,产生副作用很大。

    CCD成像质量高,成本高,不适用于手机。
    CMOS功耗较低,高集成,成本合适,适用于手机。
    传感器尺寸大=成像效果好

    数字图像和普通图像

    1:电脑上显示的图,全部是数字图像

    利用计算机设计图像CG --Computer Graphics

    医学图像:数字图像

    扫描仪: 手绘的图像转化为数字图像

    从模拟图像到数字图像!入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200616172411736.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNTA4MDg0,size_16,color_FFFFFF,t_70)

    模拟图像不出现马赛克现象。
    在这里插入图片描述
    图像数字化:将模拟图像经过离散化后,用数字表示图像,图像数字化包括采样量化过程。

    采样:将空间上连续图像转化为离散采样点(即像素),空间坐标离散化。

    量化:把采样后得到各个像素灰度值从模拟量离散量的转化成为图像灰度量化过程 灰度的离散化。

    三种主要传感器之一:
    01:单兵作战——单元成像传感器如光敏二极管
    光信号——电信号

    02:一对小锡兵——条带传感器
    扫描仪、航拍飞机、医学图像。

    03:** 红外热像仪** 接受辐射能量,反应温度,生成图像——价格昂贵
    红外增强微光夜视仪:增强微光

    三维视觉传感器

    被动式传感器:

    单目摄像机:聚焦测距法、从X射线获得形状、移动视觉
    多目摄像机:

    主动式传感器:双目、多目
    在这里插入图片描述

    数字图像处理技术应用:

    指纹比对、摄像头查车牌、PS、增强现实

    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

    视觉传感器:获取,理解图像,机器人工作时让其识别物体

    问题域、图像滤波与增强、图像复原、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、

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  • 1、用matlab编写采样和量化程序,并对比分析不同空间和幅度分辨率的数字化图像的效果; 2、用matlab编写彩色图变灰度图和二值图; 图像的采样和量化原理如下: 灰度图像的采样和量化原理: 采样是把...

    一、实验目的

    通过学习采样和量化获取图像的方法,将图像转换为数字形式并进行相应的采样和量化变换,观察图像的变化情况,加深对于采样和量化的理解,并学会如何将彩色图转化为灰度图和二值图。

    二、实验内容

    1、用matlab编写采样和量化程序,并对比分析不同空间和幅度分辨率的数字化图像的效果;
    2、用matlab编写彩色图变灰度图和二值图;

    图像的采样和量化原理如下:

    灰度图像的采样和量化原理:
    采样是把空域上或时域上连续的图像(模拟图像)转换成离散采样点(像素)集合(数字图像)的操作,这些值可以是均匀间隔也可以不是。采样越细,像素越小,越能精细地表现图像。
    量化是把像素的灰度(浓淡)变换成离散的整数值的操作,用黑(0)白(255)两个数值(即2级)来表示,成为二值图像。量化越细致,灰度级数(浓淡层次)表现越丰富。

    采样:

    图像在空间上的离散化称为采样,在使用matlab对图像进行采样的过程中,首先用imread()函数将图像信息转化为矩阵信息进行保存,由于图像为RGB三色,所得到的信息是三维的,因此先使用rgb2gray()函数将图像转化为二维的灰度图,然后再进行采样。
    在采样时,使用其他矩阵来对原始矩阵的值进行分间隔采样,将采样得到的新的信息保存在其他矩阵当中,例如I2=I1(1:2:end,1:2:end)即对原始矩阵行和列每隔1个点进行采样,同理进行其他点数的采样。

    I=imread('a2.png');%读取图像信息
    subplot(231);
    I1=rgb2gray(I);%将三维的彩色图像转化为二维的灰度图,否则采样时会出现RGB三个方向上的三张采样图
    imshow(I1)
    title('原始图像'); %输出该图像
    
    I2=I1(1:2:end,1:2:end);    %行列方向分别从第一位开始采样,
                               %每隔一位采样一个点,产生一个新的矩阵
    subplot(232);    
    imshow(I2)
    title('采样图像(128*128)');
     
    I3=I1(1:4:end,1:4:end);    
    subplot(233)
    imshow(I3)
    title('采样图像(64*64)');
     
    I4=I1(1:8:end,1:8:end); 	  
    subplot(234);
    imshow(I4)
    title('采样图像(32*32)');
    
    I5=I1(1:16:end,1:16:end);
    subplot(235);
    imshow(I5)
    title('采样图像(16*16)');
    
    I6=I1(1:32:end,1:32:end);
    subplot(236);
    imshow(I6)
    title('采样图像(8*8)');
    

    采样结果如下:
    **采样结果如下:**