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  • 数字图像处理:python直方图均衡化;拉普拉斯算子(Laplace Operator)提取图像边缘增强图像
    千次阅读
    2021-11-01 17:43:14

     数字图像处理课程的作业,区区选修课这么麻烦。。。

    对Lena图像进行以下处理(可使用编程语言自带函数,以实验报告形式提交word文件):

    (1)直方图均衡化;

    (2)用以下3种拉普拉斯算子提取图像边缘;

    (3)在应用上述3种拉普拉斯算子的前提下,分别生成增强后的结果图像,并简要分析不同模板对图像增强的影响。

     直方图均衡化用opencv库的

    cv2.equalizeHist()函数

    拉普拉斯算子提取图像边缘可以通过修改第九行代码来显示提取的图像边缘还是增强后的图像

    new_image[i + 1, j + 1] = abs(np.sum(img[i:i + 3, j:j + 3] * L_suzi))#提取图像边缘
    new_image[i + 1, j + 1] = abs(np.sum(img[i:i + 3, j:j + 3] * L_suzi))+img[i+1,j+1]#增强后的图像
    import cv2
    import numpy as np
    
    def Laplace_suanzi(img):
        r, c = img.shape
        new_image = np.zeros((r, c))
        for i in range(r - 2):
            for j in range(c - 2):
                new_image[i + 1, j + 1] = abs(np.sum(img[i:i + 3, j:j + 3] * L_suzi))+img[i+1,j+1]
        return np.uint8(new_image)
    
    Lena = cv2.imread("Lena_gray.jpg")
    Lena_grey = cv2.cvtColor(Lena, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    Lena_dst = cv2.equalizeHist(Lena_grey)#(1)直方图均衡化
    cv2.imshow("Histogram equalization", Lena_dst)
    # Laplace算子
    global L_suzi
    L_suzi = np.array([[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]])
    out_laplace1 = Laplace_suanzi(Lena_dst)#(2)拉普拉斯算子H1提取图像边缘
    cv2.imshow('H1', out_laplace1)
    L_suzi = np.array([[1,1,1],[1,-8,1],[1,1,1]])
    out_laplace2 = Laplace_suanzi(Lena_dst)#(2)拉普拉斯算子H2提取图像边缘
    cv2.imshow('H2', out_laplace2)
    L_suzi = np.array([[-1,2,-1],[2,-4,2],[-1,2,-1]])
    out_laplace3 = Laplace_suanzi(Lena_dst)#(2)拉普拉斯算子H3提取图像边缘
    cv2.imshow('H3', out_laplace3)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    

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  • 今天小编就为大家分享一篇python opencv 实现对图像边缘扩充,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
  • Python中的图像增强技术

    千次阅读 2021-02-10 04:09:10
    在本文中,我们将使用 imgaug 库探索 Python 中的图像增强技术。我们为什么需要图像增强?深度学习卷积神经网络(CNN)需要大量图像才能有效训练模型。通过更好的增强有助于提高模型的性能,从而减少过度拟合。可用于...

    图像增强是一种非常强大的技术,针对现有图像人为创建各种变化以扩展图像数据集,例如缩放现有图像、将现有图像旋转几度、剪切或裁剪图像等等。在本文中,我们将使用 imgaug 库探索 Python 中的图像增强技术。

    我们为什么需要图像增强?

    深度学习卷积神经网络(CNN)需要大量图像才能有效训练模型。通过更好的增强有助于提高模型的性能,从而减少过度拟合。可用于分类和对象检测数据集的最流行的数据集具有数千到数百万个图像。

    归纳是指在模型训练期间根据以前从未见过的数据进行评估模型的性能测试或验证。由于 CNN 具有不变性,即使在不同大小,方向或不同照明下可见时,它也可以对对象进行分类。因此,我们可以获取图像的小型数据集,并通过放大或缩小,垂直或水平翻转它们或更改亮度来改变对象的大小。这样,我们可以创建丰富、多样化的图像数据集。

    图像增强可以从一小组图像中创建丰富多样的图像集,以进行图像分类,目标检测或图像分割。在仔细了解问题域之后,需要采用增加训练数据集大小的增强策略。

    什么时候需要应用图像增强?

    在我们训练模型之前,可以将图像增强用作预处理。

    离线或预处理增强

    增强被用作预处理步骤,以增加数据集的大小。通常,当我们有一个小的训练数据集要扩展时,便可以完成此操作。

    在较小的数据集上生成扩充很有帮助,但在应用于较大的数据集时,我们需要考虑磁盘空间。

    在线或实时增强

    顾名思义,增强是实时应用的。这通常适用于较大的数据集,因为我们不需要将增强的映像保存在磁盘上。

    在这种情况下,我们在小批量中应用转换,然后将其输入模型。

    在线增强模型将在每个时期看到不同的图像。在“离线增强”中,增强图像是训练集的一部分,它会根据时期数多次查看增强图像。

    该模型可通过在线增强更好地推广,因为它在通过在线数据增强进行训练期间会看到更多样本。

    我们将使用 imgaug 类来演示图像增强。

    基本图像处理技术

    翻转:垂直或水平翻转图像

    旋转:将图像旋转指定的角度。

    剪切:像平行四边形一样移动图像的一部分

    裁剪:对象以不同比例出现在图像中的不同位置

    放大,缩小

    改变亮度或对比度

    现在,我们将使用 imgaug 库探索这些数据增强技术

    Imgaug

    imgaug 是一个用于图像增强以及关键点 / 地标,边界框,热图和分段图的库。

    pip install imgaug

    在某些情况下,我们会遇到 Shapely 错误,在这种情况下,我们可以尝试使用以下命令

    pip install imgaug — upgrade — no-deps

    我们将拍摄一张图像,并使用基本的数据增强技术对其进行转换实践。

    导入所需的库:

    importimageio

    importimgaug as ia

    importimgaug.augmenters as iaa

    importnumpy as np

    importpandas as pd

    importmatplotlib.pyplot as plt

    importmatplotlib.patches as patches

    importmatplotlib

    %matplotlib inline

    显示原始图像

    我们使用 imageio 显示原始图像

    image = imageio.imread(“.\car2.jpeg”)

    ia.imshow(image)

    b6a01b3ee009940b76cf896b9c5a828e.png

    旋转影像

    我们可以通过指定旋转角度来旋转图像。我们将图像旋转 -50 度到 30 度

    rotate=iaa.Affine(rotate=(-50,30))

    rotated_image=rotate.augment_image(image)

    ia.imshow(rotated_image)

    d743f99f519d09d4aecd3045ecae2cb8.png

    给图像添加噪点

    我们将从高斯分布采样的不同噪声值添加到图像。

    gaussian_noise=iaa.AdditiveGaussianNoise(10,20)

    noise_image=gaussian_noise.augment_image(image)

    ia.imshow(noise_image)

    9df540eb3070a975c216e42444fe3a1e.png

    裁剪图像

    修剪会删除图像侧面的像素列 / 行。在下面的示例中,我们将图像的一侧裁剪了 30%

    crop = iaa.Crop(percent=(0,0.3)) # crop image

    corp_image=crop.augment_image(image)

    ia.imshow(corp_image)

    ae51a3bdf417971540fdfc4129092247.png

    扭曲图像

    设置 0 到 40 度

    shear = iaa.Affine(shear=(0,40))

    shear_image=shear.augment_image(image)

    ia.imshow(shear_image)

    07ae5e757b501778bc78299a45aad0d8.png

    翻转图像

    我们可以垂直或水平翻转图像。Fliplr 水平翻转图像

    #flipping image horizontally

    flip_hr=iaa.Fliplr(p=1.0)

    flip_hr_image= flip_hr.augment_image(image)

    ia.imshow(flip_hr_image)

    edae5312b7d359b355e3241c1204cc77.png

    垂直翻转图像

    flip_vr=iaa.Flipud(p=1.0)

    flip_vr_image= flip_vr.augment_image(image)

    ia.imshow(flip_vr_image)

    e560e32855662fb5d3b14058b0774f4e.png

    改变图像的亮度

    我们使用 GammaContrast 通过缩放像素值来调整图像亮度。在 gamma =(0.5,2.0)范围内的值似乎是明智的。我们也可以使用 SigmoidContrast 或 LinearContrast 来更改图像的亮度

    image = imageio.imread(“.\img Aug\car2.jpeg”)

    contrast=iaa.GammaContrast(gamma=2.0)

    contrast_image =contrast.augment_image(image)

    ia.imshow(contrast_image)

    c84e6bb87b4a703f70dc4f171c455c59.png

    缩放图像

    我们可以使用缩放来放大或缩小图像。我们已将图像缩放到图像高度 / 宽度的 150%至 80%。我们可以独立缩放每个轴

    7a463f4dc075721fb8e164383de890a5.png

    增强物体检测

    我们绘制边界框以进行对象检测。当我们放大图像时,我们希望包围盒也相应地更新。

    imgaug 支持边界框。当我们旋转,剪切或裁剪图像时,对象周围的边界框也会相应更新。

    从 imgaug 导入边界框

    from imgaug.augmentables.bbsimportBoundingBox, BoundingBoxesOnImage

    初始化原始图像周围的边界框

    bbs = BoundingBoxesOnImage([

    BoundingBox(x1=10, x2=520, y1=10, y2=300)

    ], shape=image.shape)

    在原始图像上方显示边框

    ia.imshow(bbs.draw_on_image(image, size=2))

    490fa67c2097a51c25d15f7ca95c4749.png

    在下面的代码中,我们使用 translate_percentage 移动图像,扩大边界框并将其应用于图像上

    move=iaa.Affine(translate_percent={"x":0.1}, scale=0.8)

    image_aug, bbs_aug = move(image=image, bounding_boxes=bbs)

    ia.imshow(bbs_aug.draw_on_image(image_aug, size=2))

    25e9fcddcc4f9295eb81595aaedbbd48.png

    应用图像增强后在图像外部处理边界框

    边框有时可能会超出图像,因此我们需要其他代码来处理这种情况

    我们旋转图像,并尝试在对象周围绘制边框

    rotate_bb=iaa.Affine(rotate=(-50,30))

    image_aug, bbs_aug = rotate_bb(image=image, bounding_boxes=bbs)

    ia.imshow(bbs_aug.draw_on_image(image_aug, size=2))

    02785bf339469704ba8c98721afbafe4.png

    边界框的部分在图像外部。在下面的代码中,我们将将边框完全或部分移出图像

    裁剪部分位于外部的边界框,使其完全位于图像内部

    我们创建一个 padding 函数,以 1 像素的白色边框和 1 像素的黑色边框填充图像:

    def pad(image, by):

    image_border1 = ia.pad(image, top=1, right=1, bottom=1, left=1,

    mode="constant", cval=255)

    image_border2 = ia.pad(image_border1, top=by-1, right=by-1,

    bottom=by-1, left=by-1,

    mode="constant", cval=0)

    returnimage_border2

    然后,我们在图像上绘制边界框。我们首先将图像平面扩展 BORDER 像素,然后标记图像平面内的边界框

    def draw_bbs(image, bbs, border):

    GREEN = [0,255,0]

    ORANGE = [255,140,0]

    RED = [255,0,0]

    image_border = pad(image, border)

    forbb in bbs.bounding_boxes:

    ifbb.is_fully_within_image(image.shape):

    color = GREEN

    elif bb.is_partly_within_image(image.shape):

    color = ORANGE

    else:

    color = RED

    image_border = bb.shift(left=border, top=border)

    .draw_on_image(image_border, size=2, color=color)

    returnimage_border

    现在,我们对图像应用相同的旋转并绘制边界框

    rotate=iaa.Affine(rotate=(-50,30))

    image_aug, bbs_aug = rotate(image=image, bounding_boxes=bbs)

    image_after = draw_bbs(image_aug, bbs_aug.remove_out_of_image().clip_out_of_image(), 100)

    ia.imshow(image_after)

    b53e5f179605726ff972032119ba4808.png

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  • 编辑:zero关注 搜罗最好玩的计算机视觉论文和应用,AI算法与图像处理 微信公众号,获得第一手计算机视觉相关信息本文转载自:公众号:AI公园作者:mdbloice编译:ronghuaiyang导读图像增强是CV领域非常常用的技术,...

    编辑:zero

    关注 搜罗最好玩的计算机视觉论文和应用,AI算法与图像处理 微信公众号,获得第一手计算机视觉相关信息

    本文转载自:公众号:AI公园

    作者:mdbloice

    编译:ronghuaiyang

    导读图像增强是CV领域非常常用的技术,这里找到一个非常好用的图像增强的工具,可以用于Pytorch和Keras,而且功能强大,使用简单,更重要的是可以成对的进行图像增强,简直是实战利器,有了这个,妈妈再也不用担心我的数据不够了。

    Augmentor是一个Python的图像增强库。这是一个独立的库,不依赖与某个平台或某个框架,非常的方便,可以进行细粒度的增强控制,而且实现了大部分的增强技术。使用了随机的方法来构建基础的模块,用户可以把这些模块组成pipline使用。

    安装

    使用pip安装:

    pip install Augmentor

    从源码安装的话,请看编译文档。升级版本的话:

    pip install Augmentor --upgrade

    文档

    快速指南和使用

    Augmentor的目的是进行自动的图像增强(生成人造数据)为了扩展数据集作为机器学习算法的输入,特别是神经网络和深度学习。

    这个包通过创建一个增强的pipeline,即定义一系列的操作。这些操作有比如旋转和变换,一个加一个成为一个增强的pipeline,当完成的时候,pipeline可以执行,增强之后的数据也创建成功。

    开始时,需要初始化pipeline对象,指向一个文件夹。

    import Augmentor

    p = Augmentor.Pipeline("/path/to/images")

    然后可以在pipeline对象中添加操作:

    p.rotate(probability=0.7, max_left_rotation=10, max_right_rotation=10)

    p.zoom(probability=0.5, min_factor=1.1, max_factor=1.5)

    每个函数需要制定一个概率,用来决定是否需要对这个图像进行这个操作。

    一旦你创建了pipeline,可以从中进行采样,就像这样:

    p.sample(10000)

    这样会产生10000个增强之后的图像。默认会写到指定文件夹中的名为output的目录中,这个指定文件夹就是初始化时指定的那个。

    如果你想进行一次图像的增强操作,可以使用process():

    p.process()

    这个函数在进行数据集缩放的时候会有用。可以创建一个pipeline,其中所有的操作的概率都设置为1,然后使用process()方法。

    多线程

    Augmentor (version >=0.2.1) 现在使用多线程技术来提高速度。

    对于原始图像非常小的图像来说,某些pipeline可能会变慢。如果发现这种情况,可以设置multi_threaded为False。

    p.sample(100, multi_threaded=False)

    默认的情况下,sample()函数是使用多线程的。这个只在保存到磁盘的时候实现。生成器也会在下个版本使用多线程。

    Ground Truth数据

    图像可以两个一组的通过pipeline,所以ground truth的图像可以同等的进行增强。

    为了并行的对原始数据进行ground truth的增强,可以使用ground_truth()方法增加一个ground truth的文件夹到pipeline中:

    p = Augmentor.Pipeline("/path/to/images")

    # Point to a directory containing ground truth data.

    # Images with the same file names will be added as ground truth data

    # and augmented in parallel to the original data.

    p.ground_truth("/path/to/ground_truth_images")

    # Add operations to the pipeline as normal:

    p.rotate(probability=1, max_left_rotation=5, max_right_rotation=5)

    p.flip_left_right(probability=0.5)

    p.zoom_random(probability=0.5, percentage_area=0.8)

    p.flip_top_bottom(probability=0.5)

    p.sample(50)

    多掩模/图像增强

    使用DataPipeline类 (Augmentor version >= 0.2.3),可以对有多个相关的掩模的图像进行增强:

    任意长度的图像列表都可以成组的通过pipeline,并且使用DataPipeline类同样的进行增强。这个对于ground truth图像有好几个掩模的时候非常有用。举个例子。

    下面的例子中,图像和掩模包含在一个images的数据结构中,对应的标签在y中:

    p = Augmentor.DataPipeline(images, y)

    p.rotate(1, max_left_rotation=5, max_right_rotation=5)

    p.flip_top_bottom(0.5)

    p.zoom_random(1, percentage_area=0.5)

    augmented_images, labels = p.sample(100)

    Keras和Pytorch的生成器

    如果你不想将图像存储到硬盘中,可以使用生成器,generator,使用Keras的情况:

    g = p.keras_generator(batch_size=128)

    images, labels = next(g)

    返回的图像的batchsize是128,还有对应的labels。Generator返回的数据是不确定的,可以用来在线生成增强的数据,用在训练神经网络中。

    同样的,你可以使用Pytorch:

    import torchvision

    transforms = torchvision.transforms.Compose([

    p.torch_transform(),

    torchvision.transforms.ToTensor(),

    ])

    主要功能

    弹性畸变

    使用弹性畸变,一张图像可以生成许多图像。

    这个输入图像有一个像素宽的黑边,表明了在进行畸变的时候,没有改变尺寸,也没有在新的图像上进行任何的padding。

    具体的功能可以在这里看到:

    透视变换

    总共有12个不同类型的透视变换。4中最常用的如下:

    剩下的8种透视变换:

    保持大小的旋转

    默认保持原始文件大小的旋转:

    对比其他软件的旋转:

    保持大小的剪切

    剪切的同时也会自动从剪切图像中裁剪正确的区域,所以图像中没有黑的区域或者padding。

    对比普通的剪切操作:

    裁剪

    裁剪同样也使用了一种更加适合机器学习的方法:

    随机擦除

    随机擦除是一种使模型对遮挡更加鲁棒的技术。这个对使用神经网络训练物体检测的时候非常有用:

    看 Pipeline.random_erasing() 文档了解更多的用法。

    把操作串成Pipeline

    使用几个操作,单个图像可以增强成许多的新图像,对应同样的label:

    在上面的例子中,我们使用了3个操作:首先做了畸变操作,然后进行了左右的镜像,概率为0.5,最后以0.5的概率做了上下的翻转。然后从这个pipeline中采样了100次,得到了100个数据。

    p.random_distortion(probability=1, grid_width=4, grid_height=4, magnitude=8)

    p.flip_left_right(probability=0.5)

    p.flip_top_bottom(probability=0.5)

    p.sample(100)

    指南

    使用生成器和Keras集成

    Augmentor 可以用来替换Keras中的augmentation功能。Augmentor 可以创建一个生产器来产生增强后的图像,细节可以查看下面的notebook:

    Augmentor 允许每个类定义不同的pipelines,这意味着你可以在分类问题中为不同的类别定义不同的增强策略。

    完整的例子

    我们可以使用一张图像来完成一个增强的任务,演示一下Augmentor的pipeline和一些功能。

    首先,导入包,初始化Pipeline对象,指定一个文件夹,这个文件夹里放着你的图像。

    import Augmentor

    p = Augmentor.Pipeline("/home/user/augmentor_data_tests")

    然后你可以在pipeline中添加各种操作:

    p.rotate90(probability=0.5)

    p.rotate270(probability=0.5)

    p.flip_left_right(probability=0.8)

    p.flip_top_bottom(probability=0.3)

    p.crop_random(probability=1, percentage_area=0.5)

    p.resize(probability=1.0, width=120, height=120)

    操作添加完了之后,可以进行采样:

    p.sample(100)

    其中的几个

    增强的图像对边缘检测任务也许很有用。

    ----------------------------------------------------—END—--------------------------------------------

    翻译原文链接:非常好用的Python图像增强工具,适用多个框架​mp.weixin.qq.com

    英文原文链接:mdbloice/Augmentor​github.com

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  • 使用的模块:为此,我们将使用opencv-python模块,该模块为我们提供了处理图像的各种功能。下载opencv-pythonGeneralWay:pipinstallopencv-pythonPycharmUsers:...

    使用的模块:

    为此,我们将使用opencv-python模块,该模块为我们提供了处理图像的各种功能。

    下载opencv-pythonGeneral Way:

    pip install opencv-python

    Pycharm Users:

    Go to the project Interpreter and install this module from there.

    opencv-python模块:

    opencv-python是一个python库,它将解决计算机视觉问题并为我们提供编辑图像的各种功能。

    注意:仅在灰度图像中可以进行边缘检测。

    我们将在此脚本中做什么?

    为了检测图像的边缘,我们将使用opencv-python的各种功能并提供阈值。

    在本文中,我们将借助各种功能来检测图像的边缘,并且当我们下降时边缘的精度会提高,Sobel 函数:此函数将创建水平和垂直边缘,然后,我们将使用按位或运算符将它们组合

    Laplacian 函数:此函数是最简单的函数,只需要将灰度变量放入其中,就可以得到边缘检测到的图像。

    Canny 函数:这是边缘检测功能最强大且最准确的功能。

    让我们看一下代码:

    1)使用Sobel函数# 导入模块

    import cv2

    # 读取图像并将数据存储在变量中

    image=cv2.imread("/home/abhinav/PycharmProjects/untitled1/b.jpg")

    # 使它成为灰度

    Gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 在sobel的帮助下实现

    # 使sobel_horizontal

    # 对于水平x轴= 1和yaxis = 0

    # 对于垂直x轴= 0和y轴= 1

    Horizontal=cv2.Sobel(Gray,0,1,0,cv2.CV_64F)

    # 门槛就像

    # (variable,0,,,cv2.CV_64F)

    Vertical=cv2.Sobel(Gray,0,0,1,cv2.CV_64F)

    # 做按位运算

    Bitwise_Or=cv2.bitwise_or(Horizontal,Vertical)# 显示边缘图像

    cv2.imshow("Sobel Image",Bitwise_Or)

    cv2.imshow("Original Image",Gray)

    cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

    输出:

    17517e8a12d79cf14fba5c2da5689d6a.png

    2)Laplacian函数# 导入模块

    import cv2

    # 读取图像并将数据存储在变量中

    image=cv2.imread("/home/abhinav/PycharmProjects/untitled1/b.jpg")

    # 使它成为灰度

    Gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使拉普拉斯函数

    Lappy=cv2.Laplacian(Gray,cv2.CV_64F)

    cv2.imshow("Laplacian",Lappy)

    cv2.imshow("Original",Gray)

    cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

    输出:

    46dde45d023a53e12e90fa067ed3713d.png

    3)使用Canny函数# 导入模块

    import cv2

    # 读取图像并将数据存储在变量中

    image=cv2.imread("/home/abhinav/PycharmProjects/untitled1/b.jpg")

    # 使它成为灰度

    Gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使功能正常

    canny=cv2.Canny(Gray,40,140)

    # 阈值在bw 0和255之间变化

    cv2.imshow("Canny",canny)

    cv2.imshow("Original",Gray)

    cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

    输出:

    00c93e225913b9df8686b54ff8c80234.png

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  • 这真是一件悲剧的事,早上,我花了很长时间写了这篇文章当我快要完成时,然后电脑就蓝屏了,重启后,一切都成了浮云好啦,没耐心再写那么多了,尽量简单吧在图像识别中,需要有边缘鲜明的图像,即图像锐化。...
  • 图像对数变换首先将图像从SimpleITK图像数据转成Numpy矩阵数据,然后采用Numpy的log1p()函数来计算数据的log(1+x)变换,由于1+x不能小于零,因此这里我们使用图像减去图像的最小值来计算对数变换结果。...
  • 传统图像增强算法python实现

    千次阅读 2021-05-18 16:47:25
    图像反转(Image Negative)在许多应用中都很有用,例如显示医学图像和用单色正片拍摄屏幕,其想法是将产生的负片用作投影片。 转换方程:T:G(x,y)=L−F(x,y)​,其中L​是最大强度值,灰度图像L​​为255。 效果...
  • 图片缩放会造成图像的模糊,通过PIL库,我们可以将让图片边缘增强、锐利、平滑等从而让图片更加清晰,以下是代码,可以批处理图像 # coding: utf-8 from PIL import Image,ImageFilter import os from PIL import...
  • 导入数据增强包:from imgaug import augmenters as iaa #引入数据增强的包sometimes = lambda aug: iaa.Sometimes(0.5, aug) #建立lambda表达式,这里定义sometimes意味有时候做的操作,然而实际上在深度学习的模型...
  • 设计不同截止频率的理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器,对上述白条图像进行频域增强。观察频域滤波效果,并解释之。 设计不同截止频率的理想高通滤波器、Butterworth高通滤波器,对含高斯噪声的lena图像进行...
  • python PIL 图像增强

    2022-03-01 19:32:34
    from PIL import Image ...# 亮度增强 enh_bri = ImageEnhance.Brightness(image) brightness = 2 image_brightened = enh_bri.enhance(brightness) image_brightened.show() # 色度增强(饱和度↑) enh.
  • 3. 选择一个经过低通滤波器滤波的模糊图像,利用sobel和prewitt水平边缘增强高通滤波器(模板)对其进行高通滤波图像边缘增强,验证模板的滤波效果。 4.选择一幅灰度图像分别利用 一阶Sobel算子和二阶Laplacian算子...
  • 边缘增强型GAN,可实现遥感图像超分辨率(EEGAN) 这是TensorFlow在论文(提出的SRGAN模型的实现。 要求 的Python 3 TensorFlow 1.1(GPU) OpenCV tqdm 用法 一,预训练VGG-19模型 下载ImageNet数据集并使用以下...
  • Python中的图像增强

    千次阅读 2020-06-18 12:47:07
    让我开始学习一些理论术语,以免妨碍您的学习。 当我们谈论图像增强时 ,这基本上意味着我们想要一个比原始图像更合适的... 增强图像时,我们正在做的是锐化图像特征,例如对比度和边缘。 重要的是要注意,图像增...
  • 图像基本处理过程中我们会遇到一些要增强图像效果的问题,例如更好的视觉效果!一般我们对图像增强的是亮度,对比度,颜色,图像锐化等量纲。其中亮度是我们比较熟悉的量,也直观。对比度这就体现在灰度值上面提高...
  • 图像增强:对原图像进行变换或附加信息,有选择地突出感兴趣的特征或抑制不需要的特征,使图像与视觉响应特性相匹配,加强图像判读和识别效果空间域图像增强:对图像灰度值进行处理改善图像视觉效果变换域图像增强:...
  • Python中的图像增强示例我目前正在进行一项研究,审查图像数据增强的深度和有效性。本研究的目标是在有限或者少量数据的情况下,学习如何增加我们的数据集大小,来训练鲁棒性卷积网络模型。这项研究需要列出所有我们...
  • 图像分割的概念图像分割是将图像分割成不同的区域或类别,并使这些区域或类别对应于不同的目标或局部目标。每个区域包含具有相似属性的像素,并且图像中的每个像素都分配给这些类别之一。一个好的图像分割通常指同一...
  • 编辑:zero关注 搜罗最好玩的计算机视觉论文和应用,AI算法与图像处理 微信公众号,获得第一手计算机视觉相关信息本文转载自:公众号:AI公园作者:mdbloice编译:ronghuaiyang导读图像增强是CV领域非常常用的技术,...
  • 3.3 Python图像的频域图像增强-特殊高通滤波器 文章目录3.3 Python图像的频域图像增强-特殊高通滤波器1 算法原理1.1高频增强滤波器1.2高频提升滤波器2 代码3 效果 1 算法原理 特殊高通滤波器(高频增强滤波器、高频...
  • 利用Python集成了20多常用的图像处理方法,包括二值化、边缘检测、开闭运算、高斯模糊、直方图等操作。仅需要读取图片便能运行,可在Python3环境下直接运行,无需调整。
  • 对于下面这幅图像,请问可以通过那些图像增强的手段,达到改善视觉效果的目的?请显示处理结果,并附简要处理流程说明。 2、问题分析 若想改善图片的质量,我们需要去除其中的噪声。图片轮廓不清晰,我们将其...
  • 图像边缘检测总结 图像边缘检测概述 1. 前言 2. 边缘定义及类型 3. 边缘检测种类 4. 图像梯度及梯度算子 5. 图像边缘检测的一般步骤 6. 图像边缘的意义 7. 常见图像边缘检测算法及实现 1. 前言 边缘是图像最...
  • 图像增强目的使得模糊图片变得更加清晰、图片模糊的原因是因为像素灰度差值变化不大,如片各区域产生视觉效果似乎都是一样的, 没有较为突出的地方,看起来不清晰的感觉解决这个问题的最直接简单办法,放大像素灰度...
  • Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法,它是Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样,Retinex也是由两个单词合成的一个词语,他们分别是retina 和...

空空如也

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图像边缘增强python