文章和代码以及样例图片等相关资源，已经归档至【Github仓库：digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 图像显示 图像文件输入/输出 图像算术 几何变换 图像匹配 像素值及统计 图像分析（包括分割、描述和识别） 图像压缩 图像增强 图像噪声 线性和非线性空间滤波 线性二维滤波器设计 图像去模糊（复原） 图像变换 小波 领域和块处理 形态学操作（亮度和二值图像） 形态学操作（二值图像） 结构元素（STR
在我们的印象里，星辰都是斑斓的、靓丽的、无垠的，但不知道你有没想过，你真的认识和了解星辰绚丽色彩背后的故事吗？
ISP（image signal processing），图像信号处理芯片，在手机摄像头和车载摄像头等领域有着广泛应用，是图像信号处理的核心芯片。
相关命令： conv2, filter2, fsamp2, freqspace, ftrans2, fwind2
------ 2021.01.29 深圳
一个光场显著性分析基准数据集，名为HFUT Lytro，由255个光场组成，每个光场图像生成的图像范围从53到64个，其中跨越了多个显著性检测挑战，如遮挡、杂乱背景和外观变化。
由于超表面对入射光的相位、偏振和振幅的极端控制，因此具有革新成像技术的潜力。它们依靠增强的光的局部相互作用来实现所需的相位轮廓。由于光的局部相互作用增强，超表面是高度色散的。这种强分散被认为是实现常规超表面成像的主要限制。在这里，我们认为这种强色散为计算成像的设计自由度增加了一个程度，潜在地打开了新的应用。特别是，我们利用超表面的这种强分散特性，提出了一种紧凑、单镜头、被动的3D成像相机。我们的设备由一个金属工程，聚焦不同的波长在不同的深度和两个深度网络，恢复深度和RGB纹理信息从彩色，散焦图像获得的系统。与其他基于元表面的3D传感器相比，我们的设计可以在更大的视场(FOV)全可见范围内运行，并可能生成复杂3D场景的密集深度图。我们对直径为1毫米的金属的模拟结果表明，它能够捕获0.12到0.6米范围内的3D深度和纹理信息。
AP对ISP的操控方式：外置：I2C/SPI。 内置：MEM MAP、MEM SHARE
标题：The algorithm to generate color point-cloud with the registration between panoramic imageand laser point-cloud
虽然你可能拥有不止一个相机，而且现在用手机也能拍出精彩的照片，但你肯定也曾困惑过，为什么数码相机(单反)，包括手机，可以拍出精彩的照片，它们跟传统的照相机到底区别在哪里？其实我自己也曾很困惑。我依稀记得我大学期间使用的相机都还是胶卷式的，怎么突然满大街都是数码相机和手机，人们甚至已经习惯了用手机来拍照，连数码相机都要被淘汰掉了似的。科技实在是进步得太快了。
如图所示，二维码由不规则的圆点阵列而成，用手机扫描也很难识别。 先进行图像预处理，再识别出斑点： 根据斑点的相对位置生成方阵： 最后填充边界并放大后保存图像，给zxing模块（python调用java）识别。 识别结果如下： 附上源代码： import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from PIL import Image import zxing # 导入解析包 class BlobDetector(object
图像处理工具箱 从屋物理和数学角度看，图像时记录物体辐射能量的空间发呢不，这个分布是空间坐标、时间坐标和波长的函数，即i = f(x,y,z,λ,t），这样的图像能被计算机处理，计算机图像处理即数字图像处理matlab的长处就是处理矩阵运算，因此使用matlab处理数字图像非常方便，计算机图像处理是利用计算机对数字图像进行一系列操作，从而获得预期的结果的技术。 1.图像类型转换 函数说明dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将RGB图像抖动成索引图像 gray2ind将灰度图转换为索引图象graysl
俄勒冈州立大学eMapR 实验室的Justin Braaten编写的文档、应用程序和 API ，由Robert Kennedy 博士指导
CMOS图像传感器的工作原理：每一个 CMOS 像素都包括感光二极管(Photodiode)、浮动式扩散层(Floating diffusion layer)、传输电极门 (Transfer gate)、起放大作用的MOSFET、起像素选择开关作用的M0SFET.在 CMOS 的曝光阶段，感光二极管完成光电转换，产生信号电荷，曝光结束后，传输电极门打开，信号电荷被传送到浮动式扩散层，由起放大作用的MOSFET电极门来拾取，电荷信号转换为电压信号。所以这样的 CMOS 也就完成了光电转换、电荷电压转换、模拟数字转换的三大作用，通过它我们就能把光信号转化为电信号，最终得到数字信号被计算机读取，这样，我们就已经拥有了记录光线明暗的能力，但这还不够，因为我们需要色彩。现代彩色CMOS 的原理也很简单，直接在黑白图像传感器的基础上增加色彩滤波阵列(CFA)，从而实现从黑白到彩色的成像。很著名的一种设计就是Bayer CFA（拜耳色彩滤波阵列）。一个很有趣的事就是，我们用来记录光影的 CMOS, 和我们用来输出光影的显示器，原理也刚好是向相反的，CMOS 把光转化为电信号最后以数字格式记录，显示器把解码的数字格式从电信号重新转化为光。光电之间的转换也就构成了我们人类数字影像的基础。
图像变换最直接的应用就是改变图像的形状、大小、方向等等，这些在OpenCV 中有部分现成的实现。
对于深度学习而言，很多任务都是与数字图形处理打交道。这类任务的数据集一般是由很多张图像构成，有时候，当原始图像不能直接送入模型中时，需要对其进行一定的预处理操作，这时候就不得不向大家介绍一个十分有用的软件包OpenCV，用它处理图像起来非常方便，OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉库，它轻量且高效，是由一系列C函数和少量C++类构成，支持Python、MATLAB等语言接口，内部包含了很多图像处理的相关算法。下面将向大家介绍如何使用NumPy和OpenCV对数字图像进行简单的处理方法：
三维建模技术是建筑可视化领域的一项革命性进步，它允许设计师、工程师和客户以前所未有的方式观察和交互建筑物。本文将深入探讨图像基础的三维建模技术，分析其在建筑可视化中的应用，并提供实际案例和代码示例。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
的主成分（PC）的变换（又称为Karhunen-Loeve变换）是一种光谱转动所需要的光谱相关的图像数据，并输出非相关数据。PC 变换通过特征分析对输入频带相关矩阵进行对角化来实现这一点。要在 Earth Engine 中执行此操作，请在阵列图像上使用协方差缩减器并eigen()在结果协方差阵列上使用该命令。为此目的考虑以下函数（这是完整示例的一部分 ）：
本文介绍一篇基于RGB图像的单目三维目标检测的文章AM3D，该文发布于ICCV 2019《Accurate Monocular 3D Object Detection via Color-Embedded 3D Reconstruction for Autonomous Driving》。输入单幅RGB图像，输出三维Bounding Box信息。
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
主成分分析（PCA）是一种广泛应用于机器学习的降维技术。PCA 通过对大量变量进行某种变换，将这些变量中的信息压缩为较少的变量。变换的应用方式是将线性相关变量变换为不相关变量。相关性告诉我们存在信息冗余，如果可以减少这种冗余，则可以压缩信息。例如，如果变量集中有两个高度相关的变量，那么通过保留这两个变量我们不会获得任何额外信息，因为一个变量几乎可以表示为另一个的线性组合。在这种情况下，PCA 通过平移和旋转原始轴并将数据投影到新轴上，将第二个变量的方差转移到第一个变量上，使用特征值和特征向量确定投影方向。因此，前几个变换后的特征（称为主成分）信息丰富，而最后一个特征主要包含噪声，其中的信息可以忽略不计。这种可转移性使我们能够保留前几个主成分，从而显著减少变量数量，同时将信息损失降至最低。
ROI(region of interest),中文翻译过来就是感兴趣区域，在机器视觉、图像处理中，从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，这一部分区域被我们称之为感兴趣区域。
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104644924
一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型，该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样，这是一个非常有趣的项目，而对此进行了大量工作。
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor，它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数，帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。图像处理最早出现于 20 世纪 50 年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于 20 世纪 60 年代初期。早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
1. 知识点 BGR/HSV 彩色通道分离为单独通道； 针对不同通道使用不同阀值提取mask； 学会使用【通道分离】函数 cv.split； 学会使用【通道合并】函数 cv.merge； 学会使用【把输入的矩阵（或矩阵数组）的某些通道拆分复制给对应的输出矩阵（或矩阵数组）的某些通道（通道复制）】函数 cv.mixChannels； 学会使用【通道阀值】函数 cv.inRange。 2. cv.split() 函数解释 2.1 函数使用 cv.split(src, mvbegin) 2.2 参数说明 参数
典型图像传感器的核心是CCD单元(charge-coupled device，电荷耦合器件)或标准CMOS单元(complementary meta-oxide semiconductor，互补金属氧化物半导体)。CCD和CMOS传感器具有类似的特性，它们被广泛应用于商业摄像机上。
在本文中，我将带您了解图像处理的一些基本功能。特征提取。但是这里我们需要更深入的数据清理。但是数据清理是在数据集，表格，文本等上完成的。如何在图像上完成？
Excel 基本操作会吧？上网搜索公式会吧？基本的数学理解能力有吧？OK，如果以上你都能做到，你也能上手计算机视觉项目了。
OpenCV Error: Sizes of input arguments do not match (The operation is neither 'array op array' (where arrays have the same size and the same number of channels)
分享文档：https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
主成分分析作为数据降维的重要方法，目前中文网站上没有完整的GEE代码与教程。而我的毕业论文也使用到了主成分法，因此和它很有感情，就写下了这篇博客。
最近，有位读者大人在后台反馈：在参加一场面试的时候，面试官要求他用 shader 实现图像格式 RGB 转 YUV ，他听了之后一脸懵，然后悻悻地对面试官说，他只用 shader 做过 YUV 转 RGB，不知道 RGB 转 YUV 是个什么思路。
Decode a PNG-encoded image to a uint8 tensor. 将一个png编码的图像解码成一个uint8张量。The attr channels indicates the desired number of color channels for the decoded image. 参数"channels"表示解码图像所需的颜色通道数量。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
Vision Transformer (ViT) 作为现在 CV 中的主流 backbone，它可以在图像分类任务上达到与卷积神经网络（CNN）相媲美甚至超越的性能。ViT 的核心思想是将输入图像划分为多个小块，然后将每个小块作为一个 token 输入到 Transformer 的编码器中，最终得到一个全局的类别 token 作为分类结果。
大数据文摘作品 编译：HAPPEN、于乐源、小鱼 一位乐于分享学生精彩笔记的大学教授对于扫描版的文件非常不满意——颜色不清晰并且文件巨大。他因此用python自己写了一个小程序来解决这个问题。 这个程序可以用来整理手写笔记的扫描件哦，输出的图片不仅很清晰，而且文件大小只有100多KB！ 先来看一个例子： 左：输入扫描件（300 DPI，7.2MB PNG/790KB JPG.）右：输出图片（300 DPI，121KB PNG）。 如果你急于上手操作，可以直接查看Github repo中的代码，或跳到本文结果
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
通过空间校正，线扫描偏振相机可以探测到双折射、应力、表面粗糙度以及常规成像无法检测到的物理特性。 光有三个基本特性：强度、波长和偏振.今天几乎所有的相机都是为单色或彩色成像而设计的。单色相机用于测量在像素级宽带光谱上的光强，而彩色或多光谱相机则用于检测红、绿、蓝和近红外波段的光强。同样，偏振照相机用于在多偏振状态下捕捉光的强度。
前一篇给大家介绍了YUV图像格式，这一篇将会对zxing库，以及YUV图像和RGB图像的亮度信息提取做一下介绍。 zxing是google提供的一个开源的条码处理的库，可支持maxicode、qrco
现在二维码已经非常普及了，那么二维码的扫描与处理也成为了Android开发中的一个必要技能。网上有很多关于Android中二维码处理的帖子，大都是在讲开源框架zxing用法，然后贴贴代码就完了，并没有
数字影像之父Bryce Bayer基于RGB模式，通过在感光元件前加上一个滤镜的方法终于实现了彩色照片。Bayer滤镜跨出了照片从黑白到彩色的一大步，但是对于挑剔的人眼来说，每个像素只有一个颜色是远远不够的，所以还需要后期色彩还原去猜色，最后形成一张完整的彩色照片。这一整套流程，就叫做Bayer阵列。数码相机包括手机拍摄照片的大致流程：感光元件→Bayer滤镜→色彩还原。可以看下图
Background在移走图形对象后，MATLAB将原来的对象进行擦除，在原来的位置用背景色进行重绘。
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