使用PdfPig处理提取的图像_特征提取与图像处理_图像特征提取-预处理 - 腾讯云开发者社区

上一讲小白为小伙伴们带来了如何使用自编函数和自带函数对图像进行滤波，去除图像的噪声。这次小白为大家带来滤波的新用处——边缘提取。...小伙伴在使用的过程中可以直接使用其模板就可以，而且Matlab也是带有sobel边缘提取的函数，不需要小伙伴自己编写复杂的程序。 ?...常用的sobel边缘提取模板 Roberts算子其实很多种算子都借鉴了sobel方法的思想，Roberts算子检测方法对具有陡峭的低噪声的图像处理效果较好，但是利用roberts算子提取边缘的结果是边缘比较粗...总结图像的边缘提取是对像素灰度值连续性、变化大小的检测，不同边缘检测的方法各有优缺点，需要根据实际的情况来选择提取边缘的方法。...相关阅读：使用Matlab图像处理（四）——常用滤波的实现使用Matlab图像处理（三）——滤波原理使用Matlab图像处理（二）——图像基本操作使用Matlab图像处理（一）——图像获取与保存

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图像处理之特征提取

在计算直方图时，每个加入直方图的采样点都使用圆形高斯函数进行加权处理，也就是进行高斯平滑。这主要是因为SIFT算法只考虑了尺度和旋转不变形，没有考虑仿射不变性。...将图像image内的所有block的HOG特征descriptor串联起来就可以得到该image（你要检测的目标）的HOG特征descriptor了。这个就是最终的可供分类使用的特征向量了。...---- [3] SIFT和HOG的比较共同点：都是基于图像中梯度方向直方图的特征提取方法不同点： SIFT 特征通常与使用SIFT检测器得到的兴趣点一起使用。...LBP特征描述的是一种灰度范围内的图像处理操作技术，针对的是输入源为8位或16位的灰度图像。...训练过程：输入图像->图像预处理->提取特征->训练分类器（二分类）->得到训练好的模型；测试过程：输入图像->图像预处理->提取特征->导入模型->二分类（是不是所要检测的物体）。

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用Python进行图像模糊处理和特征提取

p=9015 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？...将图像转换为二维矩阵在特征提取中，如果将图像压缩为二维矩阵，则变得更加简单。这是通过灰度或二值化完成的。这是将RGB图像转换为灰度的方法： ? 现在，让我们尝试对该灰度图像进行二值化处理。...这是通过找到阈值并标记灰度像素来完成的。在本文中，我使用了Otsu的方法来找到阈值。 ? 模糊影像我们将在本文中介绍的最后一部分与特征提取更相关：图像模糊。...灰度或二进制图像有时会捕获比所需图像更多的图像，在这种情况下模糊处理非常方便。 ? 在上面的图片中，经过模糊处理后，我们可以清楚地看到鞋子现在已达到与铁路轨道相同的强度水平。...因此，该技术在很多图像处理场景中非常方便。 ---- ?

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医学图像处理案例（十二）——最小路径提取算法

今天将分享人体血管两点间最小路径提取案例。 1、最小路径提取算法最小路径提取算法在很多领域都有广泛应用，医学图像分析，机器人导航等。...2、使用ITK函数来实现最小路径提取算法 Dan Mueller写了基于ITK的最小路径提取算法，C++源码下载请见原文链接。...该函数使用时需要有三个输入，（1）、有意义的速度函数来生成到达函数，一般速度函数是归一化（0-1）的原始图像；（2）、起点（一个），终点（一个）和航点（路径必须经过其附近，多个）组成的路径信息；（3）、...详情可以阅读原文链接中的文章。该函数既可以在C++中使用，也可以在Python中使用，下面将给出C++使用例子，并给出如何在Python上安装。...（2D和3D）分别在DSA血管和CTA血管上进行了测试，如图所示是血管原始图像，图中红色点目标就是最小路径提取结果。

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使用Python进行图像处理

最终，即使使用B&W图像，我们也能分辨出轮廓线。 1.2模糊步骤中值和归一化滤波器步骤都是用于在保持边的同时对信号的噪声进行滤波的步骤。...拉普拉斯算子可以被视为卷积，这只是使用泰勒近似的导数的定义。二阶导数是这样的：这是一个核，我们将在图像上运行，它将为我们提供二阶导数图像。 1.4应用1/0阈值我们不关心二阶导数是正还是负。...它解释了如何使用拉普拉斯滤波器以非深度学习的方式应用边缘检测它解释了如何使用图像进行从头到脚的实验，以及如何创建一个有效的图像处理管道当然，这本身很有趣，因为它为你提供了一个分析不同城市轮廓线的工具...你可以看到，城市A和城市B有不同的概况，特别是使用提取的信号，我们可以通过以下方式深化这项研究：提取轮廓线的平均值、中值和标准差使用深度学习对城市轮廓线进行分类对轮廓线与时间进行统计研究（轮廓线如何随时间演变...记住，这个项目背后的整个想法是，天空的标准差比摩天大楼的标准差低。我们还可以使用这种方法作为更复杂研究的起点，并且可以使用编码器-解码器来改进这些结果。

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Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔图像梯度 Canny算法边缘提取

拉普拉斯算子三、Canny算法边缘提取一、图像金字塔图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。...cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src：输入需要处理的图像...cv2.Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src：输入需要处理的图像...，此时 Laplacian() 函数采用以下 3x3 的孔径：三、Canny算法边缘提取 Canny的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘...：Sobel算子的大小 L2gradient：一个布尔值，如果为真，则使用更精确的 L2 范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开方)，否则使用 L1 范数(直接将两个方向导数的绝对值相加)。

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医学图像处理案例（十一）——3D骨架提取算法

今天将分享人体三维主动脉血管骨架提取案例。 1、常见3D骨架提取算法常见的两种图像细化方法有（1）、核滤波器，（2）、决策树。...决策树方法是迭代处理26邻域内中目标和背景体素所有可能的二进制组合，并在每次迭代时找到所有可删除的表面点，虽然该方法仅限于2D和3D，但却比形态滤波器运算速度快。...2、使用ITK函数来实现3D骨架提取算法 ITK的函数中只支持2D骨架提取算法，但有大牛写了基于ITK的3D骨架提取算法，C++源码下载请见原文链接。...该函数非常简单，只需要输入二值化的图像即可，输出是3D骨架图像。...（如果输入非二值化图像，该函数会默认将非零值设置成1）该函数既可以在C++中使用，也可以在Python中使用，下面将给出C++和Python使用例子。

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Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔图像梯度 Canny算法边缘提取

文章目录一、图像金字塔图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。...cv2.Sobel(src, ddepth, dx, dy, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src：输入需要处理的图像...cv2.Laplacian(src, ddepth, dst=None, ksize=None, scale=None, delta=None, borderType=None) src：输入需要处理的图像...，此时Laplacian()函数采用以下3x3的孔径： [6d1lo30u7v.png] 三、Canny算法边缘提取 Canny 的目标是找到一个最优的边缘检测算法，最优边缘检测的含义是：最优检测：算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘...，则使用更精确的L2范数进行计算(即两个方向的倒数的平方和再开方)，否则使用L1范数(直接将两个方向导数的绝对值相加) import cv2 as cv def edge_demo(image):

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【说站】python如何使用skimage包提取图像

python如何使用skimage包提取图像说明 1、skimage.feature.hog()用于提取图像的hog特征。返回特征及特征图像。...hog：方向梯度直方图使用注意参数 pixels_per_cell 与 cells_per_block 的表示方式与OpenCV中类似，采用 (宽度,高度) ，而非numpy的格式 (行数,列数)....cell尺寸的倍数只能比block小，不能比之大，否则就会越界，返回空列表。...2、函数使用中参数设置错误，不会报错，只会返回一个空列表。实例 from skimage.feature import hog ... ...skimage包提取图像，希望对大家有所帮助。

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thumbnails图像处理库的使用前言:thumbnails的使用:

前言: thumbnails是Java一个优秀的图像处理库，可以对图片进行压缩、加水印、裁剪、更改格式等功能。下面为大家介绍使用这个图像处理库。 thumbnails的使用: 一、引入依赖: <!...+ shopId + "/"; return imagePath.replace("/", separator); } } 说明:这个类就是用thumbnails来处理图片的...，进行压缩，然后加水印，然后把经过了处理的图片保存到dest目标路径下。...图片发自简书App 注意:真正在项目中使用的时候，ImageUtils中可以直接传入MultipartFile对象，这里传入File是为了方便测试。...总结: thumbnails的使用很简单，就是引入依赖，然后就传一个需要进行操作的图片给它，最后用Thumbnails调方法进行各种操作。

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如何使用Java进行图像处理

在Java中可以使用标准库提供的javax.imageio和java.awt.image包来进行图像处理。首先，你需要使用ImageIO类的静态方法read()来读取图像文件。...(file); 然后，你可以使用Graphics2D对象对图像进行编辑。..., 0, image.getWidth(), image.getHeight()); g2d.dispose(); 除此之外，你还可以修改像素数据来进行图像处理。...可以通过getRGB()和setRGB()方法获取和设置图像中像素的颜色值。...ImageIO类的静态方法write()将修改后的图像保存到文件中。

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基于python图像处理API的使用示例

1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...() 快速的图像边缘滤波算法 cv.filter2D() 自定义卷积核来自定义的滤波器 cv.Sobel() 图像梯度提取算子,梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配...，图像分类等应用 cv.Laplacian() 拉普拉斯算子更容易受到噪声的扰动，所以经常对要处理的图像首先进行一个高斯模糊，然后再进行拉普拉斯算子的边缘提取，而且在一些场景中会把这两步合并成为一步，就是我们经常听说的...cv.approxPolyDP() 图像二值图像的每个轮廓，可以使用轮廓逼近，逼近每个轮廓的真实几何形状，从而通过轮廓逼近的输出结果判断一个对象是什么形状 cv.fitEllipse() 轮廓点进行拟合...python图像处理API的使用示例的文章就介绍到这了,更多相关python 图像处理API内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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OpenCV图像处理中“投影技术”的使用

问题引出本文区分”问题引出“、”概念抽象“、”算法实现“三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中“投影技术”的使用，并通过”答题卡识别“”OCR字符分割”“压板识别”“轮廓展开分析”四个的例子具体讲解算法使用...在这样采集到的图像中，大量存在黑色的定位区块： ? 如果进一步定位，可以得到这样的结果： ? 如果做成连续图像 ? ?...vup.push_back(i); if (vdate[i - 1] > 0 && vdate[i] == 0) vdown.push_back(i); } } 在具体使用过程中...在这样的OCR识别中，首先可以通过投影的方法，实现字符的分割。 2 . 压板识别 ? ? 在这样的项目中，同样可以通过投影的方法，获得各个压板的准确定位。 3、轮廓展开分析 ?...在类似树叶这样的测量中，可以通过“极坐标转换”，将树叶的这样的曲线转换成可以分析的投影，从而得到比如“树叶有多少个分叉”“有无缺陷”这样的定量信息。君子藏器于身，待时而动

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openCV提取图像中的矩形区域

改编自详解利用OpenCV提取图像中的矩形区域（PPT屏幕等）原文是c++版，我改成了python版，供大家参考学习。...主要思想：边缘检测—》轮廓检测—》找出最大的面积的轮廓—》找出顶点—》投影变换 import numpy as np import cv2 # 这个成功的扣下了ppt白板 srcPic = cv2.imread...[[2,3]] for i in hull: s.append([i[0][0],i[0][1]]) z.append([i[0][0],i[0][1]]) del s[0] del z[0] #现在的目标是从一堆点中挑出分布在四个角落的点...，决定把图片分为四等份，每个区域的角度来划分点， #默认四个角分别分布在图像的四等分的区间上，也就是矩形在图像中央 # 我们把所有点的坐标，都减去图片中央的那个点（当成原点），然后按照x y坐标值的正负...用到的图片 ? 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。

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使用Open3D提取深度图像的边缘信息

深度图像边缘提取及转储，昨天写的，今天继续写。 Open3D可以提取深度图像的边缘信息。边缘信息是深度图像中的重要特征之一，可以用于目标检测、场景分割、物体跟踪等任务。...该函数使用了一种称为"Canny边缘检测"的算法来提取深度图像中的边缘信息。该函数需要指定一些参数，例如Canny边缘检测算法的阈值和卷积核大小等。...以下是一个使用: open3d.geometry.TriangleMesh.create_from_depth_edge_detection 函数提取深度图像中的边缘信息的示例代码： import open3d...，然后使用: open3d.geometry.TriangleMesh.create_from_depth_edge_detection 提取了深度图像中的边缘信息。...文件名可以替换为所需的名称，函数会将三角形网格的顶点和面信息保存为txt文件，其中包括深度图像中的边缘信息。上面都是单帧的处理，让我们批量处理一下，可以使用Open3D提取深度视频流中的边缘信息。

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HOG特征提取_模式识别图像处理算法有哪些

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。图像处理之特征提取：HOG特征简单梳理 HOG方向梯度直方图，这里分解为方向梯度与直方图。...然后再用以下公式计算该像素点的梯度大小和方向。二、直方图　　直方图是一个图像处理中用的比较多的概念，想深入了解，可以度娘一下。...三、方向梯度直方图HOG的提取　　方向梯度直方图为图像局部区域的梯度特征量统计，我们为什么要提取这个东东呢？　...前三个图像现在情况不适用，所以选取梯度图，现在的梯度图同样也是人脑处理理解的平面结果，计算机是办不到的，需要将直观地的梯度图像转换成一种计算机容易理解的数据特征语言。　　...那就是后一步SVM要做的事了。参考文献：目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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Python 图像处理_图像处理的一般步骤

Python图像处理基础对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab，集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性，虽然从实验室师兄师姐的口中得知...在进行Python图像处理之前，Pillow是不可或缺的实用性工具，pillow是Python Imaging Library的缩写，Pillow由PIL而来，导入该库使用import PIL。...从学习PIL开始 Python Imaging Library ( PIL ) 给 Python 增加了图像处理能力。这个库提供了广泛的文件格式支持，高效的内部展现，以及十分强大的图像处理能力。...以下为我们常用的图像处理功能：图像存储 PIL 设计用于图像归档和图像批量处理，可以使用它建立缩略图，转换格式，打印图片等。现在的版本可以验证和读取大量的图片格式。...为了方便测试，还提供了 show() 方法，可以保存图像到磁盘并显示。图像处理这个库包含了基本的图像处理功能，包括点操作，使用内置卷积内核过滤，色彩空间转换。支持更改图像大小、旋转、自由变换。

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终端图像处理系列 - OpenGL混合模式的使用

作为对比，OpenGL渲染管线自带的混合模式包含的混合算法是有限的，不过基本可以满足大部分的使用场景。...不同的混合模式算法其实就是定义了源色和底色不同的混合比例，最后达到不同程度的混合效果。需要注意的是，物体的绘制顺序可能会影响到OpenGL混合的最终处理效果。...在图片为完全不透明的情况下（像素点alpha值为255），预乘机制其实对原始图像没有影响，但是在半透明、渐变等情况下，预乘机制会对OpenGL混合因子的选择产生影响。...---- 作者简介：kevinxing(邢雪源)，天天P图AND工程师文章后记：天天P图是由腾讯公司开发的业内领先的图像处理，相机美拍的APP。...加入我们：天天P图技术团队长期招聘 (1)图像处理算法工程师，(2)Android/iOS开发工程师，期待对我们感兴趣或者有推荐的技术牛人加入我们(base在上海)！

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原来CNN是这样提取图像特征的

将一张图像看做是一个个像素值组成的矩阵，那么对图像的分析就是对矩阵的数字进行分析，而图像的特征，就隐藏在这些数字规律中。深度学习对外推荐自己的一个很重要的点——深度学习能够自动提取特征。...1.卷积操作假设有一个5*5的图像，使用一个3*3的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是Feature Map，后面会讲），如下所示： ?...每一个卷积核都可以提取特定的特征，不同的卷积核提取不同的特征，举个例子，现在我们输入一张人脸的图像，使用某一卷积核提取到眼睛的特征，用另一个卷积核提取嘴巴的特征等等。...，即使用该卷积核在图像上进行滑动，每滑动一次就进行一次卷积操作，得到一个特征值。...，卷积层和池化层可以提取图像特征，经过反向传播最终确定卷积核参数，得到最终的特征，这就是一个大致的CNN提取特征的过程。

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原来CNN是这样提取图像特征的。。。

本文主要介绍卷积层提取特征的原理过程，文章通过几个简单的例子，展示卷积层是如何工作的，以及概述了反向传播的过程，将让你对卷积神经网络CNN提取图像特征有一个透彻的理解。...1.卷积操作假设有一个55的图像，使用一个33的卷积核（filter）进行卷积，得到一个3*3的矩阵（其实是Feature Map，后面会讲），如下所示： ?...每一个卷积核都可以提取特定的特征，不同的卷积核提取不同的特征，举个例子，现在我们输入一张人脸的图像，使用某一卷积核提取到眼睛的特征，用另一个卷积核提取嘴巴的特征等等。...，即使用该卷积核在图像上进行滑动，每滑动一次就进行一次卷积操作，得到一个特征值。...4.总结本文主要讲解基本CNN的原理过程，卷积层和池化层可以提取图像特征，经过反向传播最终确定卷积核参数，得到最终的特征，这就是一个大致的CNN提取特征的过程。

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