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OpenCV图像处理(十一)---图像梯度

在上期的文章中,我们学习了图像的形态学技术,知道了开运算和闭运算,今天我们来学习图像的梯度知识,这对以后的图像边缘检测尤为重要,涉及到一部分数学知识,但是很简单,最后我会用一句话来概括,接着往下看。...图像梯度 图像梯度可以把图像看成二维离散函数,图像梯度简单来说就是求导,在图像上表现出来的就是提取图像的边缘(横向、纵向等等)。...上高数的时候,我们都是连续函数,因此这个值可以取得很小,ϵ可以理解为x的最小前进步伐,但是图像是一个离散的二维函数,ϵ不能取得很小,图像中像素来离散的,而像素之间最小的距离是1,ϵ取为1,所以,上面的公式变为...,因此只需要重点关注cv2.Scharr()这个函数即可,一共三个参数,第一个是需要计算梯度的图像,第二个是图像的数据格式,第三个参数为1,0或者0,1,分别对应x方向与y方向,一般情况下,单独梯度计算出来后都会进行叠加以增强效果...1.4 效果展示 x 方向梯度图像: y 方向梯度图像: x,y梯度叠加图像: (可以看到,图像的边缘已经被检测出来了,后期我们可能继续深入讲解) 结语 今天的知识分享结束了,虽然涉及到了一定的数学知识

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OpenCV图像处理专栏十一 | IEEE Xplore 2015的图像白平衡处理之动态阈值法

算法介绍 这是OpenCV图像处理专栏的第十一篇文章,之前介绍过两种处理白平衡的算法,分别为灰度世界算法和完美反射算法。今天来介绍另外一个自动白平衡的算法,即动态阈值法,一个看起来比较厉害的名字。...算法原理 和灰度世界法和完美反射算法类似,动态阈值算法仍然分为两个步骤即白点检测和白点调整,具体如下: 白点检测 1、把尺寸为的原图像从空间转换到空间。 2、把图像分成个块。...5、调整原图像:Ro= R*Rgain; Go= G*Ggain; Bo= B*Bgain; 代码实现 块的大小取了100,没处理长或者宽不够100的结尾部分,这个可以自己添加。...j)[0] = B; dst.at(i, j)[1] = G; dst.at(i, j)[2] = R; } } return dst; } 效果 图像均为算法处理前和处理后的顺序

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医学图像处理案例(十一)——3D骨架提取算法

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。...核滤波器方法是将结构元素应用在图像上,例如迭代地侵蚀物体的表面,直到仅保留骨架为止,该方法通常可以扩展到更高维度上。...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。...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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图像处理之三种常见立方插值算法

详解几种常见的立方插值技术!好东西记得分享 图像插值技术概述图像插值技术在图像几何变换、透视变换等过程中是必不可少的技术环节,可以说像素插值方法最终决定变换之后的图像质量高低。...常见的插值方法有临近点插值双线性插值立方插值内插值三角插值等插值方法。 其中立方插值效果比较好而在很多高质量图像变换中得到广泛应用,根据插值之后效果的不一样的,立方插值可以分为几种插值方式。...首先来看一下立方插值基本解释与说明。立方插值计算涉及到16个像素点,其中(i’, j’)表示待计算像素点在源图像中的包含小数部分的像素坐标,dx表示X方向的小数坐标,dy表示Y方向的小数坐标。...具体可以看下图:根据上述图示与立方插值的数学表达式可以看出,立方插值本质上图像16个像素点权重卷积之和作为新的像素值。其中R(x)表示插值表达式,可以根据需要选择的表达式不同。...,都有一定模糊这里时候可以通过后续处理实现图像锐化与对比度提升即可得到Sharpen版本当然也可以通过寻找更加合适的R(x)函数来实现立方卷积插值过程时保留图像边缘与对比度。

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图像处理新框架 | 语义与复原指令引擎,谷歌研究院提出文本驱动图像处理框架TIP

文本驱动的扩散模型在各种图像编辑任务中越来越受欢迎,包括修复,风格化和对象替换。 然而,采用语言视觉范式更精细的图像处理任务(如去噪,超分辨率,去模糊和压缩伪影去除)仍然是一个开放的研究问题。...在本文中,我们开发了TIP:一个文本驱动的图像处理框架,利用自然语言作为一个用户友好的界面来控制图像恢复过程。 我们从两个维度考虑文本信息的容量。...本文方案 基于LDM框架,本文提出了一种新的图像恢复范式:文本驱动的图像恢复。 我们的方法的目标是基于条件 \{y,c_s,c_r \} 恢复图像 x \text{ or } z_0 。...我们使用 y = Deg(x,c_r) 来表示将干净图像x变成其退化 y_i 的退化过程。 上述文本驱动的图像恢复模型 p(z_t| \{y,c_s,c_r\}) 可以使用配对数据来训练。...我们使用文本图像数据集Pali:每个干净的图像 x 具有与之成对的语义提示 c_s ;然后,使用Real-ESRGAN合成退化数据 y = Deg(x,c_r) ,产生最终的配对训练数据 (x \text

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阿里双十一购物节背后的技术问题

一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。...那么,双十一那天会发生什么事情呢?2017年十一天猫成交额1682亿,那么1682背后包含多少海量的数据,高并发查询,PV,UV等。...双十一背后面临的技术问题大致分为以下几点: 双十一这几天淘宝天猫会同时有千万级的访问量,服务器是如何承载的。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动,这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们,在秒杀活动开始的一瞬间,点下购买按钮抢购商品。...对所有商品页面做静态化处理,重新设计秒杀商品页面,不使用原来的商品页面。用户访问商品时,不必访问数据库,直接访问静态化页面。

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阿里双十一购物节背后的技术问题

一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。...那么,双十一那天会发生什么事情呢?2017年十一天猫成交额1682亿,那么1682背后包含多少海量的数据,高并发查询,PV,UV等。...双十一背后面临的技术问题大致分为以下几点: 双十一这几天淘宝天猫会同时有千万级的访问量,服务器是如何承载的。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动,这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们,在秒杀活动开始的一瞬间,点下购买按钮抢购商品。...对所有商品页面做静态化处理,重新设计秒杀商品页面,不使用原来的商品页面。用户访问商品时,不必访问数据库,直接访问静态化页面。

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阿里双十一购物节背后的技术问题

一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。...那么,双十一那天会发生什么事情呢?2017年十一天猫成交额1682亿,那么1682背后包含多少海量的数据,高并发查询,PV,UV等。...双十一背后面临的技术问题大致分为以下几点: 双十一这几天淘宝天猫会同时有千万级的访问量,服务器是如何承载的。...还有一个重大的技术挑战就是双十一的零点秒杀活动,这也是双十一最核心的业务。几乎所有的等待双十一购物的同胞们,在秒杀活动开始的一瞬间,点下购买按钮抢购商品。...对所有商品页面做静态化处理,重新设计秒杀商品页面,不使用原来的商品页面。用户访问商品时,不必访问数据库,直接访问静态化页面。

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如何技术地识别双十一的“骗”局

---- 先看下去年的天猫双十一战报,交易额达1207亿。不知今年能达到多少?...交易额虽然惊人,但是双十一也存在一些黑暗面,通过搜索引擎简单搜索,我们可以看到返回的内容,如下示例: 每年双十一都会搞得轰轰烈烈,一年比一年火爆,火爆背后有多少消费者买到的商品真的是实惠的吗?...很容易想到使用爬虫工具,每天定时定点地爬取商品的销量跟价格;只要长期跟踪,就不怕你商家在双十一这一天耍花招了。 但是,谁去做爬虫呢?爬虫爬取的数据存放在哪里呢?...还有,某宝一直被诟病的刷单、买好评等弊端,将被区块链技术所解决。 下面介绍一种简单的基于区块链的,方便个人开发者DIY的技术方案。...个人简单使用可以采用以下方案: CasperJS 一个开源的导航脚本处理和测试工具,基于PhantomJS(前端自动化测试工具)编写,在这里作为爬虫工具使用,用来监测商品。

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谁顶住11的世界级流量洪峰?神龙架构负责人等9位大牛现场拆解阿里秘籍

自研数据库POLARDB和OceanBase分别处理8700万、6100万笔/秒峰值请求、实时计算处理峰值每秒25.5亿笔、计算平台单日处理970PB数据、12亿笔物流智能化等……2019年11期间,...从数据来看,阿里巴巴AI每天调用超过1万亿次,服务全球10亿人,日处理图像10亿张,日处理视频120万小时,日处理语音55万小时,日处理自然语言5千亿句。...这些技术在双十一的贡献有以下三个方面。 首先是自然语言处理方面,通过AliNLP平台,赋能淘宝、天猫、盒马、国际化等数十个BU的700多个核心业务。...另外阿里小蜜并不是一个单方向的能力,更多的是综合了语音、语言、视觉、翻译等能力,而且小蜜与用户的交互,已经朝着文本、图像、语音等多模态的方向发展。...据统计,去年2018年十一的时候,这样的实时推荐给商家的智能决策,90%都会被商家采用。

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数字图像处理学习笔记(七)——用Pycharm及MATLAB实现三种图像内插法(最近邻内插法、双线性内插法、三次内插法)

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。...本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理,欢迎大家一起学习交流!...三次内插法 BiCubicEarth.jpg ? 三种方法的细节表现图 ? 由此可见,插值效果从左到右依次增强 但随之而来的是计算量的增加(也就是说越来越耗时) ?...注:3是原图,4是最近邻插值,2是双线性内插法,1是三次内插法; 实现时间分别是4min、5min、12min。.../0.8-floor(i/0.8); %求取水平方向上的权重 v = j/0.8-floor(j/0.8); %求取垂直方向上的权重 % 此处需要对图像边缘进行例外处理

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ApacheCN Python 译文集 20211108 更新

:cat 练习 6:find 练习 7:grep 练习 8:cut 练习 9:sed 练习 10:sort 练习 11:uniq 练习 12:复习 第三部分:数据结构 练习 13:单链表 练习 14:链表...、CUDA 中的性能优化 十二、从这里到哪里去 十三、答案 Python 网络编程学习手册 零、序言 一、网络编程与 Python 二、HTTP 与网络 三、起作用的 API 四、与电子邮件打交道 五...十、基本网络——套接字编程 十一、使用 Python 脚本处理电子邮件 十二、通过 Telnet 和 SSH 远程监控主机 十三、构建图形用户界面 十四、使用 Apache 和其他日志文件 十五、SOAP...十、调试技术 Python Web 爬取秘籍 零、前言 一、从爬取开始 二、数据采集与提取 三、处理数据 四、使用图像、音频和其他资源 五、爬取——行为准则 六、爬取挑战与解决方案 七、文本整理与分析...数据库处理 二十、使用图表 二十一、实现动画 二十二、使用谷歌地图 Python GUI 编程秘籍 零、序言 一、创建 GUI 表单并添加小部件 二、布局管理 三、外观定制 四、数据和类 五、Matplotlib

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用Python预测2020年十一交易额

作者:林骥 去年双十一的时候,我曾复盘过阿里巴巴 2019 年双十一交易额。 今年的双十一,规则发生了很大的变化,从 10 月 21 日就开始预售,11 月 1 日到 3 日启动第一波销售。...LinearRegression()) ]) poly_reg.fit(x, y) # 调用算法进行预测 predict = poly_reg.predict(z) # 输出预测结果 print('预测2020年十一交易额为...%.0f 亿元' % predict[0]) print('算法评分为 %.6f' % poly_reg.score(x, y)) 输出结果为: 预测2020年十一交易额为 3280 亿元 算法评分为...预测数据可视化 下面用 matplotlib 画一张图,以便更加直观地展现预测的结果: import matplotlib.pyplot as plt # 设置图像大小 fig, ax = plt.subplots...np.concatenate([x, z]) y2 = poly_reg.predict(x2) ax.plot(x2, y2, '--', c='#999999') ax.set_title('\n预测2020年十一交易额为

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ApacheCN 数据科学译文集 20211109 更新

19 颜色使用的常见缺陷 20 冗余编码 21 多面板图形 22 标题,说明和表格 23 平衡数据和上下文 24 使用较大的轴标签 25 避免线条图 26 不要走向 3D 27 了解最常用的图像文件格式...TutorialsPoint NumPy 教程 NumPy 秘籍中文第二版 零、前言 一、使用 IPython 二、高级索引和数组概念 三、掌握常用函数 四、将 NumPy 与世界的其他地方连接 五、音频和图像处理...科学生态系统 精通 SciPy 零、前言 一、数值线性代数 二、插值和近似 三、微分与积分 四、非线性方程式和最优化 五、常微分方程的初值问题 六、计算几何 七、描述性统计 八、推断和数据分析 九、数字图像处理...CT 扫描的压缩感知 七、线性回归和健康结果 八、如何实现线性回归 九、PageRank 和特征值分解 十、实现 QR 分解 社交媒体挖掘 第一部分 数据挖掘 1 应了解的编程语言 2 从哪里获取数据...csv 文件 数据科学和人工智能技术笔记 一、向量、矩阵和数组 二、数据准备 三、数据预处理 四、图像处理 五、文本预处理 六、日期时间预处理 七、特征工程 八、特征选择 九、模型验证 十、模型选择

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数字图像处理学习笔记(十一)——用Python代码实现图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层、直方图均衡化、平滑滤波器、锐化滤波器

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。...专栏链接:数字图像处理学习笔记 在数字图像处理学习笔记(八)中,已对图像增强之线性变换、对数变换、幂律变换、分段线性变换、灰度级分层等做过详细理论论述,本文将对上述理论知识做实践方面的实现。...具体理论知识可参考我之前的博文:数字图像处理学习笔记(八)——图像增强处理方法之点处理 一、图像增强之线性变换 代码实现参考 import cv2 import random import imutils...灰度级分层处理后的图像 ?...阈值处理后的图像 ?

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“新零售”的另一种玩法?从“时尚之王”蘑菇街说起

万家门店,并通过与沃尔玛、永辉超市、家乐福等联动,实现多渠道导流;苏宁打出了“上网上街上苏宁”的主题,大规模的实体商品和服务加入双十一,其线下门店数已超过4000家。...强调第三方平台的思路,体现出蘑菇街“主动找用户”的理念,用户在哪里,就将内容、商品和服务送到哪里,这也是对人货场的重构,可以增强用户体验,增加商品销量,降低流量成本。...双十一期间,“MOGU STUDIO”还引入了SAKKAS、AOSO、PEACE OF RICE、Moi.LeRoi、USSED等时尚品牌,为小众创新品牌提供了一个新的展示渠道。 ?...蘑菇街十分注重对人工智能和大数据等智能技术的应用,基于自然语言处理图像识别、智能推荐以及云服务技术,蘑菇街可以让原本捉摸不定的“时尚”,完成结构化、数据化地理解,让“走出去”策略下的多个形态各异的平台在一个体系下融会贯通...新零售则是用户和流量在哪里,就将店开到哪里,将商品和服务送到哪里。电商巨头都在喊线上线下融合,有人说是去线下获取流量,我觉得更像是将商品和服务送到距离用户更近的地方去。

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十一狂欢的背后,人工智能在行动

从衣食住行到吃喝玩乐,电商平台所提供的服务覆盖面越来越广,服务体验也在不断提升, 而今天的热搜也几乎全部围绕着“11”——“双十一1分36秒破100亿”“双十一付尾款时的我”“高中生用函数模型做11...攻略”…… 用数据说话 今年是阿里巴巴第十一届双十一,也是马云退休后的第一届双十一。...阿里巴巴大力还大力投资连接物流合作伙伴网络的中心平台——菜鸟智能物流,它能够处理“双十一”期间的数十亿包裹。 ?...一些应用成熟的机器人自动打包机的订单处理速度是传统仓库的10倍以上。 ?...申通:超过14个新建及改扩建转运中心投入使用,预计每天新增快件处理能力达1000万件。 …… 物流行业正在发生一场效率革命 当人工智能逐渐变成商业基础设施,每个传统行业都蕴藏着巨大良机。

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累计设计 10 亿次海报,阿里 AI 设计师「鲁班」核心技术详解

2017 11 期间,鲁班一天制作 4000 万张海报,并且每张海报都是根据商品图像特征专门设计。...答:2016 年双十一,我们利用「鲁班」设计出 1.7 亿张海报,那是比较早期的摸索。...2017 年双十一,「鲁班」设计了 4 亿张海报,那时候我们投入了十多人的设计师团队,他们会创作出少量的元素以及符合双十一要求的基础数据,在投入数据规模方面,当时种子数据的量级在千级别,随着应用规模扩大...此外,我们还会用到大规模分布式数据处理技术。 问:「鲁班」背后主要的技术难点有哪些?...我们目前的愿景是「所想即所见」,即用户想要什么图像,「鲁班」就生成什么样的图像。同时,我们也希望打造出能面向各种各样场景、实时在线、高效且惠普地生成高质图像的辅助系统。

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