参考链接： Python中的numpy.flip 前言 在训练神经网络的时候，经常需要对原始图像做各种各样的增强来增加数据量，最常见的也就是旋转和翻转操作了，实现这两种操作也多种多样，本博客就是来探究不同操作带来的结果... 本文所有的实验都是基于2维的图像，即2维数组 原始图为（https://baike.baidu.com/item/%E5%94%90%E8%80%81%E9%B8%AD/4344419?...fr=aladdin）： 翻转（flip，flipud，fliplr） flip适用于所有的数组翻转，而flipud和fliplr一般用于图像（2维数组）的翻转，前者是对图像进行上下翻转，后者是左右翻转.../tang.png').convert('L')) # 读取图像并转成灰度图 img_pad = np.zeros((500, 500), dtype=np.uint8) img_pad[:496,.../tang_rot90.png') 组合 (翻转+旋转) 2维图像通过翻转和旋转可以得到8种不同的组合结果，如何得到这8种组合结果呢？
图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。 1、点增强 点增强主要指图像灰度变换和几何变换。...因此，根据需要可以分别增强图像的高频和低频特征。对图像的高频增强可以突出物体的边缘轮廓，从而起到锐化图像的作用。例如，对于人脸的比对查询，就需要通过高频增强技术来突出五宫的轮廓。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。
图像处理已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分，涉及到社交媒体和医学成像等各个领域。通过数码相机或卫星照片和医学扫描等其他来源获得的图像可能需要预处理以消除或增强噪声。...频域滤波是一种可行的解决方案，它可以在增强图像锐化的同时消除噪声。 快速傅里叶变换(FFT)是一种将图像从空间域变换到频率域的数学技术，是图像处理中进行频率变换的关键工具。...通过利用图像的频域表示，我们可以根据图像的频率内容有效地分析图像，从而简化滤波程序的应用以消除噪声。 本文使用了三个Python库，即openCV、Numpy和Matplotlib。...这个乘法过程对于去除不需要的频率和增强所需的频率是必不可少的，从而产生更清晰和更清晰的图像。 它使我们能够获得期望的频率响应，并在频域获得最终滤波图像。...这个乘法过程对于去除不需要的频率和增强所需的频率是必不可少的，从而产生更清晰和更清晰的图像。 它使我们能够获得期望的频率响应，并在频域获得最终滤波图像。
图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。...现有的图像增强的方法非常多，今天我们主要介绍空间域中的灰度变换方法，并用Python将其一一实现。灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点），是所有图像处理技术中最简单的技术。...我们首先对所有原始图像都进行如下的读取，转换为灰度图像，并且读取图像的长宽。...s=255−r 此操作能够有效地增强黑色区域中的一些白色或是灰色细节，比如下图， ? 在此图中，我们可能重点关注的是这些黑色中的白色部分，因而采用反转变换。 我们根据定义，逐像素进行反转操作。 ?...for i in range(256): table.append(40*math.log1p(i)) image=image.point(table,'L') ——END—— 推荐阅读 我用Python
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#读取图像...centerY=cols/2 print(centerX,centerY) radius=min(centerX,centerY) print(radius) #设置光照强度 strength=200 #图像光照特效...G=img[i,j][1] R=img[i,j][2] if (distance<radius*radius): #按照距离大小计算增强光照值...cv2.imwrite('C:/Users/xpp/Desktop/result.png', img) plt.imshow(img) plt.show() 230.0 230.0 230.0 算法：图像光照增强是以图像为圆心...，根据像素点与圆心的距离来进行不同程度光照增强。
图像处理_Retinex图像增强 单尺度SSR (Single Scale Retinex) 图像S(x,y)分解为两个不同的图像：反射图像R(x,y),入射图像L(x,y) 图像可以看做是入射图像和反射图像构成...我们把照射图像假设估计为空间平滑图像，原始图像为S(x, y)，反射图像为R(x, y)，亮度图像为L(x, y)，使用公式 r(x,y)=logR(x,y)=log\frac{S(x,y)}{L(x,...多尺度MSR (Multi-Scale Retinex) MSR是在SSR基础上发展来的，优点是可以同时保持图像高保真度与对图像的动态范围进行压缩的同时，MSR也可实现色彩增强、颜色恒常性、局部动态范围压缩...、全局动态范围压缩，也可以用于X光图像增强。...MSRCR (Multi-Scale Retinex with Color Restoration) SSR和MSR普遍都存在明显的偏色问题 MSRCR在MSR的基础上，加入了色彩恢复因子C来调节由于图像局部区域对比度增强而导致颜色失真的缺陷
outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } } 同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊...2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别，产生的效果就是：锐化 此时的模板叫Laplacian模板，当然，这不是唯一的一种形式，例如...Laplacian[sharpType][index]; index++; } } //增强...，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素 幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！...0 : b; //写回图像 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } } }
数字图像的诞生并不是与计算机的发展完全相关，第一次世界大战结束后的第二年，数字图像被发明并用于报纸行业。为了当时传输此图像，发明了Bartlane电缆图像传输系统。...成功绘制月球表面图可以被认为是最早的数字图像处理。 01.图像直方图 直方图通常可以为我们提供一些优化图像的方法。...如果我们使用灰度变换将灰度值扩展到整个0-255间隔，则对比度明显得到了增强。...当图像直方图完全均匀分布时，图像的熵最大，图像对比度高。提高图像对比度的变换函数f(x)需要满足以下条件： 其中p_x代表的概率密度函数。在离散图像中，它表示直方图每个灰度级的概率。...• 将累积直方图应用于图像像素的值 06.伽马校正 伽玛校正是对图像的非线性操作，用于检测图像信号部分和浅色部分中的暗色，并增加二者的比率以提高图像对比度效果。
//写回图像 ? outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); ? } ? } ? } ?...同样，也有5x5,7x5等等的模板，模板越大，处理后的图像就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板，是为了增强当前像素与周围像素的差别，产生的效果就是：锐化...//增强 ? COLORREF pixel = srcImage->GetPixel(x,y); ? //r += GetRValue(pixel); ?...//写回图像 ? outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); ? } ? } ?...：s=cLog(1+r)，可以扩展被压缩的高值图像中的暗像素 幂次变换：s=cr^γ，这就是传说中的伽马校正！
这篇文章是DIP的第二次作业，对图像增强技术进行综述，目录如下： Point Operations Image Negative Contrast Stretching Compression of...该函数增强了图像的对比度，显示了均匀的强度分布。 实验结果： ?...(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。...图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。实验用的sobel算子对图像进行锐化。 实验结果： ?...，它依靠图像的照度/ 反射率模型作为频域处理的基础，利用压缩亮度范围和增强对比度来改善图像的质量。
傅立叶反变换 把处理过的频率域结果反变换成图像 如上上述指纹图像经过三个低通滤波器后的结果： ?
% 低光图像增强 % 室外场景中拍摄的图像可能由于照明条件差而严重退化 % 这些图像影响计算机视觉算法的整体性能 % 为了使计算机视觉算法在低光照条件下具有鲁棒性 % 可以使用低光图像增强来提高图像的可见性...% 低光图像或HDR图像的逐像素反转直方图与模糊图像的直方图非常相似 % 因此可以使用薄雾消除技术来增强低光图像 % 使用薄雾消除技术增强低光图像包括三个步骤： % 步骤1：取反低光图像 % 步骤2：...对取反的低光图像应用去雾算法 % 步骤3：取反增强图像 % 用薄雾消除算法增强低光图像 % 导入在低光下捕获的RGB图像。...lab2rgb(LabEnh); % 并排显示原始图像和增强图像 figure, montage({A, AEnh}, 'Size', [2 1]); ?...% 使用去噪改善结果 % 低光图像可能具有高噪声级 % 增强低光图像可以提高此噪声级别 % 去噪是一个有用的后处理步骤 % 使用imguidedfilter功能从增强图像中去除噪声 B = imguidedfilter
图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理，使得有利于模式识别的信息得到增强，不利于模式识别的信息被抑制，扩大图像中不同物体特征之间的差别，为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...图像增强按实现方法不同可分为点增强、空域增强和频域增强。 点增强 点增强主要指图像灰度变换和几何变换。...因此，根据需要可以分别增强图像的高频和低频特征。对图像的高频增强可以突出物体的边缘轮廓，从而起到锐化图像的作用。例如，对于人脸的比对查询，就需要通过高频增强技术来突出五宫的轮廓。...相应地，对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理，一般用于图像的噪声消除。 频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强，而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。
# if new_img_data[i, j] < 0: # new_img_data[i, j] = 0 # 图像显示的时候会自动处理
图像增强技术的作用，简单点说，就是通过对图像进行加工处理，使图像能更好的在其他领域起作用，比如人脸识别，图像分类等人工智能领域，又或者是在通信领域，通过加工恢复图像在传输中丢失的某些东西。...那么什么又是图像增强呢?通过对图像进行一些加工，从简单的裁剪、变换灰度等到复杂的各种滤波公式去噪点等等 ，大致满足以下两点的都属于图像增强的一部分。 改变图像视觉效果，使其能更好的应用在某类场景中。...学习图像增强技术也是如此，在学习这门新技术前，我们可以根据一些以往的经验先想想大概要做些什么： 图像的收集 图像的输入 图像的处理 图像的输出 图像的收集 这里主要涉及的是从视频中截取我们需要的图片。...图像增强技术的处理技术很多，先从一些简单操作开始。...#裁剪(crop) Image=cv2.imread(‘某张图片地址’) #读取图片 sp=image.shape #读取图像的形状信息并通过数组输出[图像的高，图像的宽，图像通道数] h=sp
Contents 1 图像处理基本概念理解 2 图像增强算法 2.1 图像翻转 2.2 平移(Translations) 2.3 图像对比度和亮度调整 3 图像增强库imgaug使用 3.1 augmenters...亮度通俗理解就是图像给人肉眼的明暗程度 饱和度指的是图像颜色种类的多少 对比度指的是图像亮暗的落差值，即图像最大灰度级和最小灰度级之间的差值 图像锐化指的是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分...，使图像变得更清晰的图像操作 图像增强算法 图像翻转 import numpy as np # flipping images with numpy flipped_img = np.flipr(img...对像素点RGB值完成重新赋值 将像素值变小，图像亮度减小，色彩变暗；像素值增大，图像亮度增大，色彩变亮。 ...图像增强库imgaug使用 imgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,支持关键点(keypoint)和bounding box一起变换。
我目前正在做图像数据增强的深度和有效性的研究。这项研究的目的是学习怎样增加只有有限或少量数据的数据集大小，增强训练的卷积网络模型的鲁棒性。...需要列出所有可以想到的图像增强的方法，并将这些方法进行组合，尝试和改善图像分类模型的性能。一些较简单的增强方法有翻转，平移，旋转，缩放，分离r，g，b颜色通道和添加噪声。...下面列出了一些扩充技术的说明，如果你能想到任何其他方法来增强图像，提高图像分类器的质量，请留言一起讨论。 原始图像 增强 所有的代码都没有使用 OpenCV 库，只使用了 Numpy。.../NIKE.png') img = np.array(img) plt.imshow(img) plt.show() 翻转（Flipping） 翻转图像是最流行的图像数据增强方法之一。...翻译自：https://towardsdatascience.com/image-augmentation-examples-in-python-d552c26f2873
然而现有的图像增强算法大多是为了满足观察者的感官质量，在本文中我们学习能仿真图像增强和复原的CNN结构来了提高图像的分类效果而不仅仅是人类的感官质量。...本文中提出的方法 动态增强滤波器 本部分的模型根据端到端学习方法中的输入图像和输出增强图像对来学习不同的增强方法中有代表性的增强滤波器，目标是提高分类效果。...我们发现滤波器可以学到期望的变换并正确的增强图像，图5可以看到动态增强后的图像纹理。 ?...这部分的输出为一系列增强后的亮度图像及对应的权重，再与色度通道结合转换回RBG图像\({I_{\rm{k}}}’\) 二、分类阶段 K种图像增强方法增强后的图像\({I_{\rm{k}}}’\)和原始图像一一作为分类网络的输入...总结 本文最大的创新之处在于一般的图像增强方法没有评判标准，所以本文将图像增强与分类任务结合起来，以提高图像分类正确率作为图像增强的标准，更具有实际意义。
如下图所示，观察者所看到的物体的图像S是由物体表面对入射光L反射得到的，反射率R由物体本身决定，不受入射光L变化。...(sum+i*width+j-1)-*(sum+(i-1)*width+j-1)+*(pCur+i*width+j); //卷积计算 } } return; } // // 局部非线性对比度增强...=0) { cout<<"图像大小需是64的倍数"<<endl; delete p1; return 0; } area1=width*height; if(!...(sum+i*width+j-1)-*(sum+(i-1)*width+j-1)+*(pCur+i*width+j); //卷积计算 } } return; } // // 局部非线性对比度增强...=0) { cout<<"图像大小需是64的倍数"<<endl; delete p1; return 0; } area1=width*height; if(!
本期将介绍如何通过图像处理从低分辨率/模糊/低对比度的图像中提取有用信息。 下面让我们一起来探究这个过程： 首先我们获取了一个LPG气瓶图像，该图像取自在传送带上运行的仓库。...步骤1：导入必要的库 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 步骤2：加载图像并显示示例图像。...步骤3：将图像转换为灰度图像 gray_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray_img1=cv2.cvtColor(img1,cv2.COLOR_BGR2GRAY...) 步骤4：找到灰度图像的直方图后，寻找强度的分布。...该算法通过创建图像的多个直方图来工作，并使用所有这些直方图重新分配图像的亮度。CLAHE可以应用于灰度图像和彩色图像。有2个参数需要调整。 1. 限幅设置了对比度限制的阈值。
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