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~
虽然现在RGB是计算机视觉最基本的三原色组成结构,但是YCbCr也有非常重要的角色,甚至却之不可,理由如下:
在我所做的一些项目中,目前使用颜色空间变换的比较少,目前就是看pix2pix-tensorflow中使用过,直接上图:
颜色空间转换是图像及视频中常用的解决方案,涉及hsv-rgb、rgb-ycrcb等一些常见的颜色空间互相转换,今天带来几种常见的颜色空间转换IP,主要如下:
caffe底层的图像处理是基于opencv,其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red),而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。
今天使用 NumPy 和 PIL 处理一幅图像,先介绍 3 种最基本的玩法,目的是希望通过此文建立图像处理的基本概念,算是一个图像处理的基本入门。
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数字图像处理技术在当代社会发展迅速,发挥着不可替代的作用,被广泛应用于航空航天、通信、医学及工业生产等领域中。随着现代科技的不断发展、技术的不断进步,人们对数字图像处理的速度和质量提出了越来越高的要求。
根据导师作业安排,在学习数字图像处理(刚萨雷斯版)第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后,导师安排了一个比较有趣的作业:
前一篇提到了,相机返回的是YUV格式的图像数据,那么YUV到底是怎样一种格式呢?本篇将对YUV图像格式进行详细的解释。 上一篇中,我们了解了Android二维码扫描开发的实现思路和原理。其中从相机里获
今天来说说图像处理最基础知识,彩色图像与灰度图像转换,一般大家熟知的彩色图像转灰度的公式如下:
数字图像取证分析是应用图像科学领域里的一种专业知识,这项技术可以在法律事务中解释图像的内容或图像本身所代表的含义。数字图像取证分析与执法应用的主要分支学科包括:摄影测量学、图像比较、内容分析和图像认证等等。
最近开始接触neon汇编,觉得这个东西在一些应用场景上好用,遂做些记录,分享下自己做的一些工作。
我平时喜欢分析各种照片,里面拍照得角度,拍摄时间等等.一直也苦于没有找到一款心仪得强大工具.但是前些日子碰到了.它就是Amped Authenticate.
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。
在图像处理中,最常见的就是RGB色彩模型。在RGB模型中,每种颜色出现在红、绿、蓝的原色光谱分量中。该模型基于笛卡尔坐标系。如图1所示,RGB原色值位于3个角上;二次色青色,深红色和黄色位于另外三个角上,黑色位于原点处,白色位于里原点最远的角上。
imageio库简化了GIF动态图的制作过程,可以直接读取所有PNG文件,并输出为一个GIF动态图。这是实现代码:
没玩过图像缩放都不好意思说自己玩儿过FPGA,这是CSDN某大佬说过的一句话,鄙人深信不疑。。。
这里主要说的是PIL, PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,但是由于其强大的功能与众多的使用人数,几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为:PIL。 PIL历史悠久,原来是只支持python2.x的版本的,后来出现了移植到python3的库pillow
大家可以拿来做<<数字图像处理>>这门课的实验, 呵呵, 这样就不用自己去实现框架了, 而且速度也快^_^ 第一步, 这样来创建一个模板程序: 如图 我们先来认识一下左边有些什么: base: 这是一个纹理(-_-图形学的术语…), 在这里我们就把它当成我们要处理的图像, 注意图像的长宽都是2的n次幂. 双击可以打对话框更换. Stream Mapping: 不用管它, 保持默认值就好. ScreenAlignedQuad: 其实只是一个正方形网格而已, 做为base纹理的骨架.( 又来了, 图形学-_
Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化 本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。
我们经常看到Visium 空间转录组报告中有图像数据,那么它是怎么得的呢?今天给大家演示一下用ImageJ来处理空间图像数据,尽管这只是ImageJ众多功能中的一个。
FPGA图像处理之rgbtogray算法的实现 作者:lee神 1.背景知识 在正是入题之前先给大家讲解一下gray图像,YUV图像以及Ycbcr图像。 Gray图像:灰度图像就是我们常说的黑白图像,由黑到白为灰阶为0-255。 YUV是被欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法(属于PAL),是PAL和SECAM模拟彩色电视制式采用的颜色空间。在现代彩色电视系统中,通常采用三管彩色摄影机或彩色CCD摄影机进行取像,然后把取得的彩色图像信号经分色、分别放大校正后得到RGB,再经过矩阵变换电路得到亮度信号Y和两个
YIQ,是NTSC(National Television Standards Committee)电视系统标准。Y是提供黑白电视及彩色电视的亮度信号(Luminance),即亮度(Brightness),I代表In-phase,色彩从橙色到青色,Q代表Quadrature-phase,色彩从紫色到黄绿色。
人类所接受的信息中,视觉信息占比大于60%,听觉信息占20%,其余信息占比小于20%,所以真的“百闻不如一见”!一般将视觉信息称为图像信息,其特点是直观形象,易懂,信息量大。
重新写了一下图像色彩空间相关的知识,希望给大家多一点背景多点了解,不说别的,看完了肯定会涨知识。
其作用是程序更加简洁,增强可移植性和可维护性,尤其是在16位机器,32位,或者是64位机器上相互之间移植的时候只需要修改这些宏定义就可以满足要求了,而不需要去修改整个工程里边的每一个变量定义。
Adobe Photoshop 是一个高级的图像编辑和设计工具,适用于 Windows 和 macOS。相信你一定知道它,甚至日常工作中也需要用到它,你如果想在 Linux 上使用 Photoshop,可以通过在虚拟机中使用 Windows 或者使用 Wine,但是真的用起来却不是很理想。
在图像处理领域,OpenCV是一款强大而广泛应用的开源库,能够提供丰富的图像处理和计算机视觉功能。本篇博客将介绍如何利用Qt 编辑器调用OpenCV库对照片进行换底色处理,实现更加独特和吸引人的效果
文章VC编程实现色彩空间RGB与XYZ相互转换已经介绍了RGB与XYZ色彩空间的转换算法以及实际的VC源代码,在上一篇文章已经提到,在PhotoShop中经常使用有RGB(红色、绿色、蓝色)、CMYK(青色、洋红、黄 色、黑色)、HSB(色相、饱和度、亮度)和Lab4中色彩空间。我们用到XYZ色彩空间的目的是进行RGB与LAB色彩空间转换的中介,承接前文,本文将介绍XYZ与LAB色彩空间之间的转换方法,并列出具体的算法公式和VC源代码。
大数据时代的到来,使得很多工作都需要进行数据挖掘,从而发现更多有利的规律,或规避风险,或发现商业价值。
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~
作者:熊唯,黄飞,戈扬,腾讯 PCG 应用研究员 本文介绍了 QQ 研发中心自研的 PPT 重建技术,目前腾讯文档在进行接入工作。当前主流办公产品比如 office,wps,腾讯文档会采用 AI 技术对图片进行排版恢复还原为 doc 形式的文档。通常针对以文字偏多,格式简单的图像效果比较好。如果内容丰富,图片并茂的内容图像在转为 doc 文档时,由于图像比例,文档排版插入,对丰富背景还原度差等问题导致很多 ppt 形式的图片无法很好还原为电子文档。 目前越来越多的资源信息是以图像形式存储,然而很多
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。
今天是OpenCV传统图像处理算法的第一篇,我们来盘点一下常见的6种颜色空间互转算法,并给出了一些简单的加速方案,希望可以帮助到学习OpenCV图像处理的同学。这6种算法分别是:
在许多计算机图形和图像处理应用中,颜色的RGB值是至关重要的信息。Python作为一种多功能的编程语言,提供了丰富的工具和库,可以轻松地获取颜色的RGB值。本文将介绍如何使用Python获取颜色的RGB值,以及一些实际应用的示例。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步,使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念:
最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话,以后看代码写代码都会遇坑无数。这篇文章就总结了以下主流Python图像库的一些基本使用方法和需要注意的地方:
Gray图像:灰度图像就是我们常说的黑白图像,由黑到白为灰阶为0-255。
当一束白光通过一个玻璃棱镜时,出现的光束 不是白光,而是由一端为紫色到另一端为红色的 连续彩色谱组成
现如今我们每时每刻都在与图像打交道,而图像处理也是我们绕不开的问题,本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。
对于图像处理,我现在也是一知半解的程度,毕业后基本就没接触这些东西了,如果有理解的不对的地方,欢迎指出~
译者 | shawn 编辑 | 姗姗 出品 | 人工智能头条 (公众号ID:AI_Thinker) 【导读】下图是 2008 年伊朗政府发布的一张图片,然而强大的网友们却凭借着肉眼,看出来图中黄色圈出的部分和红色圈出的部分是一模一样的,不得不说网友们真的是火眼金睛。而在今年的 CVPR 计算机视觉大会, Adobe 展示了他们最新的研究,旨在利用机器学习识别经过处理过的图像。这篇研究论文在业内虽然谈不上什么突破性,而且也还没有转化为商业化产品,但是看到作为图像编辑软件龙头老大的 Adobe 进行这样的研究,
【导读】下图是 2008 年伊朗政府发布的一张图片,然而强大的网友们却凭借着肉眼,看出来图中黄色圈出的部分和红色圈出的部分是一模一样的,不得不说网友们真的是火眼金睛。而在今年的 CVPR 计算机视觉大会, Adobe 展示了他们最新的研究,旨在利用机器学习识别经过处理过的图像。这篇研究论文在业内虽然谈不上什么突破性,而且也还没有转化为商业化产品,但是看到作为图像编辑软件龙头老大的 Adobe 进行这样的研究,着实是一件有趣的事。今天人工智能头条就为大家介绍一下这个有趣的工作!
虽说 OV5640 可以通过寄存器的设置,直接输出 YCbCr444 格式的视频流,但为了研究图像处理,以及最基本的视频格式转换,有意执行一次 RGB888转 YCbCr444 操作。
机器视觉在计算机时代已经越来越流行,摄像头价格越来越低廉,部分集成深度传感器的混合型传感器也逐渐在研究领域普及,例如微软推出的Kinect,而且与之配套的软件功能十分强大,为开发带来了极大的便利。ROS集成了Kinect的的驱动包OpenNI,而且使用OpenCV库可以进行多种多样的图像处理。
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