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关键词

——谈谈Opencv

同时Opencv的应用领域非常广泛,包括的拼接、的降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶以及诊断等等Opencv模块的安装及其常用函Opencv的安装这里我们简单谈一下使用 坐标轴如下:? cv2.resize,内置的参为:导入的img、fx和fy为收缩的比例、cv.INTER_NEAREST为采用最近邻插值。 的旋转首先要构造一个旋转矩阵M,使用cv2.getRotationMatrix2D函,其参为旋转的中心、角度、缩放比例。然后使用cv2.warpAffine函实现的旋转。 如果大家对有兴趣可以关注微信公众号和我们一起学习。END主 编 | 张祯悦责 编 | 官学琦 where2go 团队----微信号:算法与编程之美 长按识别二维码关注我们!

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干货 | 实战

译者 | 小韩 编辑 | 安可【磐创AI导读】:本文讲解了实战。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 我目前正在做的深度和有效性的研究。这项研究的目的是学习怎样加只有有限或少量集大小,训练的卷积网络模型的鲁棒性。 )img = np.array(img)plt.imshow(img)plt.show()翻转(Flipping)翻转是最流行的方法之一。 这主要是由于翻转的代码比较简单,而且对于大多问题而言,翻转模型的性能。下面的模型可以被认为是看到左鞋而不是右鞋,因此通过这种加,模型对于看到鞋的潜在变化变得更加有鲁棒性。 = 255): img += noise plt.imshow(img)plt.show()生成对抗网络(GAN)我阅读过很多将生成对抗网络用于的文献,下面是我使用MNIST集生成的一些

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    目标检测(Data Augmentation)—— 旋转

    应用场景由于业务需求,需要对部分不符合检测结果的进行过滤,因此需要对之前的检测项目进行优化。 常见问题有如下亮点:中检测目标是倾斜角度;中是通过镜子自拍或者加了滤镜处理后的相片; 这两种情况是由于训练样本中含有这两种情况的少,因此需要加此类样本。 本文只针对第一种情况进行,解决办法——旋转。素材项目是对服装进行检测,样本(来源于用户晒): ? ,包括名称,尺寸以及检测方框的坐标范围。 处理程序这里介绍处理批量处理文件夹中的情形,单张处理类似。处理思想读取对应的,解析对应的xml,根旋转的角度来变换之前检测到的坐标,以及保存变换后的。处理代码#!

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    深度学习中常用的方法-纯干货

    微信公众号:OpenCV学堂方法概述准备对神经网络与卷积神经网络模型训练有重要影响,当样本空间不够或者样本量不足的时候会严重影响训练或者导致训练出来的模型泛化程度不够,识别率与准确率不高 本文将会带你学会如何对已有的进行,获取样本的多样性与的多样性从而为训练模型打下良好基础。 通读全文你将get到如何几个技能:使用标准化对进行使用几何变换(平移、翻转、旋转)对进行使用随机调整亮度对进行使用随机调整对比度对进行演示基于mnist集,使用 标准化关于标准化的原理,可以看本公众号以前的文章即可,点击如下链接即可查看:深度学习训练-详解标准化与归一化 标准化的代码如下:def standardization(): results 翻转、旋转几何变换通常包括的平移、翻转、旋转等操作,利用几何操作实现

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    深度学习之

    的深度学习中,为了丰富训练集,更好的提取特征,泛化模型(防止模型过拟合),一般都会对进行,常用的方式,就是旋转,剪切,改变色差,扭曲特征,改变尺寸大小 ,噪音(一般使用高斯噪音,盐椒噪音)等.但是需要注意,不要加入其他轮廓的噪音.   对于常用的的实现,如下: 1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 3 1. 翻转变换 flip 4 2. 随机修剪 random crop 5 3. logging.getLogger(__name__) 22 ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True 23 24 25 class DataAugmentation: 26 27 包含的八种方式 += random.gauss(mean, sigma) 99 return im100 101 # 将转化成组102 img = np.asarray(image)103 img.flags.writeable

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    「深度学习一遍过」必修4:解决你的有限

    2.4.1 加椒盐噪声2.4.2 加高斯噪声3 完整代码4 效果展示 5 补充:无与不同操作的差别5.1 无5.2 裁剪与翻转5.3 裁剪、翻转与旋转5.4 裁剪、翻转、旋转与颜色5.5 总结1 方法尺寸放大缩小旋转(任意角度,如45°,90°,180°,270°)翻转(水平翻转,垂直翻转)明亮度改变(变亮,变暗)素平移(往一个方向平移素,空出部分自动填补黑色 )添加噪声(椒盐噪声,高斯噪声) 注:不可用 “复制粘贴” 思想进行,因为此方法对计算机来说得到的是一样的,不会起到的效果。 , } 自由缩放输入尺寸,裁剪+翻转,val_acc≈0.92 5.3 裁剪、翻转与旋转data_transforms = { train: transforms.Compose(, ) ≈0.99 5.5 总结在太少时,大大提升了模型的泛化能力,很重要!

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    opencv: cv2.flip 翻转 进行

    Syntax flip(src, flipCode) args flipCode Anno 1 水平翻转 0 垂直翻转 -1 水平垂直翻转 DemoOriginal Image 原: ?

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    tensorflow裁剪进行操作

    10:23@desc:import tensorflow as tfimport scipy.miscimport matplotlib.pyplot as pltimport random # 读取可任意大小 images = tf.image.decode_jpeg(value) # tf.image.decode_png(value)target_width = target_height = 224 # 裁切

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    处理和片处理颜色空间转换噪音的加入样本不均衡

    前言:用CNN进行训练模型的时候,通常需要对进行处理,有时候也叫做,常见的处理的Python库:OpenCV、PIL、matplotlib、tensorflow等,这里用TensorFlow 这样就可以截取任意里面的内容了下面的处理归结到里面了当训练有限的时候,可以通过一些变换来从已有的训 练集中生成一些新的,来扩大训练的方法有: 镜,翻转 例如:以垂直平面为对称轴如下: ? ,设置为float类型和unit8类型的效果不一样,一般建议设置为float类型# delta: 取值范围(-1,1)之间的float类型的值,表示对于色调的减弱或者的系值# 底层执行:rgb - 类别不平衡的处理:Label shuffle 具体步骤如下所示: 先按最多的类别进行随机抽取序号,组为label的目,然后对每个label中的样本书取模,然后分别对应自己序号的,最后得到的样本所有类别都一样多

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    学界 | CVPR 最新医学影 AI 论文:利用学习变换进行

    该团队为了解决医学标注缺乏的问题,提出了通过学习的变换(transforms)进行的半监督分割方法。以下为论文详细内容,由AI掘金志学术组编译。 为了解决缺乏标注的问题,研究人员通常使用人工预处理、手动调整架构和等技术。然而,这些技术涉及复杂的工程工作,并且通常针对特定的集。因此MIT的团队提出了用于医学的自动方法。 使用手动调整的加训练样本的量也很常见,诸如随机旋转或随机非线性变形之类的功能,并且已被证明在某些例子中有效地提高了分割准确度。 在基于的监督学习任务中,通常使用诸如旋转和缩放的简单参化变换来执行。 在进行对照实验时,作者将文章方法与单集分割(SAS)、单集分割(SAS-aug)(使用训练过单个的模型分割训练集产生的进行训练)、手动调整(rand-aug)、全监督分割这些方法进行对比

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    处理-

    的灰度变换也称为点运算、对比度或对比度拉伸,它是字化软件和显示软件的重要组成部分。灰度变换是一种既简单又重要的技术,它能让用户改变的灰度范围。 因此,根需要可以分别的高频和低频特征。对的高频可以突出物体的边缘轮廓,从而起到锐化的作用。例如,对于人脸的比对查询,就需要通过高频技术来突出五宫的轮廓。 相应地,对的低频部分进行可以对进行平滑处理,一般用于的噪声消除。3、频域的空域一般只是对进行局部,而的频域可以对进行全局。 频域技术是在的频率域空间对进行滤波,因此需要将从空间域变换到频率域,一般通过傅里叶变换实现。 |方法|实现方法||-|-||灰度变换法|线性变换(已实现)|||对变换(已实现)|||指变换(已实现)||-|-||直方调整法|直方均衡化(已实现)|||直方匹配(未实现)|对比度

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    处理-Retinex

    处理_Retinex单尺度SSR(Single Scale Retinex)S(x,y)分解为两个不同的:反射R(x,y),入射L(x,y)可以看做是入射和反射构成 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高保真度与对的动态范围进行压缩的同时,MSR也可实现色彩、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。 MSR方法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来调节由于局部区域对比度而导致颜色失真的缺陷 表示第i个通道的彩色回复因子,用来调节3个通道颜色的比例;f(·)表示颜色空间的映射函;β是益常;α是受控制的非线性度;MSRCR算法利用彩色恢复因子C,调节原始中3个颜色通道之间的比例关系

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    处理之频域

    处理之频域                                                        by方阳版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址http 原理说明(1)  可以通过频域滤波来实现,频域低通滤波器滤除高频噪声,频域高通滤波器滤除低频噪声。(2)  相同类型的滤波器的截止频率不同,对的滤除效果也会不同。3. (2)     选择任意一副,对其进行傅里叶变换,在频率域中实现两种不同半径(截止频率)的高斯高通滤波的锐化效果,显示原始和滤波,及与原叠加的高频。4. ;subplot(2,3,2);imshow(g1,);title(滤波后的-系0.1);subplot(2,3,4);imshow(g3,);title(后的-系0.1);hpfilter 五.结果分析(1)由第一个可以看出,经过低通滤波器,的高频分量滤掉了,变得平滑。(2)由第二个可以看出,不同的截止频率,出来的也不同,系小的效果

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    弱光

    % 低光% 室外场景中拍摄的可能由于照明条件差而严重退化% 这些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% 可以使用低光来提高的可见性% 低光或HDR的逐素反转直方与模糊的直方非常相似% 因此可以使用薄雾消除技术来低光% 使用薄雾消除技术低光包括三个步骤:% 步骤1:取反低光% 步骤2:对取反的低光应用去雾算法 % 步骤3:取反% 用薄雾消除算法低光% 导入在低光下捕获的RGB。 % 使用IMreduceHaze进一步改进结果% 要获得更好的结果% 再次调用反转上的IMreduceHaze% 这次指定一些可选参。 % 使用去噪改善结果% 低光可能具有高噪声级% 低光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功能从中去除噪声B = imguidedfilter

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    综述

    该函的对比度,显示了均匀的度分布。实验结果:? 灰度切片函既可以调一组灰度值而减少其他所有灰度值,也可以调一组灰度值而不考虑其他灰度值。例如对中灰度值为的区域进行调,对其他区域进行抑制。实验结果:? 通常阈值的设定可以直接设定灰度级出现频,也可以设定为占总素比例,后者更容易使用。由于右下所示的CDF不会有太大的剧烈变化,所以可以避免过度噪声点。? (image sharpening)是补偿的轮廓,的边缘及灰度跳变的部分,使变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。 } ] 其中,(beta)是益常,(alpha)是受控制的非线性度,带色彩恢复的多尺度Retinex算法通过色彩恢复因子C这个系来调整原始中3个颜色通道之间的比例关系,从而把相对有点暗的区域的信息凸显出来

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    灰度

    同样,也有5x5,7x5等等的模板,模板越大,处理后的就越模糊 2. 0 -1 0 -1 4 -1 0 -1 0 这是另一种模板,是为了当前素与周围素的差别,产生的效果就是:锐化此时的模板叫 ?            COLORREF pixel = srcImage->GetPixel(x,y); ? r += GetRValue(pixel); ? 3.基本的灰度变换这应该是最简单的变换了,s=f(x,y),s为处理后的素颜色值,而f(x,y)是什么函,就决定了处理效果如:反转:s=L-1-r,常用于医学上的透视的处理对变换:s=cLog (1+r),可以扩展被压缩的高值中的暗素幂次变换:s=cr^γ,这就是传说中的伽马校正! 代码示例,仅有对变换,其它同理 ? 对变换 ?

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    灰度

    outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } }} 同样,也有5x5,7x5等等的模板,模板越大,处理后的就越模糊 2. 0-10-14-10-10 这是另一种模板,是为了当前素与周围素的差别 pixel) * Laplacian; g += GetGValue(pixel) * Laplacian; b += GetBValue(pixel) * Laplacian; index++; } } 0 : b; 写回 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } }}3.基本的灰度变换这应该是最简单的变换了,s=f(x,y),s为处理后的素颜色值,而f(x,y)是什么函 ,就决定了处理效果如:反转:s=L-1-r,常用于医学上的透视的处理对变换:s=cLog(1+r),可以扩展被压缩的高值中的暗素幂次变换:s=cr^γ,这就是传说中的伽马校正! 0 : b; 写回 outImage->SetPixelRGB(x,y,r,g,b); } }}

    46490

    频域

    第二步,进行频率域滤波G(u,v)=H(u,v)*F(u,v)其中H(u,v)为滤波器函,常见的有以下几种:1.       平滑的频域滤波器(1)       理想低通滤波器 ? 频率域锐化滤波器同平滑滤波器,不过换成高通的了,相应的变换函很简单:Hhp(u,v)=1 – Hlp(u,v); ? 3.       傅立叶反变换把处理过的频率域结果反变换成如上上述指纹经过三个低通滤波器后的结果: ?

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    -点、直方

    线性变换s=kr+b幂次变换s=c(r+e)^y对变换s=clog(1+r)反相s=L-1-r函变换实现代码def linear_chg(self, img_data): # 线性变换 :param img_data + b # if new_img_data >= 256: # new_img_data = 255 # if new_img_data < 0: # new_img_data = 0 # 显示的时候会自动处理 im object print(变换规则为s=c(r+e)^yn,c默认值为1,e默认值为0,y默认值为1,如需修改,请在pow_chg函中对应参修改) c = 1 e = 0 y = 1.05 阈值处理 s=L-1,r>T s=0,r= T: new_img_data = 255 if img_data < T: new_img_data = 0 return new_img_data直方均衡化 实现代码def img_data_equal(self, img_data): # 直方均衡化 L = 256 new_img_data = img_data num_count = * L num_per

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    入门|技术

    技术的作用,简单点说,就是通过对进行加工处理,使能更好的在其他领域起作用,比如人脸识别,分类等人工智能领域,又或者是在通信领域,通过加工恢复在传输中丢失的某些东西。 那么什么又是呢?通过对进行一些加工,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的一部分。改变视觉效果,使其能更好的应用在某类场景中。 学习技术也是如此,在学习这门新技术前,我们可以根一些以往的经验先想想大概要做些什么:的收集的输入的处理的输出的收集这里主要涉及的是从视频中截取我们需要的片。 目录下所有文件的名字for i in imagelist: if(i.endswith(.jpg or .png)): #如果文件以jpg或者png结尾 image=cv2.imread(path++i)#读取的处理技术的处理技术很多 #裁剪(crop)Image=cv2.imread(‘某张片地址’) #读取片sp=image.shape #读取的形状信息并通过组输出h=spw=sp#截取某个区域,可配合random库随机截取

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