展开

关键词

基于Python查找图像中最常见的颜色

第二步:加载并显示示例图像 我们将并排显示两个图像,因此我们需要做一个辅助函数。接下来我们将加载一些在本教程中将要使用的示例图像,并使用上述功能对其进行显示。 ? 02. 当我们具有高对比度的图像(一张图像中同时包含“浅色”和“深色”)时这个问题会很严重。在第二张图片中,这一点更加清晰。它为我们提供了一种新的颜色,该颜色在图像中根本看不到。 我们只需要创建一个高度为50,宽度为300像素的图像来显示颜色组/调色板。对于每个颜色簇,我们将其分配给我们的调色板。 ? 是不是很漂亮?就图像中最常见的颜色而言,K均值聚类给出了出色的结果。 它不仅为我们提供了图像中最常见的颜色。这也给了我们每个像素出现的比例。 03. 结论 我们介绍了几种使用Python以及最知名的库来获取图像中最常见颜色的技术。另外,我们还看到了这些技术的优缺点。 到目前为止,使用k> 1的K均值找到最常见的颜色是找到图像中最频繁的颜色的最佳解决方案之一。

78020

Metal图像处理——颜色查找表(Color Lookup Table)

正文 一张1024x1024的普通图片,是由1024 * 1024=1048576个像素点组成,每个像素点包括RGBA共32bit,常见的图像处理是对相邻像素点颜色、像素点本身颜色做处理。 这里我们肯定不采用这种办法,而是采用颜色查找表(Color Lookup Table)。 根据小数点的部分进行mix return float4(newColor.rgb, textureColor.w); //不修改alpha值 } 总结 颜色转换表是在网上找了一张,特此感谢——LUT(颜色查找

1.4K60
  • 广告
    关闭

    【玩转 Cloud Studio】有奖调研征文,千元豪礼等你拿!

    想听听你玩转的独门秘籍,更有机械键盘、鹅厂公仔、CODING 定制公仔等你来拿!

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    构建可以查找相似图像图像搜索引擎的深度学习技术详解

    来源:DeepHub IMBA本文约3400字,建议阅读7分钟本文为你介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现。 在本文中将介绍如何查找相似图像的理论基础并且使用一个用于查找商标的系统为例介绍相关的技术实现,本文提供有关在图像检索任务中使用的推荐方法的背景信息。 阅读本文后你将有能够从头开始创建类似图像的搜索引擎的能力。 图像检索(又名基于内容的图像检索Content-Based Image Retrieval 或 CBIR)是任何涉及图像的搜索的基础。 6b、全库验证 输入:请求的图像,以及与它们相关的图像。理想情况下应该有一个验证图像的数据库,所有相关查询都在其中被标记。 需要注意的是相关图像中不应包含查询的图像以免它会排在 top-1,我们的任务是相关图像而不是找到他自己本身。

    7820

    基于Python查找一张图像中主要颜色组成

    第二步:加载并显示示例图像 我们将并排显示两个图像,因此我们需要做一个辅助函数。接下来我们将加载一些在本教程中将要使用的示例图像,并使用上述功能对其进行显示。 ? 02. 当我们具有高对比度的图像(一张图像中同时包含“浅色”和“深色”)时这个问题会很严重。在第二张图片中,这一点更加清晰。它为我们提供了一种新的颜色,该颜色在图像中根本看不到。 我们只需要创建一个高度为50,宽度为300像素的图像来显示颜色组/调色板。对于每个颜色簇,我们将其分配给我们的调色板。 ? 是不是很漂亮?就图像中最常见的颜色而言,K均值聚类给出了出色的结果。 它不仅为我们提供了图像中最常见的颜色。这也给了我们每个像素出现的比例。 03. 结论 我们介绍了几种使用Python以及最知名的库来获取图像中最常见颜色的技术。另外,我们还看到了这些技术的优缺点。 到目前为止,使用k> 1的K均值找到最常见的颜色是找到图像中最频繁的颜色的最佳解决方案之一。

    47320

    【OpenCV教程】core模块 - 扫描图像、利用查找表和计时

    大家好,今天小白将为大家介绍如何在OpenCV中进行扫描图像、利用查找表和计时。 首先小白提出以下四个问题,在解决这四个问题的过程中,学习知识: 如何遍历图像中的每一个像素? 由此可知,对于较大的图像,有效的方法是预先计算所有可能的值,然后需要这些值的时候,利用查找表直接赋值即可。查找表是一维或多维数组,存储了不同输入值所对应的输出值,其优势在于只需读取、无需计算。 如果提供该参数,则图像以灰度格式载入,否则使用彩色格式。在该程序中,我们首先要计算查找表。 然后,我们用数组和前面给出的公式计算查找表。这里并未涉及有关OpenCV的内容。 另外有个问题是如何计时。 核心函数LUT 这是最被推荐的用于实现批量图像元素查找和更改操作图像方法。

    38150

    查找算法之折半查找+分块查找

    基本概念 查找表:由同一种类型的数据元素(记录)组成 静态查找表:只需要查找算法 动态查找表:除了查找,还需要增删改查数据元素 关键字:唯一标识数据元素的数据项 常见的查找算法 折半查找 概念 折半查找又称二分查找 算法 //查找算法 int binary_search(seqlist L,Elemtype key) { int low,high=L.TableLen-1,mid; while(low<=high) (LOW=HIGH)/2}向下取整,则对于任何一个节点,必有右子树结点数-左子树结点数=0或1 折半查找判定树必定是平衡二叉树 折半查找判定树中,只有最下面一层是不满的,因此元素个数为n时,树高h={log2 (n+1)}向下取整 失败结点:n+1(等于成功节点的空链域数量) 分块查找 分块查找,又称索引顺序查找,算法过程: 在索引表中确定待查记录所属的分块(可顺序,可折半) 在块中查找 若索引表中不包含目标关键字 ,则折半查找索引表最终停在LOW>HIGH,要在LOW所指分块中查找

    31130

    查找】折半查找二分查找

    折半查找基本要求:待查找数组必须是有序的(以下代码是基于递增有序) /** * 折半查找 * @param a 给定数组 * @param low * @param high * @param k 需要查找的数字 * @return */ public static int bSearch(int[] a, int low, int high, int k){ high)/2; // 取表中间位置 if(a[mid]==k){ return mid; }else if(a[mid]>k){ // 说明需要在a[low...mid-1] 中查找 , 即左边查找 high = mid-1; } else{ // 说明需要在a[mid+1...high] 中查找, 即右边查找 low = mid +1; } } {1, 2, 3, 4, 5}; System.out.println(bSearch(a, 0, a.length-1, 5)); } 输出结果: 4 时间复杂度:O(logn) 平均查找长度

    20920

    查找算法之顺序查找,折半查找,二叉查找

    查找表的概念   查找表是由同一类型的数据元素构成的集合。例如电话号码簿和字典都可以看作是一张查找表。    在查找表中只做查找操作,而不改动表中数据元素,称此类查找表为静态查找表;反之,在查找表中做查找操作的同时进行插入数据或者删除数据的操作,称此类表为动态查找表。 顺序查找   顺序查找查找过程为:从表中的最后一个数据元素开始,逐个同记录的关键字做比较,如果匹配成功,则查找成功;反之,如果直到表中第一个关键字查找完也没有成功匹配,则查找失败 同时,在程序中初始化创建查找表时 图 1 中监视哨的位置也可放在数据元素 6 的后面(这种情况下,整个查找的顺序应有逆向查找改为顺序查找)。    折半查找   折半查找,也称二分查找,在某些情况下相比于顺序查找,使用折半查找算法的效率更高。但是该算法的使用的前提是静态查找表中的数据必须是有序的。

    23130

    查找-二分查找

    今天我们讲一种针对有序数据集合的查找算法:二分查找(Binary Search)算法,也叫折半查找算法。 老规矩,我们还是来看一道思考题。 无处不在的二分思想 二分查找针对的是一个有序的数据集合,查找思想有点类似分治思想。每次都通过跟区间的中间元素对比,将待查找的区间缩小为之前的一半,直到找到要查找的元素,或者区间被缩小为 0。 O(logn) 惊人的查找速度 二分查找是一种非常高效的查找算法,高效到什么程度呢?我们来分析一下它的时间复杂度。我们假设数据大小是 n,每次查找后数据都会缩小为原来的一半,也就是会除以 2。 其次,二分查找针对的是有序数据。 再次,数据量太小不适合二分查找。 最后,数据量太大也不适合二分查找。 解答开篇 二分查找的理论知识你应该已经掌握了。 实际上,求“值等于给定值”的二分查找确实不怎么会被用到,二分查找更适合用在“近似”查找问题,在这类问题上,二分查找的优势更加明显。

    7310

    查找算法】顺序查找

    不过这段时间,我主要还是先介绍一下查找和排序算法,在这些算法中如果涉及到还未介绍的数据结构,我就会对该数据结构进行介绍。 本篇文章将介绍顺序查找算法。 文章目录 何为顺序查找? 算法改进 时间效率分析 何为顺序查找? 看到这个算法的名字不难理解,它是一种按照序列原有顺序对数组进行遍历比较查询的基本查找算法。 该算法其实非常简单,大家肯定都会写,若是想查找一个序列中的某个元素值,我们只需遍历该序列,依次与序列中的每一个元素进行比较即可。 先来构造一个查找表: #include <stdio.h> #include <malloc.h>

    14610

    查找算法】折半查找

    本篇文章将介绍折半查找算法。 文章目录 何为折半查找? 算法实现 递归实现 效率分析 何为折半查找? 上一篇文章介绍了顺序查找算法,我们知道,虽然顺序查找算法适用性高,但效率太低,那么能不能在此基础上继续提高算法的效率呢? 这个时候,折半查找诞生了,它的原理是每次都将待查找的记录所在的区间缩小一半,比如: 若要在该序列中查找元素值4,折半查找是如何做到的呢? 它需要先设置两个游标,一个指向最左边,一个指向最右边: 这两个游标所表示的范围即为查找区间,初始我们在下标为1到10的区间内查找,这个查找也是讲究方法的,不是一个一个地去遍历查找

    19420

    查找算法:二分查找法(折半查找)

    二分查找也称折半查找(Binary Search),它是一种效率较高的查找方法。但是,折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。 当然就是二分查找了: 二分查找猜数字 每次猜数字,都按照范围的一半进行猜测,例如 1-100范围,随机抽取55这个数字 折半查找猜50,大于50,那么这个数字的范围就缩小到了50-100, 继续猜测75 mt_rand(0,100); echo "实际值为:{$randNum}\n"; function guess($randNum,$minNum,$maxNum,$guessNum=1){     //二分查找

    29620

    数组(查找-二分查找

    keySearch(arr,7));//索引:3 System.out.println("索引:"+helfSearch(arr,7));//索引:3 } /** * 二分查找 keySearch($arr,7);//索引:3 echo "索引:".ArrayDemo::helfSearch($arr,7);//索引:3 } /** * 二分查找

    27530

    SR-LUT | 比bicubic还快的图像超分,延世大学提出将查找表思路用于图像超分

    标题&作者团队 本文是延世大学在图像超分方面的颠覆性之作,它首次提出采用LUT进行图像超分,尽管该方法的性能仅比传统插值方法稍好,甚至不如FSRCNN性能高。 Abstract 从上古时代的“插值方法”到中世纪的“自相似性方案”,再到 前朝时代的“稀疏方案”,最后到当前主流的“深度学习方案”,图像超分领域诞生了数以千计的方案,他们均期望对低分辨率图像遗失的纹理细节进行复原重建 为此,通过采用查找表,我们提出一种高效且实用的超分方案。我们采用小感受野训练超分网络并将期输出值迁移到查找表;在测试阶段,我们根据输入从LUT中索引与计算的HR输出。 然而,感受野为4的模型对于HR图像估计而言太小了。比如FSRCNN需要169个像素,甚至双三次插值都需要16个像素。 Testing Using SR-LUT 一旦完成SR-LUT的构建,我们就可以通过SR-LUT进行图像超分。为得到最终的输出,我们还需要应用了插值,这里我们已线性插值作为基线。

    54220

    算法与数据结构(九) 查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找(Swift版)

    本篇博客主要介绍查找表的顺序查找、折半查找、插值查找以及Fibonacci查找。本篇博客会给出相应查找算法的示意图以及相关代码,并且给出相应的测试用例。 查找在生活中是比较常见的,本篇博客所涉及的这几种查找都是基于线性结构的查找。也就是说我们的查找表是一个线性表,我们要查找某个元素在线性表中的位置。 顺序查找就是从头到尾一个个进行比较,直到找到为止,此方法适用于无序的查找表。而折半查找、插值查找以及Fibonacci查找查找表都是有序的,下方的内容会详细的介绍到。进入今天博客的主题。 二、顺序查找 上面也简单的提了一下,顺序查找表是从头到尾以此进行对比,直到找到我们要查找的元素位置。如果未找到,就返回0。当然从顺序查找的这个过程中我们就可以看出来顺序查找适用于无序的查找表。 三、折半查找 折半查找又称为二分查找,折半查找的作用对象是有序的查找表,也就是说,我们的查找表是已经排好序的。

    402100

    SR-LUT | 比bicubic还快的图像超分,延世大学提出将查找表思路用于图像超分

    标题&作者团队 本文是延世大学在图像超分方面的颠覆性之作,它首次提出采用LUT进行图像超分,尽管该方法的性能仅比传统插值方法稍好,甚至不如FSRCNN性能高。 Abstract 从上古时代的“插值方法”到中世纪的“自相似性方案”,再到 前朝时代的“稀疏方案”,最后到当前主流的“深度学习方案”,图像超分领域诞生了数以千计的方案,他们均期望对低分辨率图像遗失的纹理细节进行复原重建 为此,通过采用查找表,我们提出一种高效且实用的超分方案。我们采用小感受野训练超分网络并将期输出值迁移到查找表;在测试阶段,我们根据输入从LUT中索引与计算的HR输出。 然而,感受野为4的模型对于HR图像估计而言太小了。比如FSRCNN需要169个像素,甚至双三次插值都需要16个像素。 Testing Using SR-LUT 一旦完成SR-LUT的构建,我们就可以通过SR-LUT进行图像超分。为得到最终的输出,我们还需要应用了插值,这里我们已线性插值作为基线。

    24910

    算法:静态查找表(Static Search Table)(顺序查找、二分查找、插值查找、斐波纳契查找

    查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素(或记录)。 查找表按照操作方式来分有两大种:静态查找表和动态查找表。 动态查找表(Dynamic Search Table):在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素,或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素。 (1)查找时插入数据元素。 一、顺序表查找 顺序查找(Sequential Search)又叫线性查找,是最基本的查找技术,它的查找过程是:从表中的一个(或最后一个)记录开始,逐个进行记录的关键字和给定值比较,若某个记录的关键字和给定值相等 不断重复上述过程,直到查找成功,或所有查找区域无记录,查找失败为止。 2、插值查找 插值查找(Interpolation Search)是根据要查找的关键字key与查找表中最大最小记录的关键字比较后的查找方法,其核心就在于插值的计算公式 (key-a[low])/(a[high

    62050

    查找三 哈希表的查找

    以上描述,如果通过数学形式来描述就是: 若查找关键字为 key,则其值存放在 f(key) 的存储位置上。由此,不需比较便可直接取得所查记录。 注:哈希查找与线性表查找和树表查找最大的区别在于,不用数值比较。 冲突 若 key1 ≠ key2 ,而 f(key1) = f(key2),这种情况称为冲突(Collision)。 当程序查找哈希表时,如果没有在第一个对应的哈希表项中找到符合查找要求的数据元素,程序就会继续往后查找,直到找到一个符合查找要求的数据元素,或者遇到一个空的表项。 (2)拉链法 将哈希值相同的数据元素存放在一个链表中,在查找哈希表的过程中,当查找到这个链表时,必须采用线性查找方法。 如此反复,直到不冲突为止(查找成功)或某个地址为空(查找失败)。

    55050

    二分查找---折半查找

    定义mid = (low+high) / 2,即顺序表的中间位置,然后用所查找的值与mid所在位置处的值比较,由于列表有序,若所查找的值比mid小,则只需在表的前半部分查找,否则只需在表的后半部分查找( 若第一次比较就发现两值相等则直接返回当前值所在的位置),以此类推,直至查找到所寻找的值或确定所查找的值不在该列表内为止(即查找失败)。 有序数组中没有重复元素的情况下 #include<iostream> using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test 我们只需对else语句略作修改 #include<iostream> using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test 递归方法实现 #include<iostream> using namespace std; //二分查找算法---返回查找到的元素的下标 //数组 数组长度 查找的值 int test(int arr

    19310

    数据结构:图文详解 - 动态查找、静态查找、散列查找

    前言 查找是 数据结构中的重要操作 今天,我将主要讲解介绍 查找的相关知识,如查找算法等,希望你们会喜欢。 ---- 目录 ? ---- 1. 查找 需求场景 对于不同的查找需求场景,会采用不同的查找类型,最终采用的查找方式(查找算法)也有所不同 具体如下 ? 下面,将根据不同的查找需求类型,讲解对应的查找算法 ---- 3. 静态查找 定义:仅作 查找操作 面向的数据结构:静态查找表 算法:顺序查找、有序查找、线性索引查找 具体介绍如下 3.1 顺序查找 具体介绍如下 ? 3.2 有序查找 主要算法有:二分查找、插值 & 斐波那契 本文 主要介绍 = 二分查找(也称:折半查找) 定义 ? :插值查找 & 斐波那契查找

    55730

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券