TensorFlow提供了几类图像处理函数，下面介绍图像的编码与解码，图像尺寸调整。 编码与解码 图像解码与编码：一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵，矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值。然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字，而是经过了压缩编码。 TensorFlow提供了常用图片格式的解码和编码操作，下面用一个jpg的图像演示： import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf （默认值为ResizeMethod.BILINEAR）提供了四种插值算法，具体解释可以参考图像几何变换（缩放、旋转）中的常用的插值算法 tf.image.resize_image_with_crop_or_pad ：剪裁或填充处理，会根据原图像的尺寸和指定的目标图像的尺寸选择剪裁还是填充，如果原图像尺寸大于目标图像尺寸，则在中心位置剪裁，反之则用黑色像素填充。
这个博客是为了理解细粒度视觉分类(FGVC)这一具有挑战性的问题，下面的文章将对此进行详细描述。 有关Pytorch代码实现，请参考以下github库：https://github.com/yangze0930/NTS-Net 在这个过程中，人们可以理解最初可能面临的挑战，以及如何使用本文有趣的架构从刚开始时的 当开始处理问题时，可以使用图像分类的一般方法，即使用标准的预训练模型，并对其进行微调，以达到正确的任务参数集合。 对于像我这样的初学者来说，理解一个复杂问题的工作代码并获得正确的见解是非常有帮助的。 好了，这个问题前面已经有了答案，所以请耐心等待我来理解每个agent的高级功能。
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卷积神经网络(CNN):图像级语义理解的利器 自2012年AlexNet提出并刷新了当年ImageNet物体分类竞赛的世界纪录以来，CNN在物体分类、人脸识别、图像检索等方面已经取得了令人瞩目的成就。 全卷积网络：从图像级理解到像素级理解 与物体分类要建立图像级理解任务不同的是，有些应用场景下要得到图像像素级别的分类结果，例如：1）语义级别图像分割(semantic image segmentation Lonjong等发表在CVPR2015的论文提出了全卷积网络（FCN）进行像素级的分类从而高效的解决了语义级别的图像分割（semantic segmentation）问题。 与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸 (具有不同的感受野)用同一个ground-truth监督是合理的。
（详见“问题分类”部分） 二、问题背景和应用 图像配准在计算机视觉、医学图像处理、材料力学、遥感等领域有广泛应用。 由于可应用图像配准的图像类型众多，暂时无法开发出可满足所有用途的通用优化方法。 图像配准在医学图像处理与分析中有众多具有实用价值的应用。随着医学成像设备的进步，对于同一患者，可以采集含有准确解剖信息的图像诸如CT，MRI；同时，也可以采集到含有功能信息的图像诸如SPECT。 在医学图像上可以是具有解剖意义的点。 基于像素值（intensity-based）：利用整幅图像的像素或体素来构成特征空间。 ； 应用相似性测度在搜索空间中按照优化准则进行搜索，寻找最大相关点，从而求解出变换模型中的未知参数； 将待配准图像按照变换模型对应到参考图像中，实现图像间的匹配。 由特殊对象组成的这些特征必须易于检测，即特征将是物理上可解释和可识别的。 参考图像必须与浮动图像共享足够多的共同特征集合，而不受到任何未知遮挡或意外改变的影响。
图像处理-图像去雾 雾图模型 I(x)=J(x)t(x)+A(1-t(x)) I(x) ——待去雾的图像 J(x)——无雾图像 A——全球大气光成分 t——折射率（大气传递系数） 暗通道先验 在无雾图像中 首先求出每个像素RGB分量中的最小值，存入一副和原始图像大小相同的灰度图中，然后再对这幅灰度图进行最小值滤波(邻域中取最小值) 验证了暗通道先验理论的普遍性 计算折射率 t(x)=1-wmin(minI (y)/A) 估计大气光 1.选取暗通道图像暗通道最亮的0.1%的像素（一般来说，这些像素表示雾浓度最大的地方） 2.取输入图像里面这些像素对应的像素里面最亮的作为大气光 （暗图像最亮的0.1%的像素对应的原图最亮的为大气光 ） 注：选中的像素未必是全图最亮的，而且要比选取全图最亮的方式鲁棒性更好。 去雾 J(x)=I(x)-A/max(t(x),t0) +A t0=0.1 流程： 1.求图像暗通道 2.利用暗通道计算出折射率 3.利用暗通道估计大气光 4.代回雾图公式去雾 我的代码-图像去雾算法Matlab
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。 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。 图像增强的方法分类： |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||（伪）彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理（ROI ROI，Region of Interest 常用图像增强 直方图均衡化 |直方图均衡化|| |-|-| |优点|处理过亮过暗图像很有效(曝光过度或者曝光不足),刻画更多细节| ||是一个相当直观的技术并且是可逆操作，如果已知均衡化函数，那么就可以恢复原始的直方图 MSE 和 PSNR 计算复杂度小，易于实现，在图像处理领域中广泛应用。但缺点是它们给出的数值与图像的感知质量之间没有必然联系。
空域滤波 空域滤波可以用于非线性滤波，但是频域滤波不能用于非线性滤波 |图像滤波||| |-|-|-| |空域|线性滤波|均值滤波| |-|-|-| ||非线性滤波|中值滤波| |||双边滤波| ||| 将所有的乘积相加，并将求和结果赋值于模板中心对应的像素 延拓 模板的行或列就会超出图像之外，因此常常采用延拓的方式解决外边界问题。 其中： f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为： （1） 边界项：遍历处理边界元素时，需要提前在图像边界周围补充元素 参数：`X`--表示具体的数字，默认用 `0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 （2） 尺寸项：处理图像前扩充了边界，比原图大一圈，此项输出图像大小 ，首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域，频域处理，反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char
图像插值 比较常用的插值算法有这么几种：最邻近插值，双线性二次插值，三次插值，Lanczos插值等等 1，最邻近插值 最邻近插值算法也叫做零阶插值算法，主要原理是让输出像素的像素值等于邻域内 离它距离最近的像素值 2，双线性二次插值 3、三次内插法 内插值，外插值 两张图像混合时通过内插与外插值方法可以实现图像亮度、对比度、饱和度、填色、锐化等常见的图像处理操作。 外插值方法：可以用来生成跟内插值效果相反的图像。 比如内插值模糊图像，通过外插值可以去模糊，外插值可以调节饱和度，可以实现图像一些列的处理比如亮度、饱和度、对比度、锐化调整。 由于其复杂度, 这些插值的时候使用从0 to 256 (or more) 邻近像素。 包含越多的邻近像素，他们越精确，但是花费的时间也越长。这些算法可以用来扭曲和缩放照片。 双三次产生的图像比前两次的尖锐，有理想的处理时间和输出质量。因此，在很多图像编辑程序中是标准算法 (包括 Adobe Photoshop), 打印机和相机插值。
图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。 在通信信道测试和建模中，高斯噪声被用作加性白噪声以产生加性白高斯噪声。 椒盐噪声 定义：椒盐噪声又称为双极脉冲噪声，这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异，而其余像素的灰度值保持不变，因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。 椒盐噪声严重影响图像的视觉质量，给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。 因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息，没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差，很难保持图像的细节信息。
收集到的信号不一定直接就能用，在进行图像融合之前，对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理，可以大大提高图像的对比度以及分辨率，有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。 图像融合处理过程的流程框图如下： 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的，需要具体问题具体分析，通常我们将图像数据分为三层，融合过程流程图如下： 图像融合层简介： 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术 这一层主要是直接处理图像的单像素，因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理，包括图像配准、滤波和增强。 像素级图像融合的主要优点是从这一层获得的图像比其他两种图像更快、更快，显示出源和场景信息，大大提高了源图像中包含的有用和详细信息。 2、基于特征层的图像融合是基于不同传感器的图像分析，将有用的信息融合成能展现人们需要的特征，特征层的融合对于多元传感器的选择十分重要，因为需要获取的图像必须有人们需要的特征在里面，再进行算法的图像融合使得特征更加明显
本科期间参与北京大学智能车环境感知项目，基于 LIDAR 的图像理解工作发表在机器人顶级会议上。2015 年底加入腾讯，在 TEG 内部搜索部工程平台中心参与深度学习平台的开发与应用。 另一方面，不同的交互方式，生产着不同形态的信息，相对应也需要不同的处理方式。相比理解文字或一维信号语音来说，图像的理解更具挑战。怎样从图像中提取有价值的信息，一直是计算机视觉所要解决的重要问题。 内搜在文字处理和搜索上浸淫多年，在 AI 领域的积累，始于文字，又不止于文字，面对新的图像场景，再次起航，开发了一套基于兴趣区域理解的图像垂直检索框架。 图：两步架构 然而，实现这两步并不是一个简单的事情。它需要部门在图像理解，检索系统，机器学习系统上提供强有力的支撑。 1. Image Captioning 利用多年的自然语言处理积累，这个框架可以很自然地拓展到图像文字描述的问题上来。这样，基于图像内容的自然语言检索便成为可能。
题目描述 长江游艇俱乐部在长江上设置了n 个游艇出租站1，2，…，n。游客可在这些游艇出租站租用游艇，并在下游的任何一个游艇出租站归还游艇。 游艇出租站i 到游艇出租站j 之间的租金为r(i,j),1<=i<=j<=n。试设计一个算法，计算出从游艇出租站1 到游艇出租站n 所需的最少租金。 对于给定的游艇出租站i 到游艇出租站j 之间的租金为r(i,j),1<=i<j<=n，编程计算从游艇出租站1 到游艇出租站n所需的最少租金。 输出格式： 程序运行结束时，将计算出的从游艇出租站1 到游艇出租站n所需的最少租金输出到文件中。 [208]; int dis[208]; int book[208]; int main() { int n; scanf("%d",&n); for(int i=0;i<=n;i++)//有向图初始化
摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。 作为近年来重新兴起的技术，深度学习已经在诸多人工智能领域取得了令人瞩目的进展，但是神经网络模型的可解释性仍然是一个难题，本文从原理的角度探讨了用深度学习实现图像识别的基本原理，详细解析了从图像到知识的转换过程 3 卷积神经网络与图像理解 卷积神经网络（CNN）通常被用来张量形式的输入，例如一张彩色图象对应三个二维矩阵，分别表示在三个颜色通道的像素强度。 图 4 卷积神经网络与图像理解 事实上有研究表明无论识别什么样的图像，前几个卷积层中的卷积核都相差不大，原因在于它们的作用都是匹配一些简单的边缘。 RNN和CNN可以结合起来，形成对图像的更全面准确的理解。
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, {x^2+y^2}{c^2}} 其中C是高斯环绕尺度，λ是一个尺度，满足∫∫F(x,y)dxdy=1 SSR算法中的卷积是对入射图像的计算，其物理意义是通过计算像素点与周围区域在加权平均的作用下，估计图像中照度的变化 、全局动态范围压缩，也可以用于X光图像增强。 处理后的图像局部对比度提高，亮度与真实场景相似，在人们视觉感知下，图像显得更加逼真。 参考文章
在Mac上用Preview、Keynote、ImageMagick和FreeSWITCH进行图像处理 现在处理图片的软件这么多，你可能奇怪为什么需要用到FreeSWITCH处理图像。 是的，最流行也是最标准的图像处理工具当然是PhotoShop，PhotoShop如此流行，以至于它的缩写PS都成了图像处理的代名词。 好了，言归正传，说说我为什么选了这么多工具来处理图像。 请听题：我的需求是，将我写的毛笔字底色处理成透明的，将黑色替换成需要的颜色，做在书的封面上。原始图像如下图。 ? 首先，ImageMagic在“抠图”（将底色变透明）时，由于背景明暗相差太大，需要很多次处理才能做得更好，但太多次数处理图像又会使图像质量变差，另外，我也不知道如何用ImageMagick处理颜色的层次 没有一个工具是完美的，但工程师总能找到合适的工具解决相应的问题。在看到此文之前，你是不是以为Preview只能用于看图，FreeSWITCH只能用于打电话呢？
下图显示单个转移步骤的工作原理。在一个4相位架构里，要把一个像素沿着阵列传送到底部，便要进行4次转移。 然后读出记录器会以相同的时钟，每次读出一个像素到输出节点，把电荷转为电压。下图显示了一个4x4像素三相位器件的工作原理： 电荷转移原理 ? ，依照应用需求提供合适技术解决方案。 线性响应的用处在于无需对图像进行附加处理，便可以测定图像上不同主体的真正和真实密度。 噪声 CCD的噪声表现取决于多个因素。 暗电流 暗电流是由温度产生的噪声。 主要的功耗考虑来自操作CCD和处理图像所需的电子器件。
1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”，其定义如下： 图1.jpg 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理，其中B是一个卷积模板或卷积核，其形状可以为正方形或圆形，通过模板B与图像A进行卷积计算，扫描图像中的每一个像素点 从而计算B覆盖区域的像素点最大值，并用该值替换参考点的像素值实现膨胀。下图是将左边的原始图像A膨胀处理为右边的效果图A⊕B。 图2.jpg 2.图像腐蚀 腐蚀的运算符是“－”，其定义如下： 图3.png 该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理，通过模板B与图像A进行卷积计算，得出B覆盖区域的像素点最小值，并用这个最小值来替代参考点的像素值 图7.jpg 2.函数原型 图像腐蚀主要使用的函数为erode，其原型如下： dst = cv2.erode(src, kernel, iterations) 参数dst表示处理的结果，src表示原图像 图像膨胀代码实现 1.基础理论 图像膨胀是腐蚀操作的逆操作，类似于“领域扩张”，将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张，其运行结果图比原图的高亮区域更大，线条变粗了，主要用于去噪。
PixelRNNs模型利用一些新的技术，包括一个新的空间LSTM单元，对图像数据集进行分配，并按顺序推断图像中的像素(a)以生成新的图像，或者(b)预测不可见的像素，以完成遮挡图像。 ? 图3 为了获取神经网络第一层以前的配置指令,我们对输入图像进行mask处理,以便于预测给定的像素\(x_i \),我们设置了所有像素未被遍历的值，\(x_j,j \ge i，\)到0，以防止它们影响总体预测 尽管我们为MNIST实现了一个单一的颜色通道版本，谷歌DeepMind的原始论文讨论了一个可以处理多通道彩色图像的稍微复杂的架构。 我们在这里展示的是简单数据集使用一个相对快速的模型的基准，这个模型可以学习MNIST图像的分布。接下来的步骤可能包括扩展这个模型，以处理由多个颜色通道组成的图像，比如CIFAR10。 进一步研究基于卷积的架构，PixelCNN，可以在这篇论文中找到带有PixelCNN解码器的条件图像生成（链接地址为https://arxiv.org/pdf/1606.05328v2.pdf）。
Detecting and Recognizing Human-Object Interactions https://arxiv.org/abs/1704.07333 大牛们已经从图像的检测分割向图像理解的研究方向过渡了 本文主要关注图像中的 人 和 物体的关系检测和识别，这种关系可以用一个三元素 《human, verb, object》 来描述，这里我们提出一个 human-centric model 来检测人和物的关系 上图是我们模型的检测效果图示例图 模型框架如下图所示： ? 3.1. ，然后进行分类和矩形框坐标回归，得到人和物体的类别及位置矩形框和对应的概率，在 inference 是只是用检测出人和物体的候选区域，在训练时使用RPN提取的所有候选区域 Action Classification Cascaded Inference 在Inference 阶段，我们使用了 Cascaded 来降低时间复杂度，关键是只对人的矩形框进行相关处理！
05-图像操作 #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int ("srcNegation image", dst); //******************************************************** //上述操作效果可以用bitwise_not srcNegation1 image", CV_WINDOW_AUTOSIZE); imshow("srcNegation1 image", dst1); waitKey(0); return 0; } 修改图像像素值 //1.灰度图像 image.at<uchar>(y,x) = 128; //2.BGR三通道图像 image.at<Vec3b>(y,x)[0] = 128; image.at<Vec3b>(y, x)[1] = 128; image.at<Vec3b>(y,x)[2] = 128; //3.空白图像赋值 image = Scalar(0); //Scalar(参数1, 参数2...)
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