每个象素需要用3个字节，整个图象要用200×200×3，约120k字节！这也太浪费了！ 这幅图中最多只有16种颜色，而我们却为每一个像素付出了3个字节的空间。...为了压缩，我们可以用一个表来记录这16种颜色，表中的每一行记录一种颜色的R、G、B值。这样表示一个象素的颜色时，只需要指出该颜色是在第几行，即该颜色在表中的索引值。...0x03 像素视觉差异 bmp图像中一个像素点使用3个字节（即RGB结构）来记录色彩，而隐写是把信息拆解后分别藏入像素点中，并且不会产生视觉上的变化。首先来看一下像素色彩在发生不同变化时的色彩差异。...可见RGB最低位的变化不会产生视觉上的差异。 上图可以看出随着改变位数的增加，像素点的颜色开始发生变化，当低5位均变化后，与原像素点相比发生了较为明显的颜色改变。...可见低2比特的改变并不会引起视觉上的差异，但却使得隐写空间增加了2倍。设置bit=4，即使用低4比特位用于隐写，效果如下。 可见隐写后的图片像素已经发生了明显变化。
如上图中，红框内的像素的编码为0110，转化为十进制则为5。此时，只需要在右图相同行上检索编码值为5的像素即可。...而获得的结构光影像中，以上4个像素的编码为[0, 0, 1, 1]，通过一个大小为2的滑动窗口（假定一个结构光光斑或光束的宽度是一个像素）即可获取每个像素的编码值。...同样地，如果是经过极线校正的双目图像，只需要搜索对应的行即可，此时只要求编码在x轴上不具备重复性。此时的结构光就是竖直条带状的。...算法首先在左上角的3 * 3子窗口中随机填入各种颜色；然后一个3 * 1大小的滑动窗口移动到右端第一个空白处，并随机填入3中颜色；在填入生成的随机颜色前，算法会先验证子窗口的编码的唯一性能不能得到保证，...若不能，则会重新生成3中随机颜色；如此循环，只是在竖直方向上滑动窗口的大小变为1 * 3，直至将整个6 * 6矩阵填满。
在每一次循环过程中，我们都使用一个简单算法给每个像素赋予颜色值。...= 255; // 透明度 } 通过修改前-一个例子中设置颜色值的代码，我们可以插入0至255之间的随机数。...❝注意：Math.random可以产生 0 到 1 之间的随机小数。将它与另一个数字相乘，就可以得到0与该数字（乘数）之间的随机数。...在图5-19中，我们会看到每个片段实际上是由许多像素构成的。 稍后，我会介绍如何计算出每个片段的像素。现在，先来做一些基础性工作。...实际上重新在画布上创建会相对简单一些，只需要将图像按栅格分割，或者对每个片段的颜色取平均值，或者选取每个片段的颜色。
RICAP在CIFAR-10上实现了2.19%的最新测试误差，最后还证实，使用CIFAR-100和ImageNet以及使用Microsoft CoCO的图像标题检索任务，使用RICAP的深层CNN在分类任务上取得了更好的效果...在每个训练步骤中，裁剪在图像中随机隐藏一个方形区域，从而改变明显的特征。CutOut是Dropout的延伸，可以实现更好的性能。随机擦除也掩盖了一个分区域的图像，如cutout。...与裁剪不同，它随机决定是否掩蔽一个区域，以及掩蔽区域的大小和高宽比。混合 alpha-blends两幅图像形成一个新的图像，正则化CNN以利于在训练图像之间的简单线性行为。...从训练集中随机选择了四个图像k∈{1，2，3，4}，并在左上角、右上角、左下角和右下角区域对它们进行了修补。Ix和Iy分别表示原始训练图像的宽度和高度。...在每个训练步骤中，两者都会改变图像的明显特征。然而，遮掩只会减少每个样本中可用特征的数量。相反，提出的RICAP补丁图像，因此修补图像的整个区域产生了有助于培训的特性。
对每个像素的S和V分量进行指数运算(指数因子在0.25到4之间), 增加光照变化; 噪声扰动(noise): 对图像的每个像素RGB进行随机扰动, 常用的噪声模式是椒盐噪声和高斯噪声; 错切变换（shear...1-D 数组: 数组中的随机元素。 int: 来自间隔 (-width_shift_range, +width_shift_range) 之间的整数个像素。...channel_shift_range可以理解成改变图片的颜色，通过对颜色通道的数值偏移，改变图片的整体的颜色，这意味着是“整张图”呈现某一种颜色，像是加了一块有色玻璃在图片前面一样，即每一个通道上的每一个像素值都加上某一个数值...rescale的作用是对图片的每个像素值均乘上这个放缩因子，这个操作在所有其它变换操作之前执行，在一些模型当中，直接输入原图的像素值可能会落入激活函数的“死亡区”，因此设置放缩因子为1/255，把像素值放缩到...由于变换的种类很多，这里是随机使用某一种变换在图像上面 参数 x: 3D 张量，单张图像。（注意，这里是单张图片哦！） seed: 随机种子。 返回 输入的随机转换之后的版本（相同形状）。
我们上一篇文章介绍的LC算法就是仅考虑了颜色特征。 HC算法和LC算法本质上是没有什么区别的， 但上篇LC算法我们给出代码处理的是灰度图，而HC算法是在LAB颜色空间处理的彩色图。 RC以后再说。...从具有相同颜色值的像素被组合在一起的角度重新整理方程2，我们就得到每个颜色的显著值如下方程3: 其中，Cl是像素Ik中的颜色值，n是不同像素颜色的数量，fi是图像I中像素颜色Cj出现的频率。...为了减少这类由于随机性给显著结果引入的噪声，采取一套平滑程序来改善每个颜色的显著值。用相似颜色的显著值加权平均来代替每个颜色（以L*a*b*距离测量）的显著值。...在maxnum种颜色中，计算颜色i到所有其他颜色j的颜色距离。并按照距离从小到大排序，记录相应j的颜色种类。 按照方程3计算每一种颜色的显著值。...根据第5步，可以找到距离颜色i相距最近的m种颜色，从而可以根据方程4计算每种颜色显著值，即最终的显著值。 为图像中每一个像素分配显著值。像素(i,j)是什么颜色，就赋予它相应颜色的显著值。
每个颜色通道的图像图像中的每个像素都可以表示为三个0到255之间的8位无符号（正）整数，或缩放为三个0到1之间的无符号（正）浮点数。这三个值分别指定红色，绿色，蓝色的强度值，这通常称为RGB编码。...像素值的三维图 简单的例子 在我们对颜色数k使用各种值进行迭代之前，让我们使用k = 2来了解我们的目的。到本节末，我们希望图像只有2种颜色。...下一步，我们可以通过聚类中心来表示该群集中的每个像素值。因此，在压缩图像中将只有两个像素值。...只有两种颜色的压缩图片 K-Means仅使用两种颜色成功地保留了lena.png的形状。在视觉上，我们可以比较原始图像相似与压缩图像是否相似。但是，我们如何用程序做到这一点？...接下来，我们将重复上述过程并改变?来实现此目标。 重复试验 在本节中，我们将在?= 2到?= 20之间重复此步骤： 执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签 将每个像素替换为其聚类中心。
纹理格式是能被GPU所识别的像素格式，能被快速的寻址并采样。 纹理格式如：RGB_565，每个像素占用：5+6+5=16 (bits)，共 2 个字节。...RGB_888，每个像素占 24 位，3 个字节。ARGB_8888占 32 位，4 个字节。...現在一般的显卡上通常有 32MB 的显存容量。如果每个贴图都要 2MB 的話，即使不计 frame buffer 所占用的空間，也只能使用 16 张贴图。这显然是不可接受的。...一种压缩方式，是改变颜色空间。例如，3dfx 的 YAB 格式，就是一种不同的颜色空间。利用 YAB，每个像素只需要 8 bits，就可以达到接近 16 bits 的效果。...随机访问：由于几乎不可能预测纹理像素被访问的顺序，任何纹理压缩算反必须允许对其中的纹理的随机访问。
在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。...形式上说，可以计算成本函数，这基本上就是在步骤1中所计算的平均值： ? μc是Xi的中心值。每个示例都可以是不同组或中心的一部分。每次迭代成本都会与之前的成本相比较，如果变化真的很低，就停止它。...假设有一个1280x1024像素的图像，对于每个像素，有一个简单的颜色表示(RGB 24位，8位红，8位绿色，8位蓝色)。...现在，把整体颜色减到16种，这意味着不需要24位像素，而是4位来代表16种颜色。现在，有1280 * 1024 * 4 = 5MB，这也就少占了6倍的内存。...再试试24种颜色： ? 这看起来明显好一些，尺寸也没有增加多少(只有0.08 MB)。似乎在24到28之间是这个图像最好的视觉效果。 尽管结果看起来不错，但选择最佳图像是一项手工任务。
在多光谱影像（如 Landsat）中，影像中的每个像素（或像元）对于每个光谱波段都有一个值。从鄱阳湖充满活力的图像中可以看出，各种色调和色调都有许多可能的颜色值。...新图层类似于原始的 1984 年 6 月影像，但现在只有四种颜色表示由分类工具生成的四个类中的每一种。所有影像图层都由像素网格（也称为像元）组成，但在原始影像中，像素具有数千种不同的颜色。...Iso 聚类无监督分类工具获取原始影像中的所有像素，并根据它们的光谱相似性将它们分类为四个值类。然后，它随机选择四种颜色来符号化每个类。...接下来，将清理每个图像中值之间的边界，以删除像素化的粒度边缘。 搜索边界清理工具 "边界清理"工具通过扩展边界，然后将其缩小回其原始大小来平滑类之间的边界。...差异很小，但值之间的边界被平滑了。此外，还会删除散布在整个图像中的更多小的单个像素。虽然还剩下一些，但泛化工具已经大大清理了图像。如果想自己查看差异，请尝试使用"滑动"工具并放大靠近图像进行比较。
特性工程与增强 在深入研究之前，有必要讨论一下图像增强。该方法的目标与特征工程相似。但是它以不同的方式实现。 什么是数据增强? 数据增强是指我们使用代码系统地或随机地改变数据。...你可以在Kaggle上找到这些例子。用下面的代码加载其中一个图像。首先加载所有图像的文件路径(第2-3行)。然后加载(第8行)并在第一个路径上显示图像(第9行)。可以在图1中看到这个图像。...这也是在实际应用是需要考虑的。 Intensity threshold 使用灰度化，每个像素的值将在0到255之间。我们可以通过将输入转换为二进制值来进一步简化输入。...这个函数检查像素是否在lower(第5行)和upper(第6行)列表给出的范围内。具体来说，每个RGB通道必须在各自的范围内(例如134-t≤R≤194+t)。...从多个图像中选择像素，并尝试在轨道上的不同位置选择它们。这样我们就能在不同的条件下得到完整的像素值。 我们一共选了60种颜色。可以在图11中看到所有这些。
遗憾的是，情况并非总是如此，由于复印机玻璃板上的灰尘和污迹、页面本身的颜色变化、传感器噪声等不同的因素，像素的RGB值会发生随机的变化，页面的“实际颜色”其实可能涵盖数千个不同的RGB值。...事实上，上图中主要颜色（RGB值为（240,240,242））的像素个数仅为226——占比还不到总像素数10000的3％。...通过减少位深度，实际上我们将相似的像素分到更大的“组”，这将更容易在数据中找到一个强峰。 可靠性和精确度之间存在一个折衷方案：小像素集可以更好地区分颜色，但大像素集处理起来更可靠。...最后，我决定用6位通道色表示来识别背景色，这似乎是两个极端之间的一个最佳选择。 分离前景色 一旦识别出背景色，就可以根据图像中每个像素与背景色的相似程度来进行阈值计算。...这样做有两种好处：首先，它缩小了文件的大小，因为现在只需要3位就可以指定一种颜色（因为8 = 2^3）；此外，它使得生成的图像在视觉上更美观，因为在最终输出的图像中，相似颜色的笔记都会只用一种颜色替代。
对每个最低点开始不断注水，不断掩模周围的像素点，不同注水处的水汇集在一起，形成分割线。...函数第二个参数用于输入期望分割的区域，在将图像传递给函数之前，必须使用大于0的整数索引粗略的勾画图像期望分割的区域。因此，每个标记的区域被表示为具有像素值1、2、3等的一个或多个连通分量。...在函数输出时，两个区域之间的分割线用-1表示。 为了了解该函数的用法，在代码清单8-20中给出了利用watershed()函数对图像进行分割的示例程序。...为了增加分割后不同区域之间的对比度，随机对不同区域进行上色，结果如图8-12所示，同时提取原图像中每个被分割的区域，部分结果在图8-13给出。...> colors; // 随机生成几种颜色 for (int i = 0; i < contours.size(); i++) { int b = theRNG().uniform(0, 255
在这篇文章中，将使用k-means算法来减少图像上的颜色(但不减少像素)，从而也减少了图像的大小。...形式上说，可以计算成本函数，这基本上就是在步骤1中所计算的平均值： μc是Xi的中心值。每个示例都可以是不同组或中心的一部分。每次迭代成本都会与之前的成本相比较，如果变化真的很低，就停止它。...假设有一个1280x1024像素的图像，对于每个像素，有一个简单的颜色表示(RGB 24位，8位红，8位绿色，8位蓝色)。...现在，把整体颜色减到16种，这意味着不需要24位像素，而是4位来代表16种颜色。现在，有1280 * 1024 * 4 = 5MB，这也就少占了6倍的内存。...再试试24种颜色： 这看起来明显好一些，尺寸也没有增加多少(只有0.08 MB)。似乎在24到28之间是这个图像最好的视觉效果。 尽管结果看起来不错，但选择最佳图像是一项手工任务。
，代码如下： >>> from tkinter import* >>> tk = Tk() >>> btn = Button(tk,text = "click me") >>> btn.pack() 在第一行上...用 from 模块名 import* 就可以在不用模块名字的情况下使用模块的内容了。 下面是我们创建的按钮： ? 注：这个“按我”的按钮什么也不做，除非我们改一些代码（别忘记先关闭之前创建的窗口）。...I am 4 feet wide,3 feet high 使用具名参数，我们可以调用函数并指定每个值赋给哪个参数： >>> person(height=3,width=4) I am 4 feet wide...3，画许多矩形 引入random随机数模块，然后写一个函数用随机数作为矩形左上角和右下角的坐标。 random模块中提供一个叫randrange函数。...该函数的作用是：当我们给这个函数传入一个数字，它会返回一个在0和这个数字之间的随机整数。
，大意为将输入的每个样本除以其自身的标准差。这两个参数都是从数据集整体上对每张图片进行标准化处理，我们看看效果如何： ? 图2 与图1原图相比，经过处理后的图片在视觉上稍微“变暗”了一点。...图3 看来针对自身数据分布的处理在猫狗大战数据集上没有什么意义，或许在mnist这类灰度图上有用？读者可以试试。...，通过对颜色通道的数值偏移，改变图片的整体的颜色，这意味着是“整张图”呈现某一种颜色，像是加了一块有色玻璃在图片前面一样，因此它并不能单独改变图片某一元素的颜色，如黑色小狗不能变成白色小狗。...，这个操作在所有其它变换操作之前执行，在一些模型当中，直接输入原图的像素值可能会落入激活函数的“死亡区”，因此设置放缩因子为1/255，把像素值放缩到0和1之间有利于模型的收敛，避免神经元“死亡”。...图16 可以从图16看到，图片像素值都被缩小到0和1之间，但如果打开保存在本地的图片，其数值依然不变，如图17。 ?
，大意为将输入的每个样本除以其自身的标准差。这两个参数都是从数据集整体上对每张图片进行标准化处理，我们看看效果如何： 图2 与图1原图相比，经过处理后的图片在视觉上稍微“变暗”了一点。...这个月featurewise的处理不同，featurewise是从整个数据集的分布去考虑的，而samplewise只是针对自身图片，效果如图3： 图3 看来针对自身数据分布的处理在猫狗大战数据集上没有什么意义...，通过对颜色通道的数值偏移，改变图片的整体的颜色，这意味着是“整张图”呈现某一种颜色，像是加了一块有色玻璃在图片前面一样，因此它并不能单独改变图片某一元素的颜色，如黑色小狗不能变成白色小狗。...，这个操作在所有其它变换操作之前执行，在一些模型当中，直接输入原图的像素值可能会落入激活函数的“死亡区”，因此设置放缩因子为1/255，把像素值放缩到0和1之间有利于模型的收敛，避免神经元“死亡”。...图17 应该是在保存到本地的时候，keras把图像像素值恢复为原来的尺度了，在内存中查看则不会。
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