======================= 问题描述： 给定一个JPG/PNG/BMP格式的彩色图像文件，使用Python+pillow+numpy将其转换为灰度图像，原始彩色图像每个像素颜色值的平均值作为灰度值...可以进行的扩展： 修改代码，批量处理指定文件夹中所有彩色图像文件。 原始代码中红、绿、蓝三个分量直接计算平均值得到结果图像的灰度，修改代码使得红、绿、蓝三分量的权重分别为0.5、0.3、0.2。
将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=
数字图像的分类 数字图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常，像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和储存。...，第一步基本都是先做灰度（grayscale），灰度图像，我们可以理解为它去掉了彩色图片中的颜色，只留下的色彩强度（也可以成为亮度） ，这样以来就变成了一个二维矩阵 = x * y * 1 组成是： [...灰度是指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255 ，黑色为0，故黑白图片也称灰度图像，在医学、图像识别领域有很广泛的用途，比如医学的X光，磁共振，CT出来的胶片都属于灰度照片。...彩色图片转灰度照片的几种方法: 1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11 2.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100 3.移位方法：Gray =(R*28...+G*151+B*77)>>8; 4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3; 5.仅取绿色：Gray=G； ` 在做过灰度之后，下一步就是做二值化进一步简化色彩，整个图片只能有有黑白两种颜色，它仍然属于二维矩阵
本文主要介绍常见的EPS矢量图转换方法，其核心流程为： 将图片转换为SVG，再转EPS矢量图和生成PDF文件，最终在LaTeX中显示 后续内容包括： Visio转矢量图EPS至LaTeX Matplotlib...格式的图像；（2）部分在线网站提供SVG转EPS矢量图的过程，大家可以使用，但需要在最终版PDF论文文件中，放大看是否模糊；（3）部分LaTeX还需要PDF格式的图像文件，但LaTeX会自动将EPS转换为...---- 二.Visio转矢量图EPS至LaTeX 通常在英文论文撰写中，我们会利用Visio绘制框架图或示例图，如何将其转换为EPS矢量图呢？...同样，PS也具有相同的功能，但再次强调，不推荐大家直接将PNG图片转换为矢量图，建议SVG图片转换。在这里，我们尝试将PNG图像转换为矢量图，看看其模糊的效果。...需要注意： 不要PNG图像转换，否则会有阴影效果 先转SVG，再转EPS矢量图和PDF文件
除了灰度直方图，还有梯度直方图，光流直方图。现在一一介绍。 02 灰度直方图 对于一幅灰度图像，可以表示为I(x,y)。I是图像的强度大小。灰度直方图就是统计不同灰度的分布概率。...比如对于一个像素bit位为8的图像，那么其灰度范围就是从0~255.灰度直方图就是统计每个灰度级拥有的像素比例。...上述式子相当于用模板: 对图像进行卷积，生成x和y方向的梯度值。梯度是一个矢量，有大小和方向，这两个量正是要用于进行HOG表示的。...光流场是一个二维矢量场，它反映了图像上每一点灰度的变化趋势，可看成是带有灰度的像素点在图像平面上运动而产生的瞬时速度场。它包含的信息即是各像点的瞬时运动速度矢量信息。...统计光流直方图的方法和梯度直方图类似，因为光流场也和梯度一样是一个二维矢量。
但是，即使是矢量图像，最终也会显示为像素级的马赛克。...黑白图像存储在二维矩阵中，目前存在两种类型的黑白图像： 灰度：灰色阴影的范围：0~255 二进制：像素为黑色或白色：0或255 灰度处理过程，就是将图像从全彩色转换为灰度图...在python中有两种方法可以将图像转换为灰度。但是，更直接的方法是使用matplotlib包，该包执行的操作是获取原始图像的RGB值后进行加权平均。...例如：假设在RGB图像中过滤掉一些像素值低的像素或像素值高的像素（以及其它任何条件），将RGB转换为灰度图看起来不错，但是我们目前不会对彩色图像进行这样的处理。...() 注意图像的路径问题.之后需要考虑转储这个显示的图像。
图像预处理 使用下图（后方称为 SAMPLE_BMP）作为训练和测试数据来源，下文将讲述如何将图像转换为训练数据。 ? 灰度化和二值化 在字符识别的过程中，识别算法不需要关心图像的彩色信息。...因此，需要将彩色图像转化为灰度图像。经过灰度化处理后的图像中还包含有背景信息。因此，我们还得进一步处理，将背景噪声屏蔽掉，突显出字符轮廓信息。二值化处理就能够将其中的字符显现出来，并将背景去除掉。...在一个[0，255]灰度级的灰度图像中，我们取 196 为该灰度图像的归一化值，代码如下： [python] view plaincopy def convert_to_bw(im): im...WHITE if x > 196 else BLACK) im = im.convert('1') im.save("sample_1.bmp") return im 下图是灰度化的图像...首先，我们把图像规范化为 32*32 像素的图片，然后按 2*2 分切成 16*16 共 256 个子区域，然后统计这 4 个像素中黑色像素的个数，组成 256 维的特征矢量，如下是数字 2 的一个特征矢量
VSLAM前端：金字塔光流跟踪算法 一、光流 像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。...我们的目的是计算出光流，计算要满足几个前提假设：1.灰度不变性：同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的；2. 相邻帧之前像素的位移不能太大；3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。 ? ...假设图中像素点的位移向量为 ，即光流，设第一帧中像素的二维坐标为 ，下一帧像素的位置可以表示为 ，前两帧图像分别用 和 表示。...对于领域内的像素我们定义： 其中 由图像梯度求出，即： 我们将上述公式全部带入泰勒展开式，并且两边同时取转置，可得： 我们化简公式： 则可以得到： 当取得极小值时，导数为0，...； nextImg：第二帧金字塔图像； prevPts：第一帧的像素坐标； nextPts：需要找到的第二帧像素坐标； status：状态变量； err：错误矢量输出； winSize：每层金字塔的搜索窗口大小
这里有两个概念需要解释： 运动场，其实就是物体在三维真实世界中的运动； 光流场，是运动场在二维图像平面上的投影。...根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析。如果图像中没有运动目标，则光流矢量在整个图像区域是连续变化的。当图像中有运动物体时，目标和背景存在着相对运动。...光流场是运动场在二维图像上的投影，而光流就是在图像灰度模式下，像素点的运动矢量。光流法技术的核心就是求解出运动目标的光流，即速度。...根据视觉感知原理，客观物体在空间上一般是相对连续运动的，在运动过程中，投射到传感器平面上的图像实际上也是连续变化的。为此可以假设:瞬时灰度值不变，即灰度不变性原理。...基于梯度的方法也称为微分法，该类方法是建立在图像亮度为常数的假设基础之上的，利用序列图像亮度的时空梯度函数来计算二维速度场。
.): 调整RGB图像或灰度图的对比度。 adjust_gamma(...): 在输入图像上执行伽玛校正。 adjust_hue(...): 调整RGB图像的色调。....): 调整RGB图像的饱和度。 central_crop(...): 从图像的中央区域裁剪图像。 convert_image_dtype(...): 将图像转换为dtype，如果需要，缩放其值。....): 水平翻转图像 。 flip_up_down(...): 上下翻转图像。 grayscale_to_rgb(...): 单个或多个图像灰度转RGB。....): 根据目标图像的宽高（自动）裁剪或填充图像。 rgb_to_grayscale(...): 单个或多个图像RGB转灰度图。 rgb_to_hsv(...): 单个或多个图像RGB转HSV。....): 计算一个图像或多个图像的总体变动（输入图像中相邻像素值的绝对差异） transpose_image(...): 交换图像的第一维和第二维（输入要求是3D，没有batch，也就是宽和高的变换）
:%s)"%(videoFile,imgPath)) （3）使用VideoWriter将图像序列转换为视频。...如图5所示，三维空间的物体运动，可以用一个三维矢量来描述，将其投影到二维成像平面上，得到一个二维矢量。...在时间间隔极小的情况下（如相邻的两个视频帧中），称这个二维矢量为光流矢量用来描述该点的瞬时速度。...，并将图像转换为灰度图。....COLOR_RGB2GRAY) #转换为灰度图 6 gray_1 = cv2.cvtColor(img_1.copy(), cv2.COLOR_RGB2GRAY) #转换为灰度图 7 mask
2. unwarp_image_vector_field 功能：使用一个矢量场来展开一个图像。 3. vector_field_length 功能：计算一个矢量场的矢量长度。...3. real_to_complex 功能：把两个实际图像转变为一个复杂图像。 4. real_to_vector_field 功能：把两个实值图像转变为一个矢量域图像。...5. vector_field_to_real 功能：把一个矢量域图像转变为两个实值图像。...17. hom_mat2d_transpose 功能：将一个同质二维变换矩阵转置。 18. hom_mat3d_project 功能：给一个二维投影变换矩阵投影一个仿射三维变换矩阵。...4. find_data_code_2d 功能：检测和读取一副图像或测试的二维数据编码模式中的二维数据编码符号。
左：下载的天地图矢量图像；右边：放大后 (虽然叫天地图矢量图像，但本质是服务器端渲染使用矢量数据制作的切片图片，在客服端显示而已，并不是矢量。)...步骤二：灰度图化 将下载的图像添加到任意 GIS 软件中，比如 ArcGIS Pro 或 ArcMap，我们需要将其灰度图化，我也喜欢叫二值化。...导出结果如下 密密麻麻的白点全是建筑物 步骤三：分类并导出 然后根据灰度图设置合适的阈值将建筑物和非建筑物分开，然后导出栅格（勾选渲染器）。...步骤四：栅格转面 将分类导出的栅格数据转为面矢量数据。 需要注意的是，根据工具中是否勾选简化面，结果会有差别。 下面左边没有勾选简化面，右边勾选了简化面，有较为明显的差别。...简化面、平滑面 在最后从栅格转面的时候，勾选简化面能有效平滑矢量轮廓的锯齿，如果还是没有达到期望的话，可以尝试以下工具： 概化； 简化建筑物； 规则化建筑物覆盖区； …… 这些处理可能会消耗大量计算机性能
1 彩色图像转字符图 1.1 基本原理 彩色图转字符图，首先将彩色图转为灰度图，灰度图反映的是图像亮度值。利用亮度值，我们可以将不同的字符替换不同的亮度值。基本原理如下所示。...[基本原理] 我们可以提前定义好不同灰度值的对应字符： STRING = "Ñ@#W$9876543210?!...1.2 灰度图转字符图 首先定义一个numpy的二维字符数组，读取每个像素的灰度值，将其转为对应的字符。...video.read() if frame is not None: callback(frame) else: break 3 帧转视频...每一帧图像经过转换为字符图像后，接下来是写入到视频中，代码如下： WRITER = None def write_frame(frame, out_path, fps=30): global
二：图像梯度 在一幅模糊图像中的物体的轮廓不明显，轮廓边缘灰度变化不强烈，从而导致层次感不强，而在清晰图片中的物体轮廓边缘灰度变化明显，层次感强。那么这种灰度变化明显不明显怎么去定义呢？...可以使用导数（梯度），衡量图像灰度的变化率，因为图像就是函数。正因如此，我们引入的图像梯度可以把图像看成二维离散函数，图像梯度其实就是这个二维离散函数的求导。 ?...在上边这幅图中可以看出，如果一副图像的相邻灰度值有变化，那么梯度就存在，如果图像相邻的像素没有变化，那么梯度就是0，把梯度值和相应的像素相加，那么灰度值没有变化的，像素就没有变化，灰度值变了，像素值也就变了...将图像函数f(x,y)梯度表达式表示出来： ? 幅度 ? 方向角： ? 对于数字图像来说，相当于是二维离散函数求梯度，使用差分来近似导数： ? 因此，像素点(x,y)处的梯度值和梯度方向分别是： ?...在图像的任何一点使用此算子，将会产生对应的梯度矢量或者法矢量。 书上的sobel模板不是卷积模板，而是协相关模板，卷积的话要先将模板旋转180度以后再与图像做相关操作。 Gx方向的相关模板： ?
图片格式转换 3.1 矢量转矢量 3.2 矢量转位图 3.3 位图转位图 3.4 位图转矢量 4. 期刊图片尺寸 5. 图片分辨率 6....组成位图的一个个小像素点 1.2 矢量图概念 矢量图也称为面向对象的图像或绘图图像，在数学上定义为一系列由线连接的点。 矢量文件中的图形元素称为对象。...3.2 矢量转位图 矢量图可以转换成位图，效果很好和清晰度很高。 其他矢量图形文件都可以转换为PDF文件。...3.4 位图转矢量 位图虽然可以转矢量图，但是效果和清晰度不太好，一般不建议这么做。...halftone artwork(颜色深浅有差别的灰度图，也就是我们最常用的形式)要求最低，300dpi 就可以。
Numpy基本操作和图像灰度变换 Python中有好多工具包应用于图像处理当中，本章作为入门章节，首先来介绍Python中最基本的几个工具包，也希望读者可以在之后自行练习。...矩阵的转置： 求矩阵的转置我们用 a.transpose()来实现，此外， 矩阵的转置还有更简单的方法，就是a.T 矩阵的逆矩阵： 求矩阵的逆需要先导入numpy.linalg，用linalg的inv函数来求逆...▌灰度变换 将图像读入Numpy数组对象之后，我们可以对他们执行任意的数字操作，一个简单的例子就是图像的灰度变换。...上面的代码中，我们首先读入了一一副图像并将它转换成了灰度图像，并且绘制出原始灰度图像； 第二步，我们利用255减去每一个像素值便相当于对图像进行了反相处理。...对于灰度图像来说，反相就是黑变白，白变黑，生成第二幅图像； 第三步，我们将原始灰度图像的像素值变换到（100，200）这个区间，生成第三幅图像； 第四步，我们利用变换函数对灰度图像进行变换，可以突出灰度图像的某些特征
预备数学 实对称矩阵 如果有n阶矩阵A，其矩阵的元素都为实数，且矩阵A的转置等于其本身，则称A为实对称矩阵。...对图像任意一点使用会产生对应的梯度矢量或者其法矢量。对噪声具有平滑抑制作用，但是得到的边缘较粗，且可能出现伪边缘。...3、图像梯度 “像素值发生很大变化”这一现象可以用图像梯度进行描述。在图像局部内，图像梯度越大表示该局部内像素值变化越大（灰度的变化率越大）。而图像的梯度在数学上可用微分或者导数来表示。...对于数字图像来说，相当于是二维离散函数求梯度，并使用差分来近似导数： 在实际操作中，对图像求梯度通常是考虑图像的每个像素的某个邻域内的灰度变化，因此通常对原始图像中像素某个邻域设置梯度算子，然后采用小区域模板进行卷积来计算...为了提高计算效率，对上述公式进行简化，利用泰勒级数展开来得到这个公式的近似形式： 对于二维的泰勒展开式公式为： 则 为： 其中和是的微分（偏导），在图像中就是求和方向的梯度图： 将 代入，可得
2、矢量图 矢量图也称向量式图形，它使用数学的矢量方式来记录图像内容，以线条和色块为主。矢量图像最大的优点是无论放大、缩小或旋转都不会失真，最大的缺点是难以表现色彩层次丰富且逼真的图像效果。...二、图像的色彩模式 图像的色彩模式决定了显示和打印图像颜色的方式，常用的色彩模式有RGB模式、CMYK模式、灰度模式、位图模式、索引模式等。...3、灰度模式 “灰度”模式可以表现出丰富的色调，但是也只能表现黑白图像。“灰度”模式图像中的像素是由8位的分辨率来记录的，能够表现出256种色调，从而使黑白图像表现的更完美。...灰度模式的图像只有明暗值，没有色相和饱和度这两种颜色信息。其中，0%为黑色，100%为白色，K值是用来衡量黑色油墨用量的。使用黑白和灰度扫描仪产生的图像常以灰度模式显示。...5、索引模式 “索引”模式是网上和动画中常用的图像模式，当彩色图像转换为索引颜色的图像后会包含256种颜色。
该技术的功效取决于对图像进行分类的能力。分类是与数据进行模式匹配。图像是二维矩阵形式的数据。实际上，图像识别将数据归为一类。一个常见且重要的示例是光学字符识别（OCR）。...OCR将键入或手写的文本的图像转换为机器编码的文本。 图像识别过程的主要步骤是收集和组织数据，建立预测模型并使用它来识别图像。...计算机将图像视为光栅图像或矢量图像。栅格图像是一系列像素，这些像素具有离散的颜色数值，而矢量图像是一组带有颜色注释的多边形。 ? 为了分析图像，将几何编码转换为描述物理特征和对象的构造。...建立预测模型 在上一步中，我们学习了如何将图像转换为特征向量。在本节中，我们将学习分类算法如何将此特征向量作为输入并输出类标签（例如，猫或背景/无猫）。...有一些快速的技巧可以克服上述挑战： –图像压缩工具可在不损失清晰度的情况下减小图像尺寸 –使用彩色图像的灰度和渐变版本 –图形处理器单元（GPU）–训练包含更少数据的神经网络时间和较少的计算基础架构
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