之前分享过kmeans算法(传送门:数据挖掘算法—K-Means算法),这期分享一下使用 Kmeans聚类实现颜色的分割,使用 L*a*b* 颜色空间和 K 均值聚类自动分割颜色。
在计算机视觉和图像处理领域,图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具,用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型,以及如何进行常见的颜色空间转换。
对比度是指图像中不同区域之间的明暗差异程度,它是图像质量中的重要指标之一。除了颜色对比度之外,常见的对比度包括:
在图像处理和计算机视觉领域,颜色空间转换是一项重要的任务。不同的颜色空间具有不同的表示方式,可以用于不同的图像处理和分析任务。 OpenCV 提供了丰富的功能来进行颜色空间的转换和处理。本文将以颜色空间转换为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行颜色空间转换的基本步骤和实例。
在我所做的一些项目中,目前使用颜色空间变换的比较少,目前就是看pix2pix-tensorflow中使用过,直接上图:
本文介绍了SLIC超像素分割算法,该算法是一种基于图像的局部特性进行分割的算法,能够生成较为均匀的超像素,具有较好的分割效果。具体实现包括初始化种子点、重新选择种子点、距离度量、迭代优化和增强连通性五个步骤。该算法在图像分割、目标识别等领域有较广泛的应用。
【导读】今天分享一篇清华大学刚出的论文,研究思路很新颖。现在很多论文都是改模型,但本文介绍的论文更多的是从数据角度(颜色空间)来分析,也有点像数据增广的意思。在常用的图像分类数据集上,改进效果十分明显。
本文主要介绍如何在两个图像之间实现颜色迁移的功能。给定任意两个图像,一个源图像,一个目标图像,然后可以将源图像的颜色空间迁移到目标图像。
原文地址:https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
这篇论文介绍的是,如果快速的找到的可能是物体目标的区域,不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别。这里是使用算法从多个维度对找到图片中,可能的区域目标,减少目标碎片,提升物体检测效率。
这篇笔记,仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识,不对公式进行推倒. 前言: 这篇论文介绍的是,如果快速的找到的可能是物体目标的区域,不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度
BInv = imreducehaze(AInv, 'Method','approx','ContrastEnhancement','boost');
由于目前图像采用的颜色空间主要为 RGB 空间,但 RGB 颜色空间的各分量之间存在着相关性,这就意味着如果改变一个像素颜色外观的话,必须改变所有的颜色通道,这使得颜色更改过程变得极为复杂。而后 Ruderman 等人基于人类视觉对图像数据的感知研究,提出了lαβ 颜色空间,与 RGB 及其他颜色空间不同的是在 lαβ 颜色空间中通道间数据的相关性最小,从而可在不同的通道独立地进行统计信息的传递。
本文将介绍使用OpenCV实现纺织物缺陷检测(脏污、油渍、线条破损缺陷)的详细步骤 + 代码。(来源公众号:OpenCV与AI深度学习)
图像在频率域可以分成低频部分和高频部分。低频部分反映了图像的整体信息,如物体的轮廓,基本的组成区域。高频部分反映了图像的细节信息,如物体的纹理。显著性区域检测用到的更多的是低频部分的信息。
颜色空间系列代码下载链接:http://files.cnblogs.com/Imageshop/ImageInfo.rar (同文章同步更新)
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型,例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型,并介绍这几种模型之间的数学转换关系,以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。
算法:简单线性迭代聚类(Slic,simple linear iterativeclustering)算法是将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量,然后对5维特征向量构造距离度量标准,对图像像素进行局部聚类的过程。SLIC算法生成紧凑、近似均匀的超像素,在运算速度,物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价,比较符合人们期望的分割效果。如果要得到良好的效果,那么必须在Lab颜色空间中执行该算法。该算法发展迅速,并且得到了广泛的应用。
opencv中有多种色彩空间,包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种,使用中经常要遇到色彩空间的转化。 可以使用opencv中cv2.cvtColor()函数来改变图像的颜色空间,该函数形式为: cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB) @frame为要进行处理的图片; @cv2.COLOR_BGR2RGB要进行的色彩转换方式;
本文将利用opencv实现对复杂场景下车道线的实时检测;所使用的图像处理方法主要是在读取图片的基础上,进行多种边缘检测,然后对不同的检测结果进行融合以提取出道路图像,去除其他噪声。然后对提取的连通区域进行判断,找寻最大连通区域最终定为提取的道路。然后根据提取的道路图像,再次利用边缘检测,提取车道线信息,然后利用透视变换将视角变成俯视图,其中透视变换矩阵的四个点由提取道路图像的角点组成。然后对俯视图进行滑动窗口多项式拟合画出车道线,并显示图片和保存成视频!文末附源码。
锐化HSV是一种图像处理技术,它是通过调整图像的颜色分量来增强图像的细节和清晰度。HSV是一种颜色空间模型,它基于人类视觉感知的方式来描述颜色。HSV代表色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
视频和图像的颜色空间类型有很多,比如 RGB、YUV、HSV、LAB 等,其中,YUV 颜色空间又有 YUV420、YUV422、YUV444 之分。先不考虑 YUV422 格式,直接对比 YUV420 和 YUV444,哪个格式更好,更具优势呢?
opencv中有多种色彩空间,包括 RGB、HSI、HSL、HSV、HSB、YCrCb、CIE XYZ、CIE Lab8种,使用中经常要遇到色彩空间的转化,以便生成mask图等操作。 可以使用下面的色彩空间转化函数 cv2.cvtColor( )进行色彩空间的转换:
每个计算机视觉项目(无论是猫/狗分类器还是为旧图像/电影添加颜色)都涉及处理图像。最后,模型只能与基础数据一样好- 垃圾回收。这就是为什么在这篇文章中,着重于解释在Python中使用彩色图像的基本知识,它们的表示方式以及如何将图像从一种颜色表示转换为另一种颜色表示。
在我们的印象里,星辰都是斑斓的、靓丽的、无垠的,但不知道你有没想过,你真的认识和了解星辰绚丽色彩背后的故事吗?
本文将简单介绍下JPEG算法的实现流程,包括图像分割、颜色空间转换、DCT、Quantization、Huffman coding等。 JPEG概述 图像压缩很重要。有这么几种压缩算法: JPEG(非
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛,而且很多算法只对灰度图有效;另外,相比RGB,其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性,所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间,所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
针对数字图像,通过数学计算方法,完成图像的相关处理的技术叫做数字图像化处理技术 。
给照片或者视频中的人物头发换颜色,这个技术已经在手机app诸如天天P图,美图秀秀等应用中使用,并获得了不少用户的青睐。如何给照片或者视频中的人物头发换发色?换发色算法流程如下图所示:
url : https://towardsdatascience.com/self-supervised-tracking-via-video-colorization-7b2b066359d5
算法:快速移位图像分割算法(QuickShift)是一种与基于核均值漂移算法近似的二维图像分割算法,属于局部的(非参数)模式搜索算法系列(每个数据点关联到基础概率密度函数模式),QuickShift图像分割同时在多个尺度上计算分层分段并应用于由颜色空间和图像位置组成的五维空间中。dst=skimage.segmentation.quickshift(img, ratio, kernel_size, max_dist, return_tree, sigma, convert2lab, random_seed)
【导读】我们知道,深度学习几乎已经应用在每一个领域,但如果我们能够构建一个基于深度学习的模型,让它能够给老照片着色,重现我们童年的旧回忆,这该多么令人激动啊!那么我们要怎么做呢?本文的作者将为大家介绍一个教程,通过深度学习方法为黑白老照片自动上色,带我们重新忆起那段老时光!
Expectation Maximization (EM) 是一种迭代算法,常用于处理含有隐变量的概率模型。在本篇文章中,我们将介绍EM算法的基本原理和应用领域,并通过一个简单的例子来说明其使用方法。
学习如何进行图片的颜色空间转换,视频中追踪特定颜色的物体。图片等可到文末引用处下载。
HDR系列前几期为大家介绍了HDR的色调映射技术(Tone Mapping)。其中提到:在色调映射环节,为了便于操作,且不使图像颜色产生巨大失真,色调映射算法通常会仅处理图像亮度信息,将HDR图像亮度映射到SDR图像亮度域中,通过原HDR图像的颜色信息,恢复并重建SDR图像的颜色信息。由于前面的主题是色调映射,因此颜色转换相关技术,我们没有深入介绍。但颜色转换或色域映射问题(Color Transfer or Gamut Mapping),也是HDR的重要环节。本文将介绍HDR中颜色转换(或色域映射)技术,分为两个部分,第一部分介绍色域映射的定义以及相关背景知识;第二部分将介绍代表性的色域映射算法,特别对ITU中相关标准进行浅析。
有没有遇到过下载的视频原始数据文件是y4m格式的情况,没有办法播放和查看,是不是很苦恼,本文教你处理方法。
Affinity Photo for mac是应用在Mac上的专业修图软件,除了通常的闪避,刻录,克隆,补丁,瑕疵和红眼工具,你还会发现一个几乎神奇的修复画笔,频率分离功能,以及内置的全套液化功能。使用Affinity Photo可以实现您从未想到的精确度。无论是切割物体,创建面具还是选择性地进行调整,您都可以轻松地进行极其精确的选择。
作者:严涛 浙江大学作物遗传育种在读研究生(生物信息学方向)伪码农,R语言爱好者,爱开源。
深度学习确实在机器学习领域,尤其是图像识别任务中重新调整了东西。2012年,Alex-net发起了一项(仍然远未结束)的竞赛,以解决或至少显着改善计算机视觉任务。虽然主要思想非常稳定(对所有事物都使用深度神经网络),但研究人员却采用了不同的方法:
本篇文章目的将为你详细罗列 Python OpenCV 的学习路线与重要知识点。核心分成 24 个小节点,全部掌握,OpenCV 入门阶段就顺利通过了。
在这篇文章中,我将介绍如何从视频中查找并标记车道。被标记的车道会显示到视频上,并得到当前路面的曲率以及车辆在该车道内的位置。首先我们需要对图像进行相机失真校正,这里就不作详细介绍了。我们的关键任务是识别图片中属于车道的像素,为此我们使用了“颜色阈值”的概念。
计算机视觉市场巨大而且持续增长,且这方面没有标准API,如今的计算机视觉软件大概有以下三种:
在Python中,可以使用OpenCV库来实现颜色追踪。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用OpenCV来追踪指定颜色的对象:
在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后,我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时,甚至可能不需要深度学习模型,经过一些处理后一个简单的分类器可能就足够了。
来源:机器学习那些事本文约2700字,建议阅读5分钟本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。 http://www.demodashi.com/demo/12967.html 概述 本文中的人体肤色检测功能采用 OpenCV 库实现。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上. 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口
S:表示颜色的饱和度,表示颜色的纯度和该颜色的最大纯纯度之间的比率。。范围 0-1
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