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图像处理-下采样

图像处理之下采样 下采样 下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的目的有： 1、使得图像符合显示区域的大小； 2、生成对应图像的缩略图； 3、处理大型图像减少运算量。...下采样实现 两种方式： 方法一，for循环隔行隔列循环遍历每一个像素点 %读入图像进行下采样 %两种方法用时只需将对应方法注释掉其中一个即可 clear all; close all; clc; img...可见在大型图片下采样时还是尽量避免for嵌套循环，转而用矩阵向量的计算方式，这样会省不少时间 。 DCT域下采样算法 在传统的图像，视频的后处理阶段，一般会涉及到图像大小的缩放问题。...通过在视频解码中使用频域下采样技术，我们在400M主频的手机上实现了720p的流畅解码，在400M主频的CPU上实现了1080p的视频解码，但不是很流畅。...% dct频率域下采样算法，根据下面论文提到的算法实现 % 一种高效的DCT域图像下采样方法 中国图像图形学报 2005年4月 %程序作者： celery.chen@yahoo.com.cn ，2010

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python 下采样和上采样

前言 由于工作数据量较大，训练模型很少直接单机python，一般都采用SparkML，最近把SparkML的工作使用python简单的写了一下，先写个上下采样，最终目的是为了让正负样本达到均衡（有人问：...= frac: zcopy = zcopy.append(z) sample_data = pd.concat([zcopy,f]) 查看采样的结果： 下采样 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡...利用dataframe的sample方法 frac = float(len(z) / len(f)) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡 sample_data = pd.concat...利用np.random.choice() （个人感觉有点繁琐，不推荐） import numpy as np # 得到所有正样本的索引 z_index = np.array(z.index) # 下采样就是从多量的样本中抽取一部分数据直到和少量的样本达到平衡...under_sample_indices = np.concatenate([z_index,random_f_index]) # 根据索引得到下采样所有样本点 under_sample_data =

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    Python图像处理库-PIL获取图像的数值矩阵

    上一小节已经介绍了如何安装 PIL 以及 Image 类的简单使用，比如从当前路径下加载名为 shiliu.jpg 的图像。...# JPEG print(img.size) # 图像的尺寸 # (1920, 1920) print(img.mode) # 图像的模式 # RGB 我们知道 RGB 图像实际上是由三个相同形状的数值矩阵横向拼接而成的...RGB 图像（不同模式的数值矩阵排列可能不同）每个像素点呈现的颜色由三个数值矩阵对应位置的三个值决定，可以用一个三元组来表示，比如图示中的像素点 A 表示为 RGB(255, 0, 255)，像素点 B...我们可以使用 list(img.getdata()) 将其转换成 Python 的 list 对象。 from PIL import Image img = Image.open(r'....这种获取和操作图像像素的方式比较麻烦，并且在深度学习中，图像完整的数值矩阵可能更为常用。

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    Python图像处理库-PIL获取图像的数值矩阵

    图像处理库-初识PIL中已经介绍了如何安装 PIL 以及 Image 类的简单使用，比如从当前路径下加载名为 shiliu.jpg 的图像。...# RGB 我们知道 RGB 图像实际上是由三个相同形状的数值矩阵横向拼接而成的，数值矩阵中的每个元素值的范围为 (0, 255)。...[Pixel.jpg] RGB 图像（不同模式的数值矩阵排列可能不同）每个像素点呈现的颜色由三个数值矩阵对应位置的三个值决定，可以用一个三元组来表示，比如图示中的像素点 A 表示为 RGB(255, 0...我们可以使用 list(img.getdata()) 将其转换成 Python 的 list 对象。 from PIL import Image img = Image.open(r'....这种获取和操作图像像素的方式比较麻烦，并且在深度学习中，图像完整的数值矩阵可能更为常用。

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    python的常见矩阵除法_Python矩阵除法

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 我有一个关于按元素划分矩阵的问题，我的意思是我想要第一个矩阵的元素[I，j]除以第二个矩阵(Q)的元素[I，j]。...在 一些背景信息：我从我的存储器加载了一个图像。...我把每个像素的单色值存储在一个叫做“pixelMatrix”的矩阵中 此命令将大矩阵(128×128)转换为较小的矩阵(8×8)foto_dct = skimage.util.view_as_blocks...(pixelMatrix, block_shape=(8, 8)) 现在，在完成这项工作之后，我需要将foto_dct中的每个矩阵除以一个不同的矩阵(在这段代码中称为“Q”)。...顺便说一下，我试过换衣服x[i,j] = x[i,j] / Q[i,j] 通过x[i,j] = x[i,j] / 2 得到了正确的结果(虽然四舍五入)。

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    数字图像处理学习笔记（二）——图像的采样和量化

    专栏链接：数字图像处理学习笔记 一、数字图像的像素表示 像素的概念：数字图像由二维元素组成，每一个元素具有一个特定的位置（x,y）和幅值f(x,y),这些元素就称为像素。 ?...---- 二、图像的采样和量化 ★大多数传感器的输出是连续电压波形 ★为了产生一幅数字图像，需要把连续的 感知数据转化为数字形式 ★这包括两种处理：采样和量化 ?...★图像的采样和量化 ★图像的采样 图像空间坐标的数字化 用数字表示位置（点的坐标） 空间坐标(x,y)的数字化 采样对应空间分辨率 ?...★非统一的图像的采样 在灰度级变化尖锐的区域，用细腻的采样，在灰度级比较平滑的区域，用粗糙的采样。 ? ☆在边界附近使用较少的灰度级。剩余的灰度级可用于灰度级变化比较平滑的区域。...☆避免或减少由于量化的太粗糙，在灰度级变化比较平滑的区域出现假轮廓的现象。 非统一的图像的采样更符合实际情况 ---- 三、数字图像表示：三种方法 ? ?

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    【音视频原理】图像相关概念 ④ ( YUV 排列格式 | 打包格式 | 平面格式 | YUV 表示法 | YUV 采样格式表示方法 | YUV 4:2:2 采样 | 上采样与下采样概念 )

    ; 三、上采样与下采样概念 在 YUV 色彩编码时 , 经常使用 上采样 和 下采样 这两项技术 , 这是数字信号处理中常用的技术 , 它们涉及到对图像的重新采样 , 以改变图像的分辨率或数据量 ;...上采样 和 下采样 都会对图像的质量产生一定的影响 , 下采样可能导致色彩信息的丢失或模糊 , 而上采样可能会引入插值误差或伪像 ; 在应用 上采样 和 下采样 技术时 , 需要权衡图像 质量 / 数据量.../ 处理性能 之间的需求 , 并选择适当的采样方法和参数 ; 1、下采样 Downsampling 下采样 ( Downsampling ) 是降低 图像分辨率 或 数据量 的过程 ; 在 YUV 色彩编码时...和 垂直方向 都进行了 2:1 的下采样 , 即每两个 水平方向 和 垂直方向的 像素共享一个色度样本 ; 2、上采样 Upsampling 上采样 ( Upsampling ) 是 增加图像分辨率...或 数据量 的过程 ; 被 下采样 的 YUV 图像数据 , 是不能够显示在 屏幕中的 , 因为 YUV 采样数据不全 , 有些像素点没有 UV 色彩信息 , 必须将 YUV 三个分量都补全后 , 才能正常显示

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    苹果、俄勒冈州立提出AutoFocusFormer: 摆脱传统栅格，采用自适应下采样的图像分割

    这两种方案让图像在多次下采样后拥有更多的点，而更多的参数量允许在每个点上存储更多的信息 — 如多个物体的特征信息。...即使在主流图像识别已经全面转向 Transformer 的时代，传统栅格和均匀下采样仍在图像识别网络中大量使用，这大概是因为简单的均匀下采样易于实现（例如使用 strided convolution），...即使文献中有很多效果很好的基于 deformable convolution 或 deformable attention 的方案，它们还是受限于图像的栅格表示形式，导致经常还要把图像转换回栅格形式以进行下采样和上采样的操作...通过多次自适应下采样，可以迅速将高分辨率的图像精简为少量的特征点云，并且，模型会自动根据任务目标（损失函数）来调整在图像不同区域内的采样密度，从而生成的特征点云会在信息量丰富的区域更加稠密，而在不那么重要的区域稀疏...在每个邻域上，AFF 采用标准的 QKV local self-attention 公式： 公式中，P 是位置编码（positional embedding）矩阵。

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    python的矩阵扩充

    a为3*4的矩阵，b为2*4的矩阵，现要形成[ab\frac{a}{b}]一样的矩阵，就需要扩充a 法一： import numpy as np a=np.row_stack( (...c[i]=a[i] else : c[i]=b[i-3] 如果只是扩充这么一次，肯定选择法1 但是如果是要扩充多次，即a,b扩充之后还要进行多次的扩充...这里举个例子： training_set是个（imgMatrix,label)的二维元组，imgMatrix是个60000*784的矩阵，label是个784*1的矩阵。...imgMatrix的一行为一个img，同一种类的img的label是相同的，imgMatrix中共十个种类。...下面程序的目的是从imgMatrix中找出同一种类的img，并分别构成各个种类的矩阵 注释部分采用的法1，循环6000次就需要5.02s，60000次时间更长，不是简单的5.02s*10，我没有继续等待

    1.8K10

    数码相机内的图像处理-图像采样与金字塔

    回到图像的下采样中，如果想要消除采样后导致的混叠，我们需要进行足够的滤波，以使得采样频率能够大于滤波后图像的Nyquist Rate。当然，在实际的任务中，滤波幅度通常还是要通过实验来进行。...为什么对图像做模糊并下采样的金字塔叫做拉普拉斯金字塔？实际上，是利用了如下图所示原理，来用图像和其高斯滤波后的图像的差异来代替了直接对图像做拉普拉斯滤波，从而节省计算量。 ?...特别有意思的是，在我所参考的CMU计算摄影学课程15.463的课程作业中，还提到图像金字塔的一个特别应用：视频动作放大(Motion Magnification) 大家可以看下面的视频感受一下： 欧式视频动作放大...我在如下的Jupyter Notebook中展示了本帖中的相关操作，你可以对着它获取更深入的理解，也能够进一步掌握用Python来进行图像处理的一些技巧。...nbviewer.jupyter.org/gi 跟这一系列专题文章相关的Notebook可以从github.com/yourwanghao/获取 参考资料： 这一篇文章的绝大部分素材来自于 [1] CMU

    1.2K20

    python中矩阵的转置_Python中的矩阵转置

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换....讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法:...,可以使用zip函数: print map(list, zip(*arr)) 本节提供了关于矩阵转置的两个方法,一个比较清晰简单,另一个比较快速但有些隐晦....有时候,数据到来的时候使用错误的方式,比如,你使用微软的ADO接口访问数据库,由于Python和MS在语言实现上的差别....(*arr)) 但是,在特定的情况下,上面的方法对效率的微弱提升不能弥补对复杂度的增加.

    3.5K10

    python矩阵计算 gpu_矩阵基本运算的 Python 实现

    参考链接： Python程式转置矩阵 from...import与import区别在于import直接导入指定的库，而from....import则是从指定的库中导入指定的模块  import...as...则是将import A as B,给予A库一个B的别称，帮助记忆  在机器学习中，对象是指含有一组特征的行向量。...这个领域最出色的技术就是使用图形处理器的 GPU 运算，矢量化编程的一个重要特点就是可以直接将数学公式转换为相应的程序代码，维度是指在一定的前提下描述一个数学对象所需的参数个数，完整表述应为“对象X基于前提...scatter(x,y)和plot(x,y,'*')的效果一致就是根据x和y坐标绘制出所有点而已，  而plot默认是将所有点按一定的顺序连接成一条多段线当plot指定了线性时，就可以绘制不同的图像，比如...1.347183,13.175500],[1.176813 ,3.167020],[-1.781871 ,9.097953]]  dataMat= mat(dataSet).T #将数据集转换为 numpy矩阵

    1.8K20

    python开发：基于SSD下的图像内容识别（二）

    感谢 @zcl1122指出的倒数第三节代码中的i错误的被简书转行成大写的I的问题。 上一节粗略的描述了如何关于图像识别，抠图，分类的理论相关，本节主要用代码，来和大家一起分析每一步骤。...checkpoint的文件夹下面，这个问题git上这个同学解释了，详细的去看下https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow/issues/150 最后的最后，下载你需要检测的网路图片...，使他满足input的条件 #我们用的TensorFlow下的一个集成包slim，比tensor要更加轻便 slim = tf.contrib.slim #训练数据中包含了一下已知的类别，也就是我们可以识别出以下的东西...下面在拓展一下视频的处理方式，其实相关的内容是一致的。...利用moviepy.editor包里面的VideoFileClip的切片的功能，然后对每一次切片的结果进行process_image过程就可以了，这边就不贴代码了，需要的朋友私密我。

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    python图像处理-像素操作换背景(下)

    前言 本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。...处理图片的阴影 这里利用到了getdata这个方法，返回图片所有点的像素值，存在一个列表里。...接着查个一下比较相近区域的一个像素值，一会条件判断时需要用到，具体需要根据实际效果来调整，最后将新的数据写回图片保存就可以了。 ? ? ? ?...更换图片背景色 上面去除阴影的方法，其实是将不符合我们要求的元素换成白色像素点了，更换背景其实就是把白色换成你要的一个颜色就是了，处理效果还不是很好。 ?...## 总结 这里只是讲了一下处理图片的一个思路，效果可能不是很好，想要更好的效果需要一些更好的处理算法了，前面只是讲了如何更换纯色背景，如果想要把一个人物放到一个风景背景图上的，可以使用前面学的贴图的方法

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    YOLOv8改进：下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列

    本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。...使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。...此外，为了研究 HWD 的好处，我们提出了一种新的指标，称为特征熵指数（FEI），它衡量 CNN 中下采样后的信息不确定性程度。具体来说，FEI 可用于指示下采样方法在语义分割中保留基本信息的能力。...我们的综合实验表明，所提出的 HWD 模块可以（1）有效地提高具有各种 CNN 架构的不同模态图像数据集的分割性能；(2) 与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。 图1所示。...DeepLabv3+中平均池化、最大池化、跨行卷积和HWD的下采样示例[13]。

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