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二十.图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效

1.1 概述 所谓量化(Quantization),就是将图像像素点对应亮度连续变化区间转换为单个特定过程,即将原始灰度图像空间坐标幅度离散化。...如果量化等级为2,则将使用两种灰度级表示原始图片像素(0-255),灰度小于128取0,大于等于128取128;如果量化等级为4,则将使用四种灰度级表示原始图片像素,新图像将分层为四种颜色,0...1.3 K-Means聚类量化处理 上一小节量化处理是通过遍历图像中所有像素点,进行灰度图像幅度离散化处理。...b = img[y, x][0] g = img[y, x][1] r = img[y, x][2] #循环设置小区域采样...b = img[y, x][0] g = img[y, x][1] r = img[y, x][2] #循环设置小区域采样

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万字长文告诉新手如何学习Python图像处理(上篇完结 四十四) | 「Python」有奖征文

下图展示了图像信号数字化处理过程。 下图展示了图像中某一点像素(205,89,68)所对应三原色像,其中R表示红色分量、G表示绿色分量、B表示蓝色分量。...彩色图像通常包括RGB三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度化就是使彩色图像RGB三个分量相等过程。...假设某点颜色由RGB(R,G,B)组成,常见灰度处理算法如表所示: 图像阈值化(Binarization) 旨在剔除掉图像中一些低于或高于一定像素,从而提取图像中物体,将图像背景和噪声区分开来...设A,B为集合,A被B腐蚀,记为A-B,其定义为: 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覆盖区域像素点最小,并用这个最小来替代参考点像素。...比如,原始图像像素点为红色(R-255, G-0, B-0),进行转换之后变为绿色(R-0, G-255, B-0),之后所有是红色地方都会被自动转换为绿色,而颜色查找表就是将所有的颜色进行一次(

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OpenCV 教程 02: OpenCV 核心操作

访问像素并修改它们 >>> import numpy as np >>> import cv2 as cv >>> img = cv.imread('messi5.jpg') 接下来就可以通过其行和列坐标访问像素...157 166 200] # #访问B通道像素,那么传入索引 0,相应访问 R 通道,就是 2 >>> blue = img[100,100,0] >>> print( blue ) 157 >>>...更优雅访问并修改像素做法是这样: # 访问坐标10,10 出 R >>> img.item(10,10,2) 59 # 修改坐标10,10 出 R >>> img.itemset((10,10,2...拆分和合并图像 有时你需要单独处理图像 BGR 通道。...你可以通过以下方式简单地做到这一点: >>> b,g,r = cv.split(img) >>> img = cv.merge((b,g,r)) 但是,cv.split 效率没有下面使用索引方式高:

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JPEG编码和解码

YUV与RGB相互转换公式如下(RGB取值均为0-255): Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B   U = -0.147R - 0.289G + 0.436B   ...V = 0.615R - 0.515G - 0.100B   R = Y + 1.14V   G = Y - 0.39U - 0.58V   B = Y + 2.03U 2.2 将图像8*8分块...任何连续实对称函数付立叶变换中只含余弦项,因此余弦变换与付立叶变换一样有明确物理意义。DCT是先将整体图像分成N*N像素块,然后对N*N像素块逐一进行DCT变换。...到达接收端后通过反离散余弦变换回到样,虽然会有一定失真,但人眼是可以接受。二维正反离散余弦变换算式: ? ? 其中N是像块水平、垂直像素数,一般取N=8。...*Cb +128; B= Y +1.772*Cb +128; 还有一个问题,通过变换得出RGB可能超出了其定义域,

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二十二.图像金字塔之图像向下取样和向上取样

在上图中,将图像G0转换为G1、G2、G3,图像分辨率不断降低过程称为向下取样;将G3转换为G2、G1、G0,图像分辨率不断增大过程称为向上取样。...其中,高斯核卷积运算就是对整幅图像进行加权平均过程,每一个像素,都由其本身和邻域内其他像素(权重不同)经过加权平均后得到。...表示输出图像,和输入图像具有一样尺寸和类型 dstsize表示输出图像大小,默认为Size() borderType表示像素外推方法,详见cv::bordertypes 实现代码如下所示: # -...它将图像在每个方向上扩大为原图像2倍,新增行和列均用0来填充,并使用与“向下取样”相同卷积核乘以4,再与放大后图像进行卷积运算,以获得“新增像素。...如图所示,它在原始像素45、123、89、149之间各新增了一行和一列为0像素

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【计算机视觉处理4】色彩空间转换

我们认为灰度图只有一个图层,而普通彩色图像则有三个图层。 对于灰度图来说,像素强调是白色程度,当像素为0时图像表现为黑色,当像素为255时图像表现为白色。...g = img[:, :, 1] # 切片提取R通道 r = img[:, :, 2] 因为在OpenCV中图片模式默认是BGR,因此我们分离第0个通道是b,第一个和第二个分别是gr。...可以看到原图娜娜面色红润,所以R通道皮肤部分要比较亮(颜色偏白,像素较高)。...b, g, r = cv2.split(img) 在代码中我们调用了cv2.split(),如果我们图片有三个通道我们需要用三个参数接收,如果有四个通道则需要用四个参数接收。...当然我们不需要自己计算,在OpenCV中提供了色彩空间转换函数cv2.cvtColor(),函数格式如下: dst = cv2.cvtColor(src, code) 该函数接收两个参数,分别是要转换图片和转换模式

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图像增强算法Retinex原理与实现详解

def single_scale_retinex(img, sigma)::定义了一个函数single_scale_retinex,接收两个参数img和sigma,分别代表输入图像和高斯核标准差。...具体步骤如下: 对输入图像RGB三个通道进行分离。 分别对三个通道像素进行对数运算,得到对数图像。 将对数图像乘以系数alpha和beta,得到颜色恢复后图像。...对最终增强图像进行像素范围限制,确保像素在0-255之间。 将最终增强图像转换为无符号整数类型,并返回。...def retinex_process(img, sigma_list, G, b, alpha, beta)::定义了一个函数retinex_process,接收六个参数img、sigma_list、...Gb、alpha和beta,分别代表输入图像、高斯核标准差列表、融合权重系数G、常数b、颜色强度调整系数alpha和颜色平衡系数beta。

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Python图像灰度变换及图像数组操作

可以通过下面几种方法,将图像转换为灰度:1.浮点算法:Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数方法:Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法:Gray =(R*76...+G*151+B*28)>>8;4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3;5.仅取绿色:Gray=G;通过上述任一种方法求得Gray后,将原来RGB(R,G,B)中R,G,B统一用Gray替换,形成新颜色...RGB(Gray,Gray,Gray),用它替换原来RGB(R,G,B)就是灰度图了。......200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素求平方后得到图像(二次函数变换,使较暗像素变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot......200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素求平方后得到图像(二次函数变换,使较暗像素变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot

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十一.灰度直方图概念及OpenCV绘制直方图

对于离散函数,固定ΔD为1,则:H(D)=A(D)-A(D+1)。 色彩直方图是高维直方图特例,它统计色彩出现频率,即色彩概率分布信息。通常这需要一定量化过程,将色彩分成若干互不重叠种类。...函数原型如下: hist(数据源, 像素级) 参数: 数据源必须是一维数组,通常需要通过函数ravel()拉直图像 像素级一般是256,表示[0, 255] 函数ravel()将多维数组降为一维数组...,它为[0],彩色图像则为[0]、[1]、[2],分别表示BGR mask表示掩码图像,统计整副图像直方图,设为None,统计图像某一部分直方图时,需要掩码图像 histSize表示BINS...1.5, 2.4, 4.6, 8] plt.plot(y3, color="r") plt.show() 输出结果有三条线,如下所示: 最后给出调用calcHist()计算BGR灰度级并绘制图形代码...) plt.plot(histg, color='g') plt.plot(histr, color='r') plt.show() 输出结果如下图所示: ---- 四.总结 写到这里,本篇文章介绍结束

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python---PIL库图像处理

将图片颜色通道分离用split函数: from PIL import Image image = Image.open('lufei.png') image.show() r,g,b = image.split...() r.show() g.show() b.show() 将图片颜色通道合并用merge函数: from PIL import Image image = Image.open('lufei.png...') r,g,b = image.split() im_merge = Image.merge("RGB",[b,g,r]) im_merge.show() 不同rgb排列方式会得到不同颜色效果...对图片像素操作,强化像素效果: 左边为像素*1.5,中间原图,右边*2.5效果比较 ?...首先导入PIL库和numpy库 读取图片,并将图片重新调整大小,接着转换为矩阵,转换为矩阵时候, 矩阵是一个(x,y,z)数据,x和y是他长和宽,然后z是他rgb数值,0就是r,1就是g,2就是

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opencv里面直方图意义

直方图可以是彩色图片,也可以是灰度图,直方图X轴范围是(0-255),Y轴则是不同像素上,像素数量,如果是彩色图片Y轴则会有R,G,B三种像素展示,如果是灰度则只有一种像素展示。...一些术语 BINS: 默认情况直方图是显示0-255范围内每个像素像素数量,当然我们也可以设置一个个区间来统计这个区间内像素数量,比如(0-15),(16-31),(240-255)例子连接...,正常下是[0-255]代表所有的像素 使用方法 直方图可以通过opencv内置函数来展示,也可以通过numpy函数来展示,这里推荐使用numpy来打印直方图,opencv内置方法代码比较长,...def color_histogram(): """ 彩色图 :return: """ # 蓝 绿 红 color = ('b', 'g', 'r'...直方图意义 在计算机视觉领域,常常要处理各种各样图片,通过观察图片直方图,可以使我们在加工图片时更加合理调整一些函数参数,比如边缘检测,高斯模糊,切割,透视,二化等等。

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ICCV 2023 | COOL-CHIC: 基于坐标的低复杂度分层图像编码器

这种方法受到基于坐标的神经表示启发,其中图像被表示为一个学习函数,将像素坐标映射到 RGB 。然后使用熵编码发送映射函数参数。在接收端,通过所有像素坐标的映射函数来获得压缩图像。...自回归概率模型 图2 : \hat{y}_{ijk} 熵解码过程,先验条件为其在空域上相邻已解码latent像素 在训练过程中,latents \hat{y} 中加入噪声以减少后续量化带来性能下降...其通过生成网络以获得某点像素 RGB 。...损失函数 \min \mathrm{D}(\mathbf{x}, \hat{\mathbf{x}})+\lambda \mathrm{R}(\hat{\mathbf{x}}) \quad(3) 训练过程损失函数同时考虑码率和失真...(\hat{\mathbf{y}})+\mathrm{R}_{\mathrm{MLP}}\right) \quad(5) 并且同样使用拉普拉斯分布对量化模型参数进行分布估计,以 \theta

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opencv里面直方图意义

直方图可以是彩色图片,也可以是灰度图,直方图X轴范围是(0-255),Y轴则是不同像素上,像素数量,如果是彩色图片Y轴则会有R,G,B三种像素展示,如果是灰度则只有一种像素展示。...一些术语 BINS: 默认情况直方图是显示0-255范围内每个像素像素数量,当然我们也可以设置一个个区间来统计这个区间内像素数量,比如(0-15),(16-31),(240-255)例子连接...,正常下是[0-255]代表所有的像素 使用方法 直方图可以通过opencv内置函数来展示,也可以通过numpy函数来展示,这里推荐使用numpy来打印直方图,opencv内置方法代码比较长,...def color_histogram(): """ 彩色图 :return: """ # 蓝 绿 红 color = ('b', 'g', 'r'...在计算机视觉领域,常常要处理各种各样图片,通过观察图片直方图,可以使我们在加工图片时更加合理调整一些函数参数,比如边缘检测,高斯模糊,切割,透视,二化等等。

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神经网络基础

参数:权重:w \in R^{n_x}w∈R​n​x​​​​, 偏置:b \in Rb∈R 输出预测结果:\hat{y} = \sigma(w^Tx+b)=\sigma(w_1x_1+w_2x_2+.....当 w 大于最优解 w′ 时,导数大于 0,那么 w 就会更小方向更新。反之当 w 小于最优解 w′ 时,导数小于 0,那么 w 就会更大方向更新。迭代直到收敛。...)^2=1-(g(z))^21−(tanh(z))​2​​=1−(g(z))​2​​ 1.2.3.2 导数计算图 那么接下来我们来看看含有多个变量到导数流程图,假设J(a,b,c) = 3{(a +...什么是向量化 由于在进行计算时候,最好不要使用for循环去进行计算,因为有Numpy可以进行更加快速量化计算。...() print("计算所用时间%s " % str(1000*(end-start)) + "ms") Numpy能够充分利用并行化,Numpy当中提供了很多函数使用 函数 作用 np.ones or

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