伪彩色增强是把灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的颜色，简单来说，就是给一个黑白图像“上色”的过程。很多灰度图像因为自身色彩原因，在人眼的判别中不是十分方便，所以要对一些灰度图像进行伪彩色增强。增强后的灰度图像颜色种类越多，人眼能够识别的信息也越多。今天就给大家分享两种伪彩色合成的方法和代码。
红外成像的最终目的是用图像来表现温度变化，并且可以通过颜色来区分出不同热量的物体轮廓和形状。那么，到底用什么颜色来表示什么温度呢？是否有什么标准规范呢？
当一束白光通过一个玻璃棱镜时，出现的光束 不是白光，而是由一端为紫色到另一端为红色的 连续彩色谱组成
其原因有两条：一是看似简单的数学公式可以生成十分复杂的图像图形，二是看似十分复杂的图像图形可以由简单的数学公式实现。
点击上方“小白学视觉”，选择“星标”公众号 以下文章来源于OpenCV学堂，作者gloomyfish
当前的环境下，出门测体温已经是预防疫情有效手段之一，传统的测温方法就是测温枪，它的缺点就是近距离、手持式的，在大规模或者大流量的人群中使用，容易导致人群聚集排队等待、效率不够高。这次抗疫的过程中也有很多机场，车站人流密集的场所实现了AI无感测温，行人只要体温正常即可通过，高于规定阈值则会自动报警与跟踪标注，这项黑科技就是基于红外热成像 + 视觉识别 两大核心技术加持的无感测温系统。他们是怎么做到的，小编斗胆来解密一波，如有缪误之处，恳请指正！
figure,imshow(gray,’Colormap’,jet(255))；
首先，让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。
Python地图可视化库有大家熟知的pyecharts、plotly、folium，还有稍低调的bokeh、basemap、geopandas，也是地图可视化不可忽视的利器。
导入混合图后，图像显示区会显示混合图每张子图，通过方向键左右切换，或者通过标注工具栏中图片id切换
算法：灰度分层是按照灰度值范围划分为不同的层级，然后给每个层级赋予不同的颜色，从而增强不同层级的对比度。灰度分层技术将灰度图像转换为伪彩色图像，且伪彩色图像的颜色种类数目与强度分层的数目一致。
PaddleSeg是基于PaddlePaddle开发的图像分割开发套件，覆盖了DeepLabv3+、U-Net、ICNet、PSPNet、HRNet、Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计，以配置化方式驱动模型组合，帮助开发者更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
彩色图像比灰度图像拥有更丰富的信息，它的每个像素通常是由红（R）、绿（G）、蓝（B）3个分量来表示的，每个分量介于0～255之间。
随着人口老龄化日益增加，老年人跌倒的比例逐年增高，本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以，误检较少。
黑白照片，在我们日常生活中已很难见到，在技术不发达的过去，它承载了无数人的美好的回忆。今天，小白为大家带来神奇的图像着色技术，在图像着色技术的帮助下，黑白照片记载美好的回忆将愈发色彩斑斓。
好久没更新，趁着中午休息更新一下， 这次的是分形中的谢尔宾斯基地毯，3阶的地毯是下面这个形状（不是二维码哈☺）：
MPR(Multi-Planar Reformatting)，多平面重建，是将扫描范围内所有的轴位图像叠加起来再对某些标线标定的重组线所指定的组织进行冠状、矢状位、任意角度斜位图像重组。MPR适用于任一平面的结构成像，以任意角度观察正常组织器官或病变，可以显示腔性结构的横截面以观察腔隙的狭窄程度、评价血管受侵情况、真实地反映器官间的位置关系等。
Matplotlib 是一个 Python 绘图库，可以跨平台生成各种硬拷贝格式和交互式环境的出版品质数据。
在今年3月份结束的AI Studio无人车车道线检测挑战赛中，参赛选手王林华取得了总决赛第二名的好成绩。赛后选手积极投稿，分享了从备赛到参赛过程中的宝贵经验，获得了额外1000元京东卡的稿费奖励。
Iobrcbr = imreconstruct(imcomplement(Iobrd),imcomplement(Iobr));
数字图像： 被定义为一个二维函数，f(x,y)，其中x,y代表空间坐标，f代表点（x,y）处的强度或灰度级。和普通的笛卡尔坐标系有区别，在计算机中坐标系左上角为原点：
图像在将实际的景物转换为图像数据时， 通常是将传感器分别接收红、 绿、 蓝三个分量的信息， 然后将红、 绿、 蓝三个分量的信息合成彩色图像。 该方案需要三块滤镜， 这样价格昂贵，且不好制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。
可以使用matplotlab.pyplot【显示图片工具】 和 Pillow【图片处理工具】 结合使用
绘图描述：由若干个给定的三维散点（x,y,z）绘制一个三维的曲面，具体的效果如图：
我们经常看到Visium 空间转录组报告中有图像数据，那么它是怎么得的呢？今天给大家演示一下用ImageJ来处理空间图像数据，尽管这只是ImageJ众多功能中的一个。
griddata函数 ————- %使用griddata插值 A=[1.486,3.059,0.1;2.121,4.041,0.1;2.570,3.959,0.1;3.439,4.396,0.1;4.505,3.012,0.1;3.402,1.604,0.1;2.570,2.065,0.1;2.150,1.970,0.1;1.794,3.059,0.2;2.121,3.615,0.2;2.570,3.473,0.2;3.421,4.160,0.2;4.271,3.036,0.2;3.411,1.876,0.2;2.561,2.562,0.2;2.179,2.420,0.2;2.757,3.024,0.3;3.439,3.970,0.3;4.084,3.036,0.3;3.402,2.077,0.3;2.879,3.036,0.4;3.421,3.793,0.4;3.953,3.036,0.4;3.402,2.219,0.4;3.000,3.047,0.5;3.430,3.639,0.5;3.822,3.012,0.5;3.411,2.385,0.5;3.103,3.012,0.6;3.430,3.462,0.6;3.710,3.036,0.6;3.402,2.562,0.6;3.224,3.047,0.7;3.411,3.260,0.7;3.542,3.024,0.7;3.393,2.763,0.7]; x=A(:,1); y=A(:,2); z=A(:,3); scatter(x,y,5,z)%散点图 figure [X,Y,Z]=griddata(x,y,z,linspace(1.486,4.271)’,linspace(1.604,4.276),’v4′);%插值 pcolor(X,Y,Z); shading interp%伪彩色图 figure, contourf(X,Y,Z) %等高线图 figure, surf(X,Y,Z)%三维曲面
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相机是机器视觉解决方案系统的核心部件，广泛应用于各个领域，尤其是用于生产监控、测量任务和质量控制等。工业数字相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用。这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响，如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的分类形式有很多，下文将详细介绍几种常用类型的工业相机。 面阵相机与线阵相机的区别在于前者是以面为单位进行图像采集，可以直接获得完整的二维图像信息，后者的以“线”为单位，虽然也是二维图形，但长度较长，而宽度却只有几个像素。这是因为线阵相机的传感器只有一行感光元素。虽然面阵相机的像元总数较多，但分布到每一行的像素单元却少于线阵相机，因此面阵相机的分辨率和扫描频率一般低于线阵相机。
Google Earth Engine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是卫星数据）进行在线可视化计算和分析处理的云平台。该平台能够存取卫星图像和其他地球观测数据数据库中的资料，并具有足够的运算能力对这些数据进行处理。
本文讲述Arcgis Image Server相关以及在OL2中如何加载Arcgis Server发布的影像服务。
影像阅片是PACS最核心的部分，主要用来给医生提供调阅影像和影像处理，基础功能一般厂商都有，比如序列、旋转、放大缩小、标注、窗宽调整、四角信息设置、定位线、比例尺、测量、裁剪、伪彩等等，三维重建是一个亮点功能，很多厂商目前由于技术瓶颈尚未实现。这套PACS系统源码是带三维重建和还原的，是符合市场需求的PACS系统。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
Deep Learning Prediction of IncomingRainfalls: An OperationalServicefor the City of Beijing China
在人工智能行业有这么一句话：“深度学习有多智能、背后就有多少人工”。这句话直接说出了深度学习从业者心中的痛处，毕竟模型的好坏数据占着很大的因素，但是数据的标注成本却让很多从业者感到头疼。在标注中，矩形框标注还相对简单，但是对于像素级别的分割标注，往往需要大量的点将目标轮廓抠出来，这需要大量的时间和人力成本去完成。
深度学习大法固然好，但算法训练需要标注大量数据，不论是时间还是金钱成本都让很多从业的小伙伴们头疼不已。矩形框标注还相对简单，遇到像素级别的分割标注，工作量又是几倍的往上翻，小编不禁想：要是能有自动标注的工具该有多好！
这个博客是自己的第一篇博客，瞎写实验中。。。 (2020年2月第一次更新，调整了一下格式，增加了常用的颜色图形式）
在上一篇中，我们介绍了什么是3D相机。但是对于初次接触3D相机的同学，可能首先面临的问题是如何处理3D相机得到的数据。3D相机的数据分为两种方式：三维点云数据方式，二维数据方式。其中，三维数据保存的格式有csv,txt，ply，stl等。二维数据通常以二维图像的形式存在，其中保存Z方向的二维图像被称为深度图像。本篇主要介绍一下深度图像的生成与处理。
图像的绘制一般都是这样的过程，先导入绘制的库，准备我们要用的数据，将画布建立好，最后就是绘制一下，看看效果。
Origin软件是一款科学数据分析和可视化工具，主要用于绘制和分析各种类型的数据图表。它支持多种数据格式和数据源，可以快速导入和处理数据。
（1） reduce_C_function 参数用于显示每一个 bin 的最大值，从而代替平均值
记录神经元胞内电活动对于研究神经元之间的信息传递机制具有重要的意义。当前，膜片钳技术中用到的电极不仅可以测量神经元中动作电位的传导，而且还可以测量阈值下突触后电位（PSP）等电活动。在神经科学领域，大规模同时记录一个神经网络中大量神经元的胞内电活动具有更为重要的意义，但是，膜片钳电极本身并不十分适合按比例缩放成密集电极阵列，膜片钳技术同时一般只能测量一个或几个神经元的电活动。因此，研制出能够同时记录大规模数量神经元胞内电活动的电极阵列是神经科学和脑科学领域所亟待攻克的技术。近期，来自于美国哈佛大学保尔森工程与应用科学学院的研究团队在Nature Biomedical Engineering杂志发表题目为《A nanoelectrode array for obtaining intracellular recordings from thousands of connected neurons》研究论文，报道了一种纳米电极阵列，它可以同时从数千个体外连接的哺乳动物神经元中记录细胞内电活动信号。本文对该项研究作一个简单的报道。
现在自己在做红外成像仪的越来越多了，两年前有个井下机电设备运行状态的科研项目，当时使用了 AMG8833（8*8 像素），科研毕竟就是科研，后来也没有听说成果得到应用的消息， 我想也是， 8*8 能干什么，也就能做个红外测温枪吧。 前段时间因为公司生产电路板测试需要，打算买一台红外成像仪测量电路板发热是否正常，商用的价格还是有些小贵的，我们电路板都不大所以就找了一台便宜的先用着，无意中发现了 MLX90640 这个东西， 32*24像素， 768 个测温点，基本上可以成像用了。现在都智能手机、信息化、人工智能了，能不能用 MLX90640 做个能和手机连接成像的红外模块呢，那样的话测试、存储岂不是很方便。 说做就做，马上行动。。。。。
人类所接受的信息中，视觉信息占比大于60%，听觉信息占20%，其余信息占比小于20%，所以真的“百闻不如一见”！一般将视觉信息称为图像信息，其特点是直观形象，易懂，信息量大。
最近，Nature发表的一篇揭示了「人工合成胚胎」的研究新进展。剑桥大学遗传学系团队模拟了人体胚胎发育的「原肠胚形成」过程（18-21天）。
作者：方阳, 转载请注明地址。 文件和代码可以在Github下载, markdown推荐用typora打开。 这篇文章是DIP的第二次作业，对图像增强技术进行综述，目录如下：
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