在我的知识星球中,我正在教大家如何编程实现摄影图像的后期处理与优化。目前我的进度在图像的畸变校正这一部分,如下图所示:
从RAW文件到可观察的照片,中间有着好几个复杂的过程。我准备撰写一些文章,教大家一步步用Python实现这个过程。接下来,我们会在此基础上,学习如何编程(尽量基于Python,不排除部分高级算法需要用C++等别的语言)实现基于RAW文件的图像后期处理。我希望这系列文章不仅仅包含科学的内容,甚至还能有一些艺术的内容~
下述解释援引自理查德·斯泽利斯基(Richard Szeliski)的<<计算机视觉算法和应用>>一书。
AR/VR的兴起,让我们喜欢上了3D电影和视频,前提是你需要戴上一副3D眼镜才能感受到3D效果。那么,它是如何工作的?当屏幕只是平面时,我们如何体验3D效果?其实,这些是通过一个叫立体相机的玩意儿来捕获的。
我在文章手机中的计算摄影4-超广角畸变校正中介绍过,真实的镜头和理想的镜头不一样,理想镜头是满足薄透镜模型的:
通过采用图像处理技术,可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出,例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是,由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此,倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题,尤其在数字化、自动化领域。比如,提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率,车牌号码自动 识别与交通监视,手写体自动识别,名片自动归类等。
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、目标检测应用。
在这里我们所说的双目标定是狭义的,讲解理论的时候仅指两台相机之间相互位置的标定,在代码实践的时候,我们才说完整的双目标定。
考虑对图像做畸变校正的背景应用,对于一幅带有畸变的图像 I,使用 OpenCV 的传统畸变校正流程后得到了畸变过程在 X, Y 方向上的两个畸变校正映射矩阵 map_x, map_y;
最近在用 OpenCV 识别棋盘棋子,基本的思路是这样的:先转灰度,再做高斯模糊和二值化,此时棋盘格上有的有棋子,有的无棋子;通过迭代腐蚀,消去棋子,再迭代膨胀回来,就得到了一个纯净的棋盘;识别棋盘,标定位置,对原图做透视变换、仿射变换,得到矩形棋盘;利用霍夫圆形检测或轮廓检测取得棋子;借助于机器学习识别棋子,最终得到对弈局面。
当我们在Python中加载RAW图像并进行局部观察时,会发现如下的图案,这是因为传感器表面的CFA导致的:
从今天开始,我们来学习更加完整的图像后处理和优化流程,这一课我们首先对流程做一个梗概的介绍。
参考链接: python opencv 基础5 : putText() 为图像增加文本
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。 首先看看现在的研究现状。如上的发展趋势可以知道,现在的主要研究方向
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github源码:https://github.com/ageitgey/face_recognition#face-recognition 以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分
以往的人脸识别主要是包括人脸图像采集、人脸识别预处理、身份确认、身份查找等技术和系统。现在人脸识别已经慢慢延伸到了ADAS中的驾驶员检测、行人跟踪、甚至到了动态物体的跟踪。由此可以看出,人脸识别系统已经由简单的图像处理发展到了视频实时处理。而且算法已经由以前的Adaboots、PCA等传统的统计学方法转变为CNN、RCNN等深度学习及其变形的方法。现在也有相当一部分人开始研究3维人脸识别识别,这种项目目前也受到了学术界、工业界和国家的支持。
本文是使用python进行图像基本处理系列的第三部分,在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作,见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》和《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》,下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容,并不会加入任何工程项目中的图像处理内容,本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识,出于这个原因,本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作,此外,还会时不时的使用其他类型的工具库,比如图像处理中常用的OpenCV等: 本系列分为三个部分,分别为part I、part II以及part III。刚开始想把这个系列分成两个部分,但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷,因此不得不把它分成三个部分。系列所有的源代码地址:GitHub-Image-Processing-Python。 在上一篇文章中,我们已经完成了以下一些基本操作。为了跟上今天的内容,回顾一下之前的基本操作:
新增了六个教程: OpenCV 图像处理学习手册 零、前言 一、处理图像和视频文件 二、建立图像处理工具 三、校正和增强图像 四、处理色彩 五、视频图像处理 六、计算摄影 七、加速图像处理 Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册 零、前言 一、设置 OpenCV 二、处理文件,相机和 GUI 三、使用 OpenCV 处理图像 四、深度估计和分割 三、检测和识别人脸 六、检索图像并将图像描述符用于搜索 七、建立自定义对象检测器 八、追踪对象 九、相机模型和增强现实 十、使用 OpenCV 的神
NUKE 14中文版是一款电影特效合成软件。可用于电影、电视和视频游戏行业,以创建高质量的视觉效果和动态图形。
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~
之前介绍了镜头畸变,本文记录校正畸变的模型和方法。 背景 对于常见的镜头径向畸变和切向畸变,在硬件已经无法继续优化时,需要后处理进行校正 模型 一些针孔摄像机会对图像产生严重的畸变,主要有两种畸变: 径向畸变和切向畸变。 径向畸变 📷 径向畸变导致直线看起来弯曲。点距图像中心越远,径向畸变越大。例如,下图显示了一个棋盘的两个边缘用红线标记的图像。但是,你可以看到棋盘的边界不是一条直线,与红线不匹配。所有预期的直线都凸出。 📷 径向畸变可以表示为以下模型 切向畸变 类似地,切向畸变发生是因为摄像透
SNAP软件使用Java语言开发,提供了Python接口snappy,官方教程中也多以Python接口进行示范。但是我在使用Python接口过程中,发现并不是很好用,你必须要同时懂Java语言才能很好地使用Python接口,在IDEA中使用Python接口的代码基本上没有提示,报错了也是Java的错误提示。而且,Java本来是运行在虚拟机上的语言,效率不高,再用Python包一层,更加降低了运行效率。
数字图像是成像系统输出的产物,过程中可能受到各种影响,导致在相同光照、相同材质情况下拍出图像的像素值发生变化。
本文主要介绍如何使用 Python 和 OpenCV实现一个实时曲线道路检测系统。(公众号:OpenCV与AI深度学习)
各位朋友,欢迎来到新的篇章!在前面的文章中,我们学习了如何去除图像中的镜头畸变和晕影(Vignetting),特别的是我还在上一篇文章中讨论了去除晕影操作的合理的位置。如果你忘记了细节,请回顾以下的文章:
几何校正的方法有多种,本次实验我采用 Image to Image 几何校正方法。
在现代信息处理和管理的时代,光学字符识别(OCR)技术成为了一个非常重要的工具。OCR技术能够将图像中的文本内容转换为可编辑的文本,广泛应用于文档管理、数据录入、票据处理等领域。Surya-OCR是一个强大的OCR库,提供了简便的API和高效的字符识别能力,适用于各种场景下的文本提取需求。
OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零、前言 一、OpenCV 和 Qt 简介 二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四、Mat和QImage 五、图形视图框架 六、OpenCV 中的图像处理 七、特征和描述符 八、多线程 九、视频分析 十、调试与测试 十一、链接与部署 十二、Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零、前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一、设置 OpenCV 二、Ope
在我们所获得的遥感影像原始数据中,每一个像素对应的像元值往往是未经明确量化、没有统一量纲的数据(DN值,即Digital Number);而当我们需要利用遥感影像的信息对地物属性进行分析时,则往往需要其辐射亮度值、反射率值等。因此,我们首先需要通过“辐射定标”操作实现上述数据之间的转换。
DxO ViewPoint是一款由法国公司DxO Labs开发的图像校正软件,其特点是可以对图像进行透视校正、失真校正、景深校正等操作,帮助用户快速、准确地将图像纠正为正确的几何形状和比例。
在手机中的计算摄影4-超广角畸变校正中,我为你描述了广角镜头的镜头畸变校正和透视畸变校正,尤其是花了很多篇幅讲述施易昌等人的论文如何校正因为透视畸变导致的人脸拉伸现象。
新时代,人们有人信新的追求,自然而然会有新发明的诞生。去年,在“一带一路”国际合作高峰论坛举行期间, 20 国青年投票选出中国的“新四大发明”:高铁、扫码支付、共享单车和网购。其中扫码支付指手机通过扫描二维码跳转到支付页面,再进行付款。这种新的支付方式,造就二维码满天飞的现象。那么让我们来扒一扒如何使用 Python 来生成二维码图片。
在文章68. 三维重建3-两视图几何中,我们看到通过三角测量,可以确定一个像点在三维空间中的位置,其前提是我们提前获取了这个像点在另外一个图像中的对应点,并且知道了两个相机的相机矩阵。
在进行图像定量分析之前,必须首先对图像背景进行校正。如果不作此操作,有时可能会出现极大或极小值,批量分析后得到的数据是不可信的。
注:本文为博主参考书籍和他人文章并加上自己的理解所编,作为学习笔记使用并将其分享出去供大家学习。若涉及到引用您的文章内容请评论区告知!如有错误欢迎指正!
智能手机摄像头的普及使人们像摄影师一样捕捉日常生活场景。然而,快门速度、焦距光圈比和/或ISO值设置不准确可能导致捕捉到的照片曝光不正确,视觉质量下降。为了以视觉上可取的方式正确调整照片曝光,对于边缘设备开发高效的曝光校正方法至关重要。
图像坏点(Bad pixel) : 图像传感器上光线采集点(像素点)所形成的阵列存在工艺上的缺陷,或光信号进行转化为电信号的过程中出现错误,从而会造成图像上像素信息错误,导致图像中的像素值不准确,这些有缺陷的像素即为图像坏点。
最近在做TOF相机相关的软件,近年来tof相机开始在手机,车载设备,VR等应用开始增多,产业也开始量化,是一个不错的3维相机的方向。
图像传感器中的传感器上每一光线采集的点形成的阵列工艺存在缺陷,或光信号进行转化的过程中出现错误,会造成图像上有些像素的信息有误,导致图像中的像素值不准确,这些有缺陷的像素即为图像坏点(Bad pixel)。
完整的辐射校正包括遥感器校准、大气校正、太阳高度和地形校正。本文主要介绍辐射校正基本概念及区分辐射校正、辐射定标、大气校正。
色彩校正(Color Correction )是指用相同的方法改变图像中的所有像素的颜色值,以得到不同得显示效果。图像采集系统在获得数字图像时,由于一起或环境光照或人为因素的影响,采集的图像往往与原始图像有很大差别。颜色校正可以在一定程度上减少这种差别。
论文名称:《GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations》
文章:A COMPREHENSIVE OVERVIEW OF FISH-EYE CAMERA DISTORTION CORRECTION METHODS
图像Gamma矫正是一种调整图像对比度和亮度的方法。它使用幂律函数来调整图像的灰度级分布,以改变图像的显示效果。
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