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。
在之前的那篇文章中:深度学习图像分割(一)——PASCAL-VOC2012数据集(vocdevkit、Vocbenchmark_release)详细介绍 我们大概了解了VOC2012图像分割数据集的基本格式,现在我们来讨论一下我们具体需要什么样的数据格式和我们如何去制作自己的数据集。
【Labeling superpixel colorfulness with OpenCV and Python】,仅做学习分享。
尽管print函数是初学者最先接触到的第一个Python标准函数,但很多人并没有真正了解它。我曾经在《Python 必杀技:用 print() 函数实现的三个特效》一文中展示了print函数的一些实用技巧,受到读者热捧。今天,我再给大家介绍print函数的另一个技巧:打印彩色文字和图案,并在最后定义一个打印围棋局面的函数,可以打印出下图这样的效果。
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
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~
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。
来源: j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。
大家好,欢迎来到专栏《CV项目实战》,在这个专栏中我们会讲述计算机视觉相关的项目实战,有大型的完整项目,也有精炼的核心算法实战。
通过HSV色阶使用彩色图像可以分割来分割图像中的对象,但这并不是分割图像的唯一方法。为什么大多数人偏爱色度而不是RGB / HSV分割?
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换,图形上色,阴影,色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
此工具为颜色提取工具,输入图像为RGB彩色图像,输出一个灰度图像和一个彩色图像,输出的彩色图像包含所要提取的颜色,如下图所示:
本节中几乎所有的操作都主要与Numpy而不是OpenCV有关。要想用OpenCV写出更好的优化代码,需要有良好的Numpy知识。
前面给大家分别汇总了OpenCV中支持的图像分类与对象检测模型,视觉视觉任务除了分类与检测还有很多其他任务,这里我们就来OpenCV中支持的非分类与检测的视觉模型汇总一下。注意一点,汇总支持的模型都是OpenCV4.4 Github上已经提供的,事实上除了官方的提供的模型,读者还可以自己探索更多非官方模型支持。这里的汇总模型主要来自OpenCV社区官方测试过的。
Py之cv2:cv2库(OpenCV,opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
伴随着人类社会历程的不断向前推进,先进的科技就一直承载着人类社会的进步,特别是近年来日渐成熟的AI技术,深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流,考虑到,图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉(CV)的重要基础知识,同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方,为此,小编决定新开一个专栏——opencv图像处理,期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们,当然,这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦,期待能够带给大家更多的快乐,我们,一直在前行。
(1)图像验证码:这是最简单的一种,也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
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。
牛说(cowsay)回忆上次内容上次我们研究了shell脚本的编程 并且在shell中实现了 循环语句延迟命令清屏命令python命令figlet命令📷📷编辑还能整点什么呢?🤔还想要让小动物报时cowsay首先要安装 cowsaysudo apt install cowsay 装完之后 cow 就可以 say 了吗?📷📷编辑怎么say呢?利用管道利用管道(pipe)来say📷📷编辑如何与报时函数整合呢?整合这如何和我们的报时程序整合呢?#!usr/bin/python3import timeprin
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。
,本文属于转载博客,感谢原创:BP神经网络:图片的分割和规范化:《Python》系列。
像素:一张图片在不停的放大到再也无法放大的时候,呈现在我们眼前的是一个个小的颜色块,这种带有颜色的小方块就可以被称为像素
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。
如果你是一个数据挖掘爱好者,那么验证码是你避免不过去的一个天坑,和各种验证码斗争,必然是你成长的一条道路,接下来的几篇文章,我会尽量的找到各种验证码,并且去尝试解决掉它,中间有些技术甚至我都没有见过,来吧,一起Coding吧
超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度,所以通常作为分割算法的预处理步骤。
前面对这牌提取做个详细描述,与此相类似,车牌的字符分割也是很重要的一部分,字符分割的思想在其他项目中同样有很重要的作用。因此有必要针对字符分割的思路和实现过程做一个记录。
目前,很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录,采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种,最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码,滑动验证码等。图片验证码越来越高级,识别难度也大幅提高,就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
这篇文章主要介绍了python 基于opencv 绘制图像轮廓的示例,帮助大家更好的利用python的opencv库处理图像,感兴趣的朋友可以了解下
根据导师作业安排,在学习数字图像处理(刚萨雷斯版)第六章 彩色图像处理 中的彩色模型后,导师安排了一个比较有趣的作业:
传统的机器视觉通常包括两个步骤:预处理和物体检测。而沟通二者的桥梁则是图像分割(Image Segmentation)[1]。图像分割通过简化或改变图像的表示形式,使得图像更易于分析。
图片读入程序中后,是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用。对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问。
该项目基于Richard Zhang,Phillip Isola和Alexei A. Efros在加州大学伯克利分校开发的研究工作:彩色图像着色
AI 科技评论按:随着人工智能技术的逐年火热,越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤,它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域,并提取出感兴趣目标的技术。
ChainerCV是一个基于Chainer用于训练和运行计算机视觉任务的神经网络工具。它涵盖了计算机视觉模型的高质量实现,以及开展计算机视觉研究的必备工具集。 这些是由ChainerCV支持的检测模型
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
之前写过很多图像直方图相关的知识跟OpenCV程序演示,这篇算是把之前的都回顾一波。做好自己的知识梳理。
视频的一场或一帧可用来产生一个编码图像。通常,视频帧可分成两种类型:连续或隔行视频帧。在电视中,为减少大面积闪烁现象,把一帧分成两个隔行的场。显然,这时场内邻行之间的空间相关性较强,而帧内邻近行空间相关性强,因此活动量较小或静止的图像宜采用帧编码方式,对活动量较大的运动图像则宜采用场编码方式。
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!
本文介绍了如何使用caffe实现FCN的图像语义分割任务。首先,介绍了FCN算法的原理和模型结构。然后,讲解了在caffe中如何配置和训练FCN模型。最后,通过一个具体的例子演示了如何使用FCN模型进行图像语义分割任务。
本例中我们使用的是pascalcontext-fcn32的模型,这个下载链接在它的文件夹里有,就是url那个文件
文章:SemSegMap - 3D Segment-Based Semantic Localization
Mean-Shift算法又被称为均值漂移法,是一种基于颜色空间分布的图像分割算法。该算法的输出是一个经过滤色的“分色”图像,其颜色会变得渐变,并且细纹纹理会变得平缓。
前面一篇文章我讲解了基于K-Means聚类的图像分割或量化处理,但突然发现市场上讲解图像量化和采样代码的文章很缺乏,因此结合2015年自己的一篇 文章 及相关知识,分享一篇Python图像量化及处理的博文供同学们学习。基础性文章,希望对你有所帮助。
EBImage是一个用于图形处理的R包,简洁优雅功能强大,可以完成很多计算机图形处理算法。
[1] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, and Steven L. Eddins. 2003. Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice-Hall, Inc., USA.
在滤波、变换、缩放等任务中,图像分割具有重要的意义。图像分割是将不同的对象划分为不同的部分,并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务(例如对象分类和对象检测)的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云