图像预处理(Evision)】的更多相关文章

Convolution //采用线性过滤Linear combination of neighboring pixels using a convolution kernel−Pre-defined filters forEdge detection //功能Laplacian, Gradient, Prewitt, Sobel, Roberts //对应方法Sharpening with several high-pass filtersSmoothingSeveral low-pass…
//图像预处理第9步:将最终标准化后的字符图像分为单个单个的HDIB保存,并存为.bmp文件 void CChildView::OnImgprcToDibAndSave() { unsigned char* lpSrc; int w,h; w=m_charRect.front ().Width() ; h=m_charRect.front ().Height() ; m_dibRect.clear (); m_dibRectCopy.clear (); int i_src,j_src; int…
部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行 都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt…
博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般…
参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取,到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_…
一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters…
学习如何使得图像符合预训练模型的需求,或者用其他数据集的图像来测试自己的模型. - 调整大小 - 缩放 - HWC和CHW,数据通道交换 - RGB和BGR,颜色通道的交换 - Caffe2的图像预处理 Ipython Notebook的教程在这里获取 在这一节中,我们将会展示如何从本地文件或网络链接载入一个图像,并能用于其他的教程和例子.当然,我们将继续深入多种预处理,这些预处理都是使用Caffe2时非常有必要的的. Mac OSx Prerequisites 首先,确保你有Python的这些…
像识别中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度,那么除了能在算法上的优化外,预处理技术在整个项目中占有很重要的因素,然而人们往往忽略这一点. 图像预处理,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理. 图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取.图像分割.匹配和识别的可靠性.预处理过程一般有数字化.几何变换.归一化.*滑.复原和增强等步骤. 1.滤波:滤波(Wave filtering)是将…
%%%%%%%%%%%%%%%%% %%降采样 clear all im={}; %创建字典保存读取的图片 dis=dir('F:\kaggle_data_zip\Sample\*.jpeg');%%找到所有需要进行预处理的图像 :length(dis) path=strcat('F:\kaggle_data_zip\Sample\',dis(i).name); im{i}=imread(path);%%读取图像 : %%分别对三个通道进行降采样 up_scale=; %%将采样系数设置为5 i…
Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测:数据增强(Numpy+Pytorch) - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些? - 检测分割模型图像输入大小?检测模型Faster rcnn输入较大800+:而ssd则有300,512之分:分割模型一般deeplab使用321,513,769等:输入大小对结果敏感吗? - 检测分割模型的batch-szie都比较小:这对显存消耗很大,和输入大小的关系?本身分割模型deeplab系列就…