要实现什么 同事想做一张世界地图的背景图,但是网上找的图片都太low了.他想用那种密集的点阵组成的世界地图.作为程序员,想法当然是通过图片处理,识别像素点,然后生成新的图片. 目标是这样的: 实现思路 其实稍微想一下就很容易想明白: 1. 获取图片数据 2. 分析像素点,判断是不是空白 (每个像素点的rgb色值不是255或某个阈值: r<255 || g<255 || b<255),就替换成指定颜色像素点 3. 把图片划分成像素块, 某一个像素块里空白面积小于 50%(看需求设定阈值),

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像开运算.图像闭运算和梯度运算 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 九.形态学之图像开运算.闭运算.梯度运算>,作者:eastmount. 数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论.其基本的运算包括:腐蚀和膨胀.开运算和闭运算.骨架抽取.极限腐蚀.击中击不中变换.形态学梯度.Top-hat变换.颗粒分析.流域变

原文为段立辉翻译,感谢Linux公社此文档为自学转述,如有侵权请联系本人. 目标: • 学习不同的形态学操作,例如腐蚀,膨胀,开运算,闭运算等 • 学习的函数有:cv2.erode(),cv2.dilate(),cv2.morphologyEx() 等 形态学转换原理:一般情况下对二值化图像进行操作.需要两个参数,一个是原始图像,第二个被称为结构化元素或者核,它是用来决定操作的性质的.基本操作为腐蚀和膨胀,他们的变体构成了开运算,闭运算,梯度等. 1.腐蚀 把前景物体的边界腐蚀掉,但是前景仍然是

前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr

我们所看到的图像,究竟是如何构成的呢?这就需要涉及到图像类型的概念. 电脑中的图像类型分为两大类,一类称为点阵图,一类称为矢量图. 点阵图顾名思义就是由点构成的,如同用马赛克去拼贴图案一样,每个马赛克就是一个点,若干个点以矩阵排列成图案. 数码相机拍摄的照片.扫描仪扫描的稿件以及绝大多数的图片都属于点阵图,如下图就是一个典型的点阵图.把这幅图片调入Photoshop,使用菜单[图像 图像大小]就可以看到如下 图的信息.注意窗口上部像素大小的宽度和高度,分别是400像素和225像素. 像素是什么?

转自:http://blog.csdn.net/fx677588/article/details/53301740 1. matlab图像保存说明 matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数,即1个字节),以此方式存储的图像称作8位图像,好处相比较默认matlab数据类型双精度浮点double(64位,8个字节),自然可以节省很大一部分存储空间.  详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵,当为RGB图像时,就存入8位RGB矩阵中.例如,彩色图像像素大小是400*3

喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大.然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果.所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,后面也学习多线程处理输入数据的解决方案. 在大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率.当然在TensorFlow中提供了几类图像处理函数,

比较原始图像数据和PDF中的图像数据,结果见表1.1.表1.1中各种“解码器”的解释见本文后续的“PDF支持的图像格式”部分,“PDF中的图像数据”各栏中的数据来自开源的PdfView.如果您有兴趣查看PDF文件内部细节,建议用UltraEdit-32,仅看PDF文件结构 用PdfView足矣.表1.1 从ACDSEE打印图像到Acrobat PDF虚拟打印的结果 原始图像 PDF中的图像数据 序号 说明 宽×长(象素) 图像解码器 文件长度(字节) PDF解码器 BitsPerComponen

我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 如果需要检测到图像里面的边缘,首先我们需要知道边缘处具有什么特征. 对于一幅灰度图像来说,边缘两边的灰度值肯定不相同,这样我们才能分辨出哪里是边缘,哪里不是. 因此,如果我们需要检测一个灰度图像的边缘,我们需要找出哪里的灰度变化最大.显然,灰度变化越大,对比度越强,边缘就越明显. 那么问题来了,我们怎么知道哪里灰度变化大,哪里灰度变化小呢? 导数,梯度,边缘信息 在数学中,与变化率有关的就是导数. 如果灰度图像的像素是连续的(实际不是),

在MATLAB中,我们常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在MATLAB中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从uint8型变成double型.如果直接运行imshow(I),显示的将是一个白色的图像. 这是因为imshow()显示图像时默认double型在0~1范围内,即大于1时都显示为白色:而imshow()显示unit8型图像是在0~255范围内.解决办法: 1.利用imshow(I/256)将图像矩阵转化到0~1之间 2.利用imsho

MATLAB中,常常使用imshow()函数来显示图像,而此时的图像矩阵可能经过了某种运算.在matlab中,为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内,即大于1时都是显示为白色,而imshow显示uint8型时是0~255范围.而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被不正常得显示为白色图像了. 通过搜索,

/** * @file main-opencv.cpp * @date July 2014 * @brief An exemplative main file for the use of ViBe and OpenCV */ //#include <opencv2\core\core.hpp> #include "vibe-background-sequential.h" using namespace cv; using namespace std; ; // 舍去面积

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

目录: 一.TFRecord输入数据格式 1.1 TFrecord格式介绍 1.2 TFRecord样例程序 二.图像数据处理 2.1TensorFlow图像处理函数 2.2图像预处理完整样例 三.多线程数据输入处理框架 3.1 队列与多线程 3.2输入文件队列 3.3组合训练数据(batching) 3.4输入数据处理框架  一.TFRecord输入数据格式 TensorFlow提供了一种统一的格式来存储数据,这个格式就是TFRecord 1.1 TFrecord格式介绍 TFRecord文件

imshow是用来显示图片的,如 >> I = imread('moon.tif'); >> figure,imshow(I); 而有时为了数据处理,要把读取的图片信息转化为更高的精度, >> I = double(imread('moon.tif')); 为了保证精度,经过了运算的图像矩阵I其数据类型会从unit8型变成double型.如果直接运行imshow(I),我们会发现显示的是一个白色的图像.这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围

demo1 #打开图片,并随机添加一些椒盐噪声 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img=np.array(Image.open('/home/keysen/caffe/examples/images/cat.jpg')) #打开图像并转化为数字矩阵 #随机生成5000个椒盐 rows,cols,dims=img.shape ): x=np.random.randint(,rows)

python PIL 图像处理 This blog is from: https://www.jianshu.com/p/e8d058767dfa Image读出来的是PIL的类型,而skimage.io读出来的数据是numpy格式的 #Image和skimage读图片 import Image as img import os from matplotlib import pyplot as plot from skimage import io,transform img_file1 = i

public partial class Form1 : Form {     Capture _capture;     public Form1()     {         InitializeComponent();         _capture = new Capture(“url”);//视频文件路径         _capture.ImageGrabbed += _capture_ImageGrabbed;//添加回调函数         _capture.Start();

Linux之convert命令 强大的convert命令 convert命令可以用来转换图像的格式,支持JPG, BMP, PCX, GIF, PNG, TIFF, XPM和XWD等类型,下面举几个例子:   convert  xxx.jpg  xxx.png   将jpeg转成png文件   convert  xxx.gif   xxx.bmp  将gif转换成bmp图像   convert  xxx.tiff    xxx.pcx   将tiff转换成pcx图像 还可以改变图像的大小:  

一  算法原理:已知一个训练样本集,其中每个训练样本都有自己的标记(label),即我们知道样本集中每一个样本数据与所属分类的对应关系.输入没有标记的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较,然后提取样本集中特征最相似数据的分类标记.一般的,我们选择样本集中前k个最相似的数据分类标签,其中出现次数最多的分类作为我们新数据的分类标记.简单的说,k_近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 算法优点: 精度高.对异常值不敏感,无数据输入假设. 算法缺点: 由于要将每个

简介 Kinect一个很强大的功能就是它可以侦测到人体的骨骼信息并追踪,在Kinect V2的SDK 2.0中,它最多可以同时获取到6个人.每个人25个关节点的信息,并且通过深度摄像头,可以同时获取到这些关节点的坐标.此时的坐标使用的是Camera Space,也就是摄像机空间坐标系,代表了物体距离深度摄像头的距离. 与前面获取数据源稍微不同的是,在把数据读取到IBodyFrame之后,还需要再从IBodyFrame里把数据读到一个6*m的二维数组里,这个数组存储了6个人的关节点信息,在这个数组