图像边缘连接局部处理

局部处理的边缘连接（python+opencv）

rt import cv2 import numpy as np path = "_lo.png" img = cv2.imread(path) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) gray = gray / 255.0 #像素值0-1之间 #sobel算子分别求出gx,gy gx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3) gy = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F

MATLAB：图像选取局部区域滤波（roicolor、roipoly、roifill、fspecial、roifilt2函数）

对于某些特殊的图像处理,我们不希望将整张图都进行图像处理.这个时候就用到了roicolor.roipoly.roifill.fspecial.roifilt2函数.代码实现过程如下: close all; %关闭当前所有图形窗口,清空工作空间变量,清除工作空间所有变量 clear all; clc; I=imread('pout.tif'); %输入原图像 BW1=roicolor(I,55,100); %基于灰度图像ROI区域选取 c=[87 171 201 165 79 32 87]; r=

theano 实现图像局部对比度归一化

很多时候我们需要对图像进行局部对比度归一化,比如分块CNN的预处理阶段.theano对此提供了一些比较方便的操作. 局部归一化的一种简单形式为: 其中μ和σ分别为局部(例如3x3的小块)的均值和标准差. 利用代码说明一下如何实现: import theano import numpy from theano.sandbox import neighbours from theano import tensor as T from theano import function from skima

积分图像的应用（一）：局部标准差分类：图像处理 Matlab 2015-06-06 13:31 137人阅读评论(0) 收藏

局部标准差在图像处理邻域具有广泛的应用,但是直接计算非常耗时,本文利用积分图像对局部标准差的计算进行加速. 局部标准差: 标准差定义如下(采用统计学中的定义,分母为): 其中. 为了计算图像的局部标准差,首先设定局部区域的大小为 ,则局部区域的像素点个数 . 对标准差的公式进行化简: 因,故: 可以看出,局部标准差计算中需要对图像与进行局部求和操作,即和. 我们可以先分别计算出图像和的积分图像.,这样就能在常量时间计算出上述的局部和. 时间复杂度: 图像中共个像素点,每个局部区域共有个像素点,直

OpenCV计算机视觉学习（12）——图像量化处理&图像采样处理（K-Means聚类量化，局部马赛克处理）

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 准备:图像转数组,数组转图像将RGB图像转换为一维数组的代码如下: # 图像二维像素转换为一维 img = cv2.imread(filename=img_path) data = img.reshape((-1, 3)) data = np.float32(data) print(img.shape

Python图像处理丨带你认识图像量化处理及局部马赛克特效

摘要:本文主要讲述如何进行图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十.图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效>,作者: eastmount. 本文主要讲述如何进行图像量化处理和采样处理及局部马赛克特效. 一.图像量化处理图像通常是自然界景物的客观反映,并以照片形式或视频记录的介质连续保存,获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像,因此需要把连续的图像数据离散化,转换为数字化图像,其工作主要包括两方面--量化和采样.数字化幅度值称为量化,数

paper 131：【图像算法】图像特征：GLCM【转载】

转载地址:http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html 一原理 1 概念:GLCM,即灰度共生矩阵,GLCM是一个L*L方阵,L为源图像的灰度级 2 含义:描述的是具有某种空间位置关系的两个像素的联合分布,可看成两个像素灰度对的联合直方图,是一种二阶统计 3 常用的空间位置关系:有四种,垂直.水平.正负45° 4 常用的GLCM特征特征: (1)能量: 是灰度共生矩阵元素值的平方和,所以也称能量,反映了图像灰

图像特征提取之LBP特征

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征. 1.LBP特征的描述原始的LBP算子定义在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3

paper 80 ：目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征（转载）

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM

目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征（转载）

目标检测的图像特征提取之(一)HOG特征 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究

图像特征提取之（一）HOG特征

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (1)主

【图像算法】图像特征：GLCM灰度共生矩阵,纹理特征

[图像算法]图像特征:GLCM SkySeraph Aug 27th 2011 HQU Email:zgzhaobo@gmail.com QQ:452728574 Latest Modified Date:Aug 27th 2011 HQU -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

目标检測的图像特征提取之（一）HOG特征

1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检測中获得了极大的成功.须要提醒的是,HOG+SVM进行行人检測的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而现在尽管有非常多行人检測算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主. (

目标检测的图像特征提取之（二）LBP特征

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM

HTML5画布（图像）

案例1: <!DOCTYPE html><html><head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script> window.onload=function(){ var c=document.getElementById("myCanvas"); var cxt= c.getContext(&

OpenCV——使用ROI进行图像切割

ROI(region of interest)——感兴趣区域. 1.用途这个区域是图像分析所关注的重点.圈定这个区域,以便进行进一步的处理.而且,使用ROI指定想读入的目标,可以减少处理时间,增加精度,给图像处理带来不小的便利. 2.定义ROI方法使用表示矩阵区域的Rect. 它指定矩阵的左上角坐标(构造函数的前两个参数)和矩阵的长宽(构造函数的后两个参数)以定义一个矩阵区域. // 定义一个Mat类型并给定其设定的区域 Mat imageROI; // 方法一 imageROI = im

在MFC下实现图像放大镜

当我们想仔细观察某个细微的东西时,一般都会使用放大镜.而要看清显示在计算机屏幕上的图片或文字时通常也可以借助于Windows操作系统附带的放大程序来实现.但该程序只能以固定的放大倍数去进行观看,有时并不能满足我们的需要.本文就通过MFC基本类库提供的StretchBlt函数来实现对屏幕图象的局部放大,并且可以随意放大.缩小,选取到合适的放大倍数来对图像的细节进行观察. 设计与实现本程序主要用来对图像的局部进行可调倍数的放大,应当具有以下主要功能: 1. 移动MOUSE放大显示图像的不同部位 2

Locally Weighted Linear Regression 局部加权线性回归-R实现

局部加权线性回归 [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 线性回归容易出现过拟合或欠拟合的问题. 局部加权线性回归是一种非参数学习方法,在对新样本进行预测时,会根据新的权值,重新训练样本数据得到新的参数值,每一次预测的参数值是不相同的. 权值函数: t用来控制权值的变化速率(建议对于不同的样本,先通过调整t值确定合适的t) 不同t值下的权值函数图像: 局部加权线性回归R实现: #Local

SSE图像算法优化系列十四：局部均方差及局部平方差算法的优化。

关于局部均方差有着较为广泛的应用,在我博客的基于局部均方差相关信息的图像去噪及其在实时磨皮美容算法中的应用及使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法中都有谈及,即可以用于去噪也可以用来增强图像,但是直接计算其计算量较大,一般都是通过某种方式进行优化,典型的即通过积分图来处理: 展开: 上式中两个累积一个是平方积分图,一个是累加积分图,累加积分图在SSE图像算法优化系列六:OpenCv关于灰度积分图的SSE代码学习和改进中曾经谈及,而平方积分图由于数据范围的问题,用int类型的数据来处理的话,只

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