如何对图像进行反标准化

2024-10-24

pytorch标准化后的图像数据如果反标准化保存

1.数据处理代码utils.py: 1) # coding:utf- import os import torch.nn as nn import numpy as np import scipy.misc import imageio import matplotlib.pyplot as plt import torch def tensor2im(input_image, imtype=np.uint8): """"将tensor的数据类型转成numpy类型,

iOS实现图像的反色,怀旧，色彩直方图效果

反色是与原色叠加可以变为白色的颜色,即用白色(RGB:1.0,1.0,1.0)减去原色的颜色.比如说红色(RGB:1.0,0,0)的反色是青色(0,1.0,1.0).在OPENGL ES中为1. 通过导入GPUImage库的GPUImageColorInvertFilter来实现iOS的图像反色处理 ( varying highp vec2 textureCoordinate; uniform sampler2D inputImageTexture; void main() { lowp vec

VC++6.0下通过opencv读入图像并反色

第一个opencv测试程序: 不多说,直接上代码,代码注释很详尽: //////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // 该程序从文件中读入一幅图像,将之反色,然后显示出来. // //////////////////////////////////////////////////////////////////////// #include <stdlib.h> #include <

mathematica练习程序（图像取反）

代码很简单,就四行,我想到可以用mathematica干点什么了. 有人通过mathematica编程研究过视频编解码算法么,挺有意思,可以尝试一下. img=Import["f:/lena.jpg"] pix=ImageData[img]; pix=1.0-pix; imgn=Image[pix] 运行结果:

canvas简单处理图片(反色处理)

用canvas可以简单地处理图像,比如切割灰色处理等,今天记下的是图像的反色处理. <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <canvas id="board" width="500" height="500

Why数学图像生成工具

该软件能够以给定的数学公式及算法生成各种绚烂的数学图像.软件中有两种生成图像的方法: (1)通过一种我自定义的脚本语言生成: 软件中定义一套简单易学的脚本语言,用于描述数学表达式.使用时需要先要将数学表达式写成该脚本的形式,解析脚本代码以生成相应的图像. (2)使用软件中内置的算法: 软件中含有近百种数学图像生成的算法,如Mandelbrot,JuliaSets之类的分形算法. 软件的开发语言是C++,开发环境是VS2008,渲染使用的是D3D9.关于数学图形图像的QQ交流群: 36775281

opencv学习之路（30）、分水岭算法及图像修补

一.简介二.分水岭算法 #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { Mat srcImg = imread("E://bird.jpg"); imshow("src", srcImg); Mat dstImg = srcImg.clone(); //medianBlur(srcImg, srcImg, 5); //GaussianBlur(srcImg, src

PIE SDK彩色标准化融合

1.算法功能简介色彩标准化融合对彩色图像和高分辨率图像进行数学合成,从而使图像得到锐化.色彩归一化变换也被称为能量分离变换( Energy Subdivision Transform),它使用来自融合图像的高空间分辨率波段对输入图像的低空间分辨率波段进行增强.该方法仅对包含在融合图像波段的波谱范围内对应的输入波段进行融合,其他输入波段被直接输出而不进行融合处理.融合图像波段的波谱范围由波段中心波长和 FWHM( full width-half maximum)值限定. PIE支持算法功能的执行

Matlab数据标准化——mapstd、mapminmax

Matlab神经网络工具箱中提供了两个自带的数据标准化处理的函数——mapstd和mapminmax,本文试图解析一下这两个函数的用法. 一.mapstd mapstd对应我们数学建模中常使用的Z-Score标准化方法. What is Z-Score?(摘自Orange_Spotty_Cat的CSDN博客,原文链接https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154) 简介 Z-Score标准化是数据处理的一种常用方法

图像欧拉数计算 matlab实现

EUL = C - H 其中EUL表示欧拉数 C表示对象数 H表示孔洞数欧拉数常用来识别数字: 识别数字 8 ,8 的欧拉数为 -1 ,不同于0,1,2,3,4,5,6,7,9 close all;clear all;clc; % 识别数字8 I = imread('8.jpg'); K = im2bw(I); J = ~K; %图像取反 EUL = bweuler(J); figure; subplot(131);imshow(I); subplot(132);imshow(K); sub

opencv：图像的算术操作

前提:输入图像的大小和类型必须一致越界处理: 大于255,则会减去255 小于0,则等于0 基本计算,加减乘除 #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { Mat src1 = imread("f:/temp/images/WindowsLogo.jpg")

OpenCV计算机视觉学习（3）——图像灰度线性变换与非线性变换（对数变换，伽马变换）

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 下面主要学习图像灰度化的知识,结合OpenCV调用 cv2.cvtColor()函数实现图像灰度化,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 1. 图像灰度化 1.1 图像灰度化原理图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程.彩色图像通常包括R.G.B三个分量,分别显示出红绿蓝等各种颜色,灰度

FFMpeg ver 20160213-git-588e2e3 滤镜中英文对照

1 FFMpeg ver 20160213-git-588e2e3 滤镜中英文对照 2016.02.18 by 1CM 2 T.. = Timeline support 3 支持时间轴 4 .S. = Slice threading 5 分段线程 6 ..C = Command support 7 支持命令传送 8 A = Audio input/output 9 音频输入/输出 10 V = Video input/output 11 视频输入/输出 12 N = Dynamic numb

FFMpeg 滤镜中英文对照

FFMpeg ver 20160213-git-588e2e3 滤镜中英文对照 2016.02.17 by 1CM T.. = Timeline support 支持时间轴 .S. = Slice threading 分段线程 ..C = Command support 支持命令传送 A = Audio input/output 音频输入/输出 V = Video input/output 视频输入/输出 N = Dynamic number and/or type of input/out

TensorFlow图像处理函数

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 图像编码处理+图像大小调整+图像翻转+图像色彩调整+处理标注框 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_deal_test1.py @time: 20

CNN的Pytorch实现(LeNet)

CNN的Pytorch实现(LeNet) 上次写了一篇CNN的详解,可是累坏了老僧我.写完后拿给朋友看,朋友说你这Pytorch的实现方式对于新人来讲会很不友好,然后反问我说里面所有的细节你都明白了吗.我想想,的确如此.那个源码是我当时<动手学pytorch>的时候整理的,里面有很多包装过的函数,对于新入门的人来讲,的确是个大问题.于是,痛定思痛的我决定重新写Pytorch实现这一部分,理论部分我就不多讲了,咱们直接分析代码,此代码是来自Pytorch官方给出的LeNet Model.你可

[opencv]常用阵列操作函数总结

/*=========================================================================*/ // 阵列操作 /*=========================================================================*/ 基本矩阵和图像运算符 ---------------------------------------------------------------------------

fMRI数据分析处理原理及方法（转载）

原文地址:http://www.cnblogs.com/minks/p/4889497.html 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节一.功能图像数据的性质功能磁共振数据

fMRI数据分析处理原理及方法

来源: 整理文件的时候翻到的,来源已经找不到了囧感觉写得还是不错,贴在这里保存. 近年来,血氧水平依赖性磁共振脑功能成像(Blood oxygenation level-dependent functional magnetic resonance imaging, BOLD-fMRI)技术得到极快的发展,除了与扫描硬件.扫描技术的进步有关外,更得力于以图形图像等计算机科学为核心的相关学科的支持:图像数据的后处理技术成为fMRI中的关键环节一.功能图像数据的性质功能磁共振数据包括解剖(结构)

HTML5系列五（Canvas详述）

写在前面闲来无事的时候会来一场一个人说走就走的旅行或者宅家里系统性的看些技术方面的书,最近在看<html5与css3权威指南>,这本书挺适合初学前端的人,虽然对于我来说只是温习相关的知识,但好歹来说开卷有益,只要是一本好书,即使知识很浅也值得一看. (我会在相关代码注释中揭示canvas对象相关方法各参数的含义) 写的不好的地方还望大家见谅 canvas概述 canvas标签非常的简洁,常用的就width和height两个属性大多数 canvas 绘图 API 都没有定义在 <can

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