1. 基本原理 变换形式 $$s=cr^{\gamma}$$ c与$\gamma$均为常数 可通过调整$\gamma$来调整该变换,最常用于伽马校正与对比度增强 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def gamma_transformation(input_image, c, gamma): ''' 伽马变换 :param input_image: 原图像 :param c: 伽马变换超参数 :param gamma: 伽马值 :return: 伽马变换后的图像 ''' inpu

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过

直方图正规化: 图像为I,宽为W,高为H,I(r,c)代表I的第r行第c列的灰度值:输出图像记为O,为使得输出图像的灰度值在[Omin,Omax]范围里,可用如下公式:                                                           (1) (2) 其中0≤r<H,0≤c<W.公式(1)是一个比列关系,变换后可为公式(2),即可求输出图像O(r,c). 而Imin与Omin对应,此点(Imin,Omin)在线性方程上,则斜率:  将 (Imi

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,相信不少读者朋友们都在Python中利用pickle进行过序列化操作,而所谓的序列化,指的是将程序运行时在内存中产生的变量对象,转换为二进制类型的易存储可传输数据的过程,相反地,从序列化结果解析还原为Python变量就叫做反序列化. 通常我们都是用标准库pickle进行这项操作,但其功能单一,且针对很多常见的Python对象如l

一.图像增强算法原理 图像增强算法常见于对图像的亮度.对比度.饱和度.色调等进行调节,增加其清晰度,减少噪点等.图像增强往往经过多个算法的组合,完成上述功能,比如图像去燥等同于低通滤波器,增加清晰度则为高通滤波器,当然增强一副图像是为最后获取图像有用信息服务为主.一般的算法流程可为:图像去燥.增加清晰度(对比度).灰度化或者获取图像边缘特征或者对图像进行卷积.二值化等,上述四个步骤往往可以通过不同的步骤进行实现,后续将针对此方面内容进行专题实验,列举其应用场景和处理特点. 本文章是一篇综合性文章

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

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

https://blog.csdn.net/huqiang_823/article/details/80767019 1.算法原理    伽马变换(幂律变换)是常用的灰度变换,是一种简单的图像增强算法.数学公式如下:(1)    式(1)中,r为输入的灰度值,取值范围为[0, 1].C称为灰度缩放系数,用于整体拉伸图像灰度,通常取值为1.gamma取值灰度输入输出曲线图如下:图(1) gamma曲线图    从图(1)可知:当gamma>1.0时,伽马变换将拉低图像灰度值,图像视觉上变暗:当ga

Image模块 Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内.如open.save.conver.show-等功能. open类 Image.open(file) ⇒ image Image.open(file, mode) ⇒ image 要从文件加载图像,使用 open() 函数, 在 Image 模块: from PIL import Image ##调用库 im = Image.open("E:\mywife.jpg"

数理统计(二)——Python中的概率分布API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 数理统计中进行假设检验需要查一些分布的上分位数表.在scipy的stats统计模块中,有关于数理统计中一些概率分布的API,可求得分布的概率分布函数.概率密度函数和上分位数等.选常用的正态分布.t分布.F分布.卡方分布和伽马分布做使用介绍. 导入模块,并说明各个模块对应的分布: from scipy import stats # 正态分布 stats.nor

如何在Python中加速信号处理 This post is the eighth installment of the series of articles on the RAPIDS ecosystem. The series explores and discusses various aspects of RAPIDS that allow its users solve ETL (Extract, Transform, Load) problems, build ML (Machine

对于python中的yield有些疑惑,然后在StackOverflow上看到了一篇回答,所以搬运过来了,英文好的直接看原文吧. 可迭代对象 当你创建一个列表的时候,你可以一个接一个地读取其中的项.一个接一个地读项就叫做迭代: >>> mylist = [1, 2, 3] >>> for i in mylist: ... print(i) 1 2 3 mylist就是一个可迭代对象.你使用列表推导式时,就创建了一个列表,也就是一个可迭代对象: >>>

一.简介 Python的条件和循环语句,决定了程序的控制流程,体现结构的多样性.须重要理解,if.while.for以及与它们相搭配的 else. elif.break.continue和pass语句.二.详解1.if语句 Python中的if子句由三部分组成:关键字本身.用于判断结果真假的条件表达式以及当表达式为真或者非零时执行的代码块.if 语句的语法如下: ? 1 2 if expression:  expr_true_suite if 语句的expr_true_suite代码块只有在条件

目录: 一.正则表达式的特殊符号 二.几种重要的正则表达式 三.python的re模块应用 四.参考文献 一.正则表达式的特殊符号 特殊符号可以说是正则表达式的关键,掌握并且可以灵活运用重要的python符号,基本就搞定了正则表达式,不过我不敢说自己已经到了炉火纯青的地步. .(点号),该符号可以匹配任何的字符,当然要换行符除外.在python中,如果存在re.DOTALL,那么即使是换行符,也同样可以匹配,这个DOTALL就是一个标记flag. eg:re.compile(r'\b\w.’,r

http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/46228771/ 写在前面 我相信几乎所有做图像处理方面的人都听过伽马校正(Gamma Correction)这一个名词,但真正明白它是什么.为什么要有它.以及怎么用它的人其实不多.我也不例外. 最初我查过一些资料,但很多文章的说法都不一样,有些很晦涩难懂.直到我最近在看<Real Time Rendering,3rd Edition>这本书的时候,才开始慢慢对它有所理解. 本人才疏学浅,写的

引用文章1:http://my.oschina.net/u/558071/blog/144792 引用文章2:http://zhuoqiang.me/python-urllib2-usage.html#proxy 在python中,urllib2并不是urllib的升级版,urllib和urllib2不可相互替代的,urllib一般和urllib2一起搭配使用.整体来说,urllib2是urllib的增强,但是urllib中有urllib2中所没有的函数. urllib2可以用urllib2.o

http://www.oschina.net/question/107361_25331 单例模式:Python 的单例模式最好不要借助类(在 Java 中借助类是因为 Java 所有代码都要写在类中),而是通过一个模块来实现.一个模块的模块内全局变量.模块内全局函数,组合起来就是一个单例对象了. 模板方法模式:这个可以像其他语言一样实现,但是如果要遵循鸭子类型原则的话,应该删除公有的抽象父类(或接口),从而追求灵活性. 工厂方法模式.多例模式:这个也不用借助类,直接写一个全局函数作为工厂函数即

英文原文:Charming Python: Functional programming in Python, Part 3,翻译:开源中国 摘要:  作者David Mertz在其文章<可爱的Python:“Python中的函数式编程”>中的第一部分和第二部分中触及了函数式编程的大量基本概念.本文中他将继续前面的讨论,解释函数式编程的其它功能,如currying和Xoltar Toolkit中的其它一些高阶函数. 表达式绑定 有一位从不满足于解决部分问题读者,名叫Richard Davies

Python中的re模块--正则表达式 使用match从字符串开头匹配 以匹配国内手机号为例,通常手机号为11位,以1开头.大概是这样13509094747,(这个号码是我随便写的,请不要拨打),我们通常还能看到其他美观的显示形式. 135-0909-4747 135 0909 4747 前三位由运营商规定,这里我们不考虑. 如何使用正则表达式匹配类似上面的手机号呢? import re result = re.match('\d\d\d-\d\d\d\d-\d\d\d\d', '135-090