图像识别CNN0.各种卷积操作 参考：1.Alexnet 1.1 论文：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 1.2 过程输入Input的图像规格： 224X224X3（RGB图像）,实际上会经过预处理变为：227X227X396个大小规格为11X11X3的卷积核(步
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2024-03-21 22:53:08
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1、 图像增强技术包括1） 图像灰度变换方法2） 直方图修正方法3） 图像平滑处理4） 图像尖锐化处理5） 彩色处理技术2、  
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2024-08-22 17:38:06
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图像从数学和计算机的角度理解就是一个矩阵，矩阵中的每一个元素叫做像素，又由于图像有灰度图像和彩色图像之分，所以图像在矩阵的基础上引入通道(channel)，其中色彩用数字来表示的时候，规定数字0表示黑色，数字255表示白色。OpenCV角度来看图像OpenCV中的cv::Mat类就是用来表示图像的矩阵而存在的，其中cv::Mat类由头部和数据块组成。头部包含了矩阵的所有相关信息（大小、通道数量、数
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2024-10-31 19:21:13
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注： 本文算法参考大佬 grafx 的这篇博客：图像处理算法之水面倒影特效由于本文使用MATLAB复现，因此很多语法上会显得比较简洁，同时本博文对原大佬文章部分内容进行了改写，详见本文：0效果展示1图像翻转及白化导入图像： 这部分其实没啥好说的：% 图片导入
oriPic=imread('test.jpg');
[Row,Col,~]=size(oriPic);翻转及白化图像：翻转就是单纯的将行
本是青灯不归客，却因浊酒恋红尘前言 伴随着人类社会历程的不断向前推进，先进的科技就一直承载着人类社会的进步，特别是近年来日渐成熟的AI技术，深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流，考虑到，图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉（CV）的重要基础知识，同时可能也是粉丝朋友们感兴
计算机视觉系列（一）——CNN基础计算机视觉系列（二）——AlexNet计算机视觉系列（三）——VGG与NiN计算机视觉系列（四）——GoogLeNet计算机视觉系列（五）——ResNet的实现计算机视觉系列（六）——图像增强计算机视觉系列（七）——迁移学习 目录一、图像增强二、torchvision.transforms 介绍二、图像展示三、翻转与旋转3.1 随机水平翻转3.2 随机垂直翻转3.
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2024-04-12 12:28:05
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# 使用Python进行图像增强对比度的教程
在数字图像处理中，对比度增强是一种常见且重要的操作，它可以提高图像的整体视觉效果。今天，我将指导你如何使用Python和OpenCV库来实现图像的对比度增强。在我们的旅程中，我们将分步骤进行，每一步都会详细说明所需的代码。
## 过程概览
以下是我们将要进行的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|--
导读我们经常会遇到训练模型时数据不够的情况，而且很多时候无法再收集到更多的数据，只能通过做一些数据增强或者其它的方法来合成一些数据。常用的数据增强方式有裁剪、旋转、缩放、亮度对比度色度饱和度变换，这篇文章我们来介绍一个更方便更多方式的数据增强，我们将会通过imgaug库来实现。imgaugimgaug是一个python的图像增强库，它能够通过输入图片产生新图片的集合，能够通过不同的策略来改变图片以
文章目录cv2.imread()cv2.cvtColor()cv2.imwrite()cv2.resize() cv2.imread()cv2.imread() 为 opencv-python 包的读取图片的函数。cv2.imread()有两个参数，第一个参数filename是图片路径，第二个参数flag表示图片读取模式，共有三种：cv2.IMREAD_COLOR：加载彩色图片，这个是默认参数，
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2023-12-01 10:19:04
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摘要：本章主要讲解图像直方图相关知识点，包括掩膜直方图和HS直方图，并通过直方图判断黑夜与白天，通过案例分享直方图的实际应用。作者： eastmount。一.图像掩膜直方图如果要统计图像的某一部分直方图，就需要使用掩码（蒙板）来进行计算。假设将要统计的部分设置为白色，其余部分设置为黑色，然后使用该掩膜进行直方图绘制，其完整代码如下所示。# -*- coding: utf-8 -*-
# By：Ea
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2024-03-12 15:10:25
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在图像的获取、传输等过程中往往会有诸多因素对图像带来一定的干扰，从而使得图像产生噪声、质量降低等现象，进而不能达到人们对图像的视觉要求。为了使图像充分的满足人们的需求，所以需要对图像进行相应的处理。 图像增强处理是对图像进行加工，使其结果对于特定的应用比原始图像更合适的一种处理。它能够提高
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2024-02-11 19:42:59
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前言图像增强：图象增强是数字图象处理常用的技术之一。图象增强技术的目的是为了改进图象的质量,以达到赏心悦目的效果。通常要完成的工作是除去图象中的噪声,使边缘清晰以及突出图象中的某些性质等。模型处理方式是根据人眼对光亮度观察的特性确定的，目的是提高图象的可判读性。原图（倪妮版 >=.=<）1. 基于直方图均衡化的图像增强直方图均衡化是通过调整图像的灰阶分布，使得在0~255灰阶上的分布更
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2023-11-15 23:50:56
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1. 线性变换代码： import cv2
import random
import imutils
import numpy as np
# 彩色图像每个像素值是[x,y,z], 灰度图像每个像素值便是一个np.uint8
image = cv2.imread('E:/1.PNG')
gray_img = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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2024-09-01 10:03:19
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之前两章展示了最基本的imgaug的基础用法，以及一个较为全面的各种增强方法的展示，这里我们介绍在分割问题中的数据增强方法。在分类问题中，输入为一张图像，输出为一个类别，在这种问题中，我们只需要对图像进行增强，并不需要对标签做出改动。而在分割问题中，当训练使用的图像被翻转或者扭曲之后，标签也要对应的做出相同的翻转或者扭曲，因此在增强的过程中不能仅仅对图像进行处理，同时也要对分割的标签进行相同的处理
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2023-08-24 10:49:40
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作者丨老肥 图像增强能够有目的地强调图像地整体或是局部特征，将不清晰地图像变得更为清晰，或是强调某些感兴趣的特征，使其改善图像质量，加强图像判别和识别的效果。现有的图像增强的方法非常多，今天我们主要介绍空间域中的灰度变换方法，并用Python将其一一实现。灰度变换也被称为图像的点运算（只针对图像的某一像素点），是所有图像处理技术中最简单的技术。我们首先对所有原始图像都进行如下的读取，转换
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2023-09-13 23:59:38
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深入浅出Python中三个图像增强库的使用目录介绍ImgaugAlbumentationsSOLT结论介绍本文中探索三个流行的 Python 图像增强库。图像分类器通常在训练更多的图像时表现得更好。在图像分类模型中，一个常见的问题是，模型不能正确地对图像进行分类，只是因为它没有针对同一图像的不同方向进行训练。这可以通过向模型提供多种可能的图像方向和转换来克服。然而，在现实中，收集这些不同的数据可能
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2024-08-23 13:13:38
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比赛推送图像表格CVNLP多线程开启
原创
2023-07-24 10:49:54
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H&M Personalized Fashion Recommendations比赛任务：根据之前的购买行为提供产品推荐 比赛链接：https://www.kaggle.com/c/h-and-m-personalized-fashion-recommendationsHappywhale - Whale and Dolphin Identification比赛任务：根据特征识别鲸鱼和海豚
原创
2023-07-24 10:49:10
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python代码可以自己扩充图像数据集。 无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。 但是如果遇到特殊情况：我们的数据集结构复杂（例如3个输入图像和1-2个分段输出）。我们需要完全的自由和透明度。我们希望进行这些库未提供的扩充方法。 对于这些情况以及其他特殊情况，我们必须能够掌握我们自己的图像增广函数。 而且，我每次都使用自己的函数。
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2024-01-08 21:19:03
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## 图像增强的流程
为了实现图像增强，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 读取图像文件 |
| 2. | 调整图像尺寸 |
| 3. | 转换为灰度图像 |
| 4. | 应用图像增强算法 |
| 5. | 保存增强后的图像 |
现在让我们一步一步来实现这些步骤。
### 1. 读取图像文件
我们首先
原创
2023-10-14 03:47:06
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