多图预警。“用于显示的灰度图像通常用每个采样像素 8 位的非线性尺度来保存，这样可以有 256 级灰度。这种精度刚刚能够避免可见的条带失真，并且非常易于编程。在医学图像与遥感图像这些技术应用中经常采用更多的级数以充分利用每个采样 10 或 12 位的传感器精度，并且避免计算时的近似误差。在这样的应用领域每个采样 16 位即 65536 级得到流行。”[1]搜索从灰度图到彩色图转换的方法，只找到了2
转载
2024-07-15 17:29:33
55阅读
综述 对于图像的处理有两种思路，一种是对图像本身的直接处理，即空间域处理；另一种是在频率域进行处理。关于空域和频域，可以参考《傅里叶变换——另一种世界观》。在空间域的处理相对简单，因此首先介绍的是空域处理法。空域中有两种重要处理方法：灰度变换（或亮度变换）和空间滤波（或邻域处理、空间卷积）。空间域处理：灰度变换和空间滤波g(x,y)=T[ f(x,y) ]空域处理的思路可以由上式表达。f&nbs
伪彩色增强是把灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的颜色，简单来说，就是给一个黑白图像“上色”的过程。很多灰度图像因为自身色彩原因，在人眼的判别中不是十分方便，所以要对一些灰度图像进行伪彩色增强。增强后的灰度图像颜色种类越多，人眼能够识别的信息也越多。今天就给大家分享两种伪彩色合成的方法和代码。第一个，是密度分割法。密度分割法是对单波段黑白图像的灰度级从黑到白分成N个区间，给每个区间指定一种彩色，可
目录1 卷积运算2 LeNet-5网络 1 卷积运算这节课我们来看如何把卷积运算融入到神经网络中，我们还是以上节的“5”为例： 这是一张 8 * 8 的灰度图，用一个 3 * 3 的卷积核对它进行卷积，输出一个 6 * 6 的结果，我们把这个做卷积运算的一层称为卷积层。卷完以后我们把结果拆成一个数组，送入到后面的全连接层神经网络中。那么问题来了，卷积核中的各个值是多少呢？实际上，我们不必管它，随
转载
2024-03-17 11:31:07
71阅读
深度学习小白一名，记录第一次神经网络的搭建 我会对所有的代码做解释说明，外加上一些自己的理解和看法 有理解错的部分或者是相关问题欢迎在评论区指出 所有参考代码均来自TensorFlow官网官网基本图像分类由此进1. 库引入首先是最基本的库引入： Tensorflow框架 numpy库 数据图像绘制工具matplotlib.pyplot# TensorFlow and tf.keras
import
转载
2024-07-13 15:03:48
78阅读
图像处理之特征提取：HOG特征简单梳理 HOG 方向梯度直方图，这里分解为方向梯度与直方图。一、方向梯度 梯度：在向量微积分中，标量场的梯度是一个向量场。标量场中某一点上的梯度指向标量场增长最快的方向，梯度的长度是这个最大的变化率。更严格的说，从欧几里得空间Rn到R的函数的梯度是在Rn某一点最佳的线性近似。在这个意义上，梯度是雅可比矩阵的一个特殊情况。 在单变量的实值函数的情况，梯度只是导数
数字图像（又称数码图像或数位图像），是二维图像用有限数字数值像素的表示。完成数字图像的识别需要大致经过信息获取图像采集 -> 图像预处理（如二值化、反色等处理方法）得到特征数据 -> 训练过程（分类器涉及和分类决策） -> 识别这几个步骤。 图像识别的过程主要有==图像处理==和==图像识别==两部分图像处理图像采集 图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主
今天，给大家介绍一个经典的图像分类数据集——CIFAR-10，其广泛用于机器学习领域的计算机视觉算法基准测试。虽然经过10多年的发展，这个数据集的识别问题已经被“解决”，很多模型都能轻松达到80%的分类准确率，深度学习卷积神经网络在测试数据集上的分类正确率也能在90%以上，拥有较好的性能。但它仍然是许多初学者不错的选择，一起来看看。目录一、数据集简介二、数据集详细信息三、数据集任务定义及介绍四、数
转载
2024-08-09 16:50:07
94阅读
项目需求如下图所示，图片内容是吊牌分为吊牌，是水洗标分为水洗，不包含这两项标为其他从上万张图片中挑出吊牌和水洗图片把混在一起的图片进行分类挑出实现方案：使用EasyDL定制AI训练平台的图像分类算法，训练模型并调用训练后的模型api，对本地图像进行分类操作图像数据创建图像分类数据集 上传图片 ——》在线标注等我标完200个图片之后，发现一个更方便的方法，建议多看文档，多摸索摸索因为我这边就三个标签
转载
2024-08-09 16:28:25
109阅读
1）前言从18年开始,我接触了叉叉助手,通过图色识别,用来给常玩的游戏写挂机脚本,写了也有两三年.也算是我转行当游戏测试的理由. 去年11月,也是用了这身技术,混进了外包,薪资还不错,属于是混日子了,岗位是在发行,接触到很多游戏,因为接不了poco,到手只有apk, 日积月累,游戏越来越多,项目组却还是只有这点人.为了减轻自己的压力,就开始了UI自动化的不归路.2）游戏UI自动化因为游戏引擎,是无
转载
2024-05-27 15:23:20
105阅读
一个月前，我将kaggle里面的food-101（101000张食物图片），数据包下载下来，想着实现图像识别，做了很长时间，然后自己电脑也带不动，不过好在是最后找各种方法实现出了识别，但是准确率真的非常低，我自己都分辨不出来到底是哪种食物，电脑怎么分的出来呢？在上一篇博客中，我提到了数据的下载处理，然后不断地测试，然后优化代码，反正过程极其复杂，很容易出错。再说下代码流程吧:关于数据集的处理，我上
转载
2024-07-04 18:19:49
47阅读
彩色图象,得到某一点的灰度值,可以用这个转换公式:Gray(i,j)=0.11*R(i,j)+0.59*G(i,j)+0.3*B(i,j)，其中Gray(i,j)为转换后的黑白图像在（i,j）点处的灰度值，我们可以观察该式，其中绿色所占的比重最大，所以转换时可以直接使用G值作为转换后的灰度。如果你的图象是一个灰度图象,我找了点资料,你看看吧1、 读取灰度BMP位图 可以根据BMP位图文件的结构，
转载
2023-11-23 20:01:26
202阅读
# Python图像识别：识别图片水印
在进行图片处理和识别时，有时候会遇到一些具有水印的图片。水印可以是文字、标志或者图案等，它们通常被添加到图片上以保护版权或者品牌。但有时候我们需要识别图片水印，以方便后续的处理或分析。本文将介绍如何使用Python进行图像识别，识别图片中的水印。
## 图像识别基础
在进行图像识别之前，我们需要了解一些基础知识。图像识别是计算机视觉的一个重要应用领域，
原创
2024-02-24 06:05:41
990阅读
之前看某本iOS应用设计的书时知道了Skala View这么个应用。刚刚心血来潮，下了个全套的试用了一下。功能挺简单的，不过还蛮有意思的 首先，简单说一下，这是一套同步展示图片的工具。在mac上进行的设计图片可以同步到手机上，立即看到显示效果。（之前也因为电脑屏幕和手机屏幕显示效果的差异跟美工废了不少功夫。）Mac上的应用叫“Skala Preview”，手机客
转载
2023-11-09 09:39:13
235阅读
python图片验证码识别1.tesseract的安装tesseract我就不多介绍了，我这里会把我自己的安装经历给大家分享，希望后来人少跳坑吧。 先说说我主要遇到的问题，最主要的就是报错，系统找不到文件或者tesseract不在你的环境中。 首先，你要安装一个tesseract ocr这个软件，这个软件csdn上，或者百度都可以搜索到并下载，请注意下载对应的版本。这里也可以下载tesseract
转载
2024-06-22 15:53:42
47阅读
就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用
转载
2024-07-31 14:59:41
92阅读
图像识别是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习等多个领域。图像识别的目标是让计算机能够像人类一样，对输入的图像进行理解和分析，从中提取出有用的信息。图像识别的技术难点和突破，你掌握吗？图像识别的技术难点主要有以下几个方面：- 图像质量：图像可能存在噪声、模糊、遮挡、变形、光照不均等问题，这些都会影响图像识别的效果。 - 图像内容：图像可能包含多个目标、复杂的背景、不同的视
转载
2024-03-07 19:11:08
187阅读
将树莓派连接入网络我是连在自己家里带无线功能的电信宽带猫上测试的，都是DHCP，简单起见先不讨论固定IP的问题。有线：插入网线无线：类似给手机配无线网络。点击屏幕右上方网络图标，会出来一个列表列出所有被发现的网络，选择需要的点击，输入密码即可。可以在LX终端（黑屏电脑图标）用ping命令确认下网络的联通性，这点和Windows是一样的。确定树莓派当前IP地址确定树莓派当前IP地址最精确的方法就是在
一，光照问题光照问题是机器视觉重的老问题，在人脸识别中的表现尤为明显。目前方法未能达到使用的程度。如何克服光照的影响？二，姿态问题与光照问题类似，姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。针对姿态的研究相对比较的少，目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像，当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下，人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。哭，笑，愤怒、仰头、低头，左侧脸，右侧脸，如
转载
2024-03-01 15:04:08
40阅读
DCNN已经成为图片生成及复原的流行工具，其出色的能力被认为是来自于能够从大量的实际图片数据中学习到一个很好的先验。而在本文中，作者表明仅仅是CNN所组成的生成网络结构，就已经能够很好的捕获图片的低级统计特征。一个随机初始化的网络可以作为一种手工设计的先验，并能很好的用于去噪、超分辨率、图片修复任务。 当然作者也从《Understanding deepearning requires r
