我们在观看视频的时候，在运动剧烈的场景常能观察到图像出现小方块，小方块在边界处呈现不连续的效果（如下图），这种现象被称为块效应（blocking artifact）。首先我们需要搞清楚块效应产生的原因。h.264在编码过程中对像素残差进行了DCT变换，变换后得到的DCT系数是与每个像素都相关的，这些系数代表了被变换数据的基础色调与细节。h.264在DCT变换后对DCT系数进行了量化，量化能有效去除
# 实现图像分块 Python 教程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何在 Python 中实现图像分块的功能。作为一名经验丰富的开发者，我会逐步指导你完成这个任务。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[读取图像] --> B[将图像转换为数组]
B --> C[分块处理]
C --> D[保存处理后的图像]
```
### 关系图
分割的原则就是使划分后的子图在内部保持相似度最大，而子图之间的相似度保持最小。 以一个两类的分割为例，把G = (V,E) 分成两个子集A,B,另： A\cup B=V，A\cap B=\phi ，CUT(A,B) = \Sigma_{\mu\in A，v\in B}w(\mu,v) , 其中 w(\mu,v) , 是权重(weight), 最小割就是让上式的值最小的分割。GraphCut该方法把
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2023-08-28 14:51:25
86阅读
## 图像的分块切片 Python实现流程
### 1. 理解问题
在开始编写代码之前，我们需要对问题进行一些理解。图像的分块切片是指将一张大图分割成多个小块，每个小块可以单独处理或者进行其他操作。在Python中，我们可以使用PIL库来实现图像的分块切片。
### 2. 导入必要的库
在开始编写代码之前，我们需要导入Python的PIL库。PIL库提供了处理图像的功能，包括图像的读取、保
原创
2023-09-27 16:48:55
173阅读
我为我的一个班级写了一个图像识别代码。 我正在对“好”和“坏”的心脏超声图像进行分类。 我遇到的问题是分类器总是预测图像是“好的”。 我目前没有太多图像需要排序，所以准确度只有50％左右，但我不确定为什么机器总是认为图像好。 我提供了以下代码：#required imports #using sequential from tensorflow from...因为之后的项目要用到影像聚类，之前一直
# Python 实现图像按照步长分块的教程
在计算机视觉和图像处理领域，按照特定步长将图像分块是一个常见的操作。这可以用于特征提取、数据增强等任务。本文将详细讲解如何使用 Python 实现图像的分块，并提供示例代码和逐步解析。
## 流程概述
以下是实现图像分块的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -----------------
主要用途：处理图片数据集 1 对单个图片进行分块import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
def divide_method1(img,m,n):#分割成m行n列
print(img.shape)
h, w = img.shape[0],img.shape[1]
gx = np.r
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2023-08-15 09:17:49
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一、 算法目的及原理（1） 目的：阈值分割可以把图像中的前景目标和背景分割开，它特别适用于目标和背景占据不同灰度级范围的图像。它不仅可以极大的压缩图像的数据信息，而且也大大简化了分析和处理步骤，因此在很多情况下，是进行图像分析、特征提取与模式识别之前的必要的图像预处理过程，常用于机器视觉产品的检测。（2） 原理：通过统计灰度直方图，在峰与峰的灰度级之间设定阈值，把图像分割成n类。基于OTSU的阈值
1.阈值化分割原理通过对图像的灰度直方图进行数学统计，选择一个或多个阈值将像素划分为若干类。一般情况下，当图像由灰度值相差较大的目标和背景组成时，如果目标区域内部像素灰度分布均匀一致，背景区域像素在另一个灰度级上也分布均匀，这时图像的灰度直方图会呈现出双峰特性。在这种情况下，选取位于这两个峰值中间的谷底对应的灰度值T作为灰度阈值，将图像中各个像素的灰度值与这个阈值进行比较，根据比较的结果将图像中的
Overlap-tile策略 在准备图像分割的数据集时， 会遇到数据集 数据量较少 或者 分辨率较大不适合对原图进行缩放（缩放通常使用插值算法，主流的插值算法如双线性插值具有低通滤波的性质，会使得图像的高频分量受损，从而造成图像轮廓和边缘等细节损失，可能对模型学习有一定影响）的情况，使用Overlap-tile策略可以有效的解决上述问题。 看过U-Net原文的同学应该是了解Overlap-t
在遥感图像处理时,通常因为图像太大,导致计算机内存不够,无法处理.将图像进行分块处理后,再对每一块进行处理将结果进行合并,既能减少计算机内存的负担,又能提高处理速度. python代码 from osgeo import gdal import os import numpy as np def w ...
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2021-09-12 21:56:00
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GDAL和 PillowGDAL和PIL处理和操作的对象都是栅格图像。 但它们又不一样。 GDAL主要重点放在地理或遥感数据的读写和数据建模以及地理定位和转换， 但是PIL的重点是放在图像本身处理上的。至于在底层数据处理上，两者都可以用 numpy 转化的二进制作为数据处理。 所以，理论上是可以互相共享和交换数据的。实际上也确实可以。GDAL的核心在波段（band）， 一切操作的基础和核心都在波段
高光谱图像分类方法可以根据分类粒度的不同分为基于像素的分类和基于对象的分类高光谱图像分类方法可以根据分类粒度的不同分为基于像素的分类和基于对象的分类。基于像素的分类：这种分类方法是针对每个像素进行分类，将像素的光谱信息作为输入特征，然后利用各种分类算法对像素进行分类。常见的分类算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络等。基于对象的分类：这种分类方法是先将高光谱
目录引言一、图割(Graph Cut)1.1 从图像创建图 1.2 用户交互式分割二、 利用聚类进行分割 三、 变分法引言 图像分割是将一幅图像分割成有意义区域的过程。区域可以是图像的前景与背景或图像中一些单独的对象。这些区域可以利用一些诸如颜色、边界或近邻相似性等特征进行构建。一、图割(Graph Cut) &
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2023-06-19 17:21:30
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转自赵文原文 gdal读写图像分块处理（精华版） Review： 用gdal，感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理。因为gdal进行太多封装，如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理，IO，遍历，转换，算法处理等操作，就别用gdal了。如果你想懒省事，那么这篇文章还是或许有些参考价值了。
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2017-05-11 22:16:00
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1. block_divide
% 返回的块向量构成的矩阵，其维度信息为 K^2 * N，每一列由块构成的列向量
function P = block_divide(I, K)
r = size(I, 1)/K;
c = size(I, 2)/K;
P = zeros(K^2, r*c);
f = @(A) A(:);
for i = 1:r,
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2017-03-03 16:03:00
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1. block_divide
% 返回的块向量构成的矩阵，其维度信息为 K^2 * N，每一列由块构成的列向量
function P = block_divide(I, K)
r = size(I, 1)/K;
c = size(I, 2)/K;
P = zeros(K^2, r*c);
f = @(A) A(:);
for i = 1:r,
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2017-03-03 16:03:00
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今天要记录的是树图第二次作业的第二题，Image Patch Extraction。这个概念真的不难懂，但是如果要我实际写的话，还真的不知道要怎么去遍历图像矩阵来提取块。在此要多谢邓大神的热心帮助，告诉了我一个遍历的思路_(:з」∠)_一开始我是从原图像矩阵来考虑循环的，也就是两层循环的边界分别是原图像的width和height。这样思考的话，我完全不知道应该如何移动这个patch。之后思考了从得
文章目录语义分割与实例分割概述语义分割的应用语义分割数据集损失函数1. cross entropy loss2. weighted loss3. Focal loss4. Dice LossFCN全连接卷积神经网络转置卷积实现二维转置卷积转置卷积是一种卷积使用FCN进行语义分割Unet网络的编解码过程网络结构为什么适用于医学图像？Unet++deeplab分割算法概述简述空洞卷积的设计思路条件随
一、简介分水岭算法的思想是把图像看作是一个拓扑地貌，同类区域就相当于陡峭边缘内相对平摊的盆地。当从高度为0开始逐步用“水”淹没图像时，会形成好多个聚水的盆地，随着盆地的面积逐渐增大，两个盆地的水最终会汇合到一起，这时就需要创建一个分水岭把这两个盆地分割开。当水位达到最大高度时，创建的盆地和分水岭就组成了分水岭分割图。二、实现过程1、数据准备本实验需要一张原始图像，一张原始图像对应的二值图像，注意：
