1、什么是直方图直方图表达的信息是每种亮度的像素点个数。直方图是图像的一个重要特征，因为直方图用少量的数据表达图像的灰度统计特征。一个灰度级别在范围[0，L-1]的数字图像的直方图是一个离散函数。2、直方图均衡化作用直方图均衡化是将原图通过某种变换，得到一幅灰度直方图为均匀分布的新图像的方法，这样增加了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果。不改变灰度出现的次数，改变的是出现次数所
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2024-05-14 11:42:40
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参考文献链接：[2204.08610] Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey (arxiv.org)基本数据增强方法Image Manipulation（图像处理） 主要集中在图像变换上，例如旋转、翻转、增大或缩小图像比例、添加噪声、更改颜
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2024-04-08 09:18:47
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作为cv的基础，数据增扩是很重要的一环。一般来说主要有以下几种：1、通过openCV操作 2、使用torchvision.transform 3、使用torchvision.transform.function 4、使用nvidia.dali 5、albumentations库。对应的数据也一般可以分为1、单图处理，如分类。2、同尺寸多个数据处理，如分割，去噪。3、不同尺寸多个数据处理，如超分。下
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2024-03-29 08:24:08
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# 使用Python将图像数据转换为灰度图像
在现代计算机视觉和图像处理领域，图像的色彩和明暗会直接影响分析和识别的效果。将彩色图像转换为灰度图像是一个基本且重要的操作。本文将介绍如何使用Python将图像数据转换为灰度图像，具体实现包括工具库的选择、基本的工作流程以及代码示例。
## 灰度图像的定义
灰度图像由黑到白的不同亮度等级构成，每个像素只携带一个亮度值，而非RGB（红、绿、蓝）颜色
原创
2024-10-01 08:02:24
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面向医学图像分析的深度学习研究方案这是一篇有关“深度学习在医学图像处理方面”的研究报告的第一节，主要包含研究对象，常用方法，深度学习简介，研究现状，研究重点。 在撰写报告时，我找到了两篇 Deep learning in BioInformation / BioMedicine 的综述文章，也一并分享出来： Deep Learning in Bioinformatic Applications
图像分类数据集（FASHION-MNIST）图像分类数据集中最常用的是⼿写数字识别数据集MNIST。但⼤部分模型在MNIST上的分类精度都超过了了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使⽤一个图像内容更加复杂的数据集Fashion-MNIST（这个数据集也⽐较⼩，只有⼏十M，没有GPU的电脑也能吃得消）。本节我们将使用torchvision包，它是服务于PyTorch深度学习框
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2024-02-26 17:47:31
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导读这篇文章来自商汤科技，是OpenImage竞赛的冠军方案，本文对物体检测中的分类和回归任务的冲突问题进行了重新的审视，并给出了一个为不同任务分别生成特征图的方案，取得了很好的效果。摘要自从Fast RCNN以来，物体检测中的分类和回归都是共享的一个head，但是，分类和回归实际上是两个不一样的任务，在空间中所关注的内容也是不一样的，所以，共享一个检测头会对性能有伤害。本文提出了一个方法，叫做t
3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashio
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2024-05-31 16:47:35
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目录路径类1. 获取一个路径最后一个目录或文件的名字 2. 获得文件名的拓展名图片处理类1. 数据增强，图像左右反转 2. 数据增强，随机缩放3. 数据增强，随机裁剪4. 读取图片的shape格式5. cv2 BGR转RGB6. 给图片设置边界框、边界填充 7. pyplot子图标题8. 排列堆叠图片9. 获取图片中非零像素的索引10. pyplot保存图
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2024-04-03 15:21:26
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环境windows 10 64bitimgaug 0.4.0简介imgaug 是一个 python 编写的机器学习数据集增强库，通过它，可以把原来的小数据集，经过轻微的变化，形成一个新的更大的数据集。
imgaug
安装直接通过 pip 来安装pip install imgaug
# 体验github上的最新版本，使用下面命令
pip install git+https://git
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2024-04-17 10:56:20
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MATLAB中的数据类与图像类型今天主要讲的是在MATLAB下，怎么实现数据类、图像类型之间的转换。首先我们需要先了解一下数据类和图像类型。数据类：在MATLAB中，关于数据类型一共包括了10项，分别包含了8项数值数据类、1项字符类、1项逻辑数据类，如下表所示。其中，所有的数值计算都可用double类来进行。 图像类型：在MATLAB工具箱中，它支持亮度、二值、索引、RGB图像四种图像类型。大多数
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2024-05-08 15:41:55
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今天在手撸深度学习代码的时候，遇到了这个数据集，但是调用的函数的参数和功能不是很明白，因此选择写篇博客总结一下。一、介绍Fashion-MNIST是⼀个10类服饰分类数据集。torchvision 包：它是服务于 PyTorch 深度学习框架的，主要⽤来构建计算机视觉模型。torchvision 主要由以下几部分构成：torchvision.datasets : ⼀些加载数据的函数及常⽤的数据集接
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2024-02-22 03:01:43
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如何从一张图片中获取更多的信息？很多时候只靠文字没法满足需求。这个时候，图像标记或许能帮帮忙。图像标记或注释工具就是对图像进行标记，用于边界框对象检测和分割。这是人们突出图像的过程，它们必须对机器可读。借助工具，图像中的对象可以为特定目的被标记，这一过程也使人们能够轻而易举地理解图像中的内容；标签工具帮助人们标记图像中的项目。有几种图像标记工具用于对象检测，它们使用各种技术来检测对象，包括语义、边
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2023-08-28 20:06:41
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GdiPlus[53]: 图像(五) 图像的属性(图像元数据)
相关方法和属性:IGPImage.GetPropertyItem(); { 获取属性项 }
IGPImage.SetPropertyItem(); { 设置属性项 }
IGPImage.RemovePropertyItem();
原创
2021-04-30 12:05:10
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一、CIFAR数据集介绍 1.1 CIFAR-10 数据集图像个数：60000张彩色图像；其中Train sets：50000；Test sets：10000，（测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张，抽剩下的就随机排列组成了训练批） Class： 共10类，分别是： 飞机airplane、小汽车automobile、卡车truck、轮船ship、马horse、 猫cat
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2024-03-27 10:45:51
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文章目录数据集介绍图像分类步骤数据加载及预处理定义网络定义损失函数和优化器训练网络在CPU训练在GPU训练References 数据集介绍CIFAR-10是一个常用的彩色图片数据集，它有10个类别: ‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’。每张图片都是，也即3
图像分类常用数据集1 CIFAR-102.MNIST3.STL_104.Imagenet5.L-Sun6.caltech-101 在训练神经网络进行图像识别分类时，常会用到一些通用的数据集合。利用这些数据集合可以对比不同模型的性能差异。下文整理常用的图片数据集合（持续更新中)。 基本信息对比表格： 数据集合类别数图像数/类训练集测试集图像大小格式数据集大小图像内容CIFAR-10106k5w
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2024-03-12 11:19:29
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深度学习基础之sofxmax回归模型输出可以是一个像图像类别的离散值。对于这样的离散值预测问题，可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。1. 分类问题考虑⼀个简单的图像分类问题，其输⼊图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。这样每个像素值都可以用一个标量表示。我们将图像中的4
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2024-04-05 08:06:49
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用于图像分类的广泛使用的数据集之一是 MNIST 数据集[LeCun et al., 1998]。虽然它作为基准数据集运行良好，但即使按照今天的标准，即使是简单的模型也能达到 95% 以上的分类准确率，这使得它不适合区分强模型和弱模型。今天，MNIST 更多的是作为健全性检查而不是基准。为了提高赌注，我们将在接下来的部分中将讨论重点放在质量相似但相对复杂的 Fashion-MNIST 数据集 [X
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2024-05-10 19:04:05
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你可能会问什么是大数据，它几乎是每一个业务领域的最新趋势？难道仅仅是炒作？ 事实上"大数据"是一个非常简单的术语 - 它只是说 - 一个非常大的数据集。有多大？确切答案是"你能想象的一样大"！ 这个数据集为何能如此大规模？因为数据可能来自无处不在，无时不变的： RFID传感器，流量数据，用于收集气象信息传感器，手机的GPRS包，社交媒体网站的发布，数码照片和视频，在
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2023-12-02 22:41:45
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