为什么灰度图像矩阵的矩阵乘法会给出错误的输出？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

基于灰度共生矩阵(GLCM)的图像纹理分析与提取

灰度共生矩阵灰度共生矩阵(Gray Level CO-Occurrence Matrix-GLCM)是图像特征分析与提取的重要方法之一，在纹理分析、特征分类、图像质量评价灯方面都有很重要的应用，其基本原理图示如下...左侧是一个图像，可以看出最小的灰度级别是1，最大的灰度级别是8，共有8个灰度级别。...根据当前像素跟相邻像素位置不同，可以计算得到不同的共生矩阵，同时根据像素之间的距离不同会输出不同灰度共生矩阵。总结来说，有如下四种不同角度的灰度共生矩阵： ?...上述5个是常见的GLCM的纹理特征，GLCM总计由14个特征值输出，这里就不再赘述了！感兴趣的可以自己搜索关键字GLCM。...OpenCV计算灰度共生矩阵 OpenCV本身没有灰度共生矩阵的算法实现，所以需要对照自己编码实现，计算图像灰度共生矩阵，代码实现步骤如下：加载图像，灰度转创建灰度共生矩阵Mat对象计算灰度共生矩阵

7.9K1 0

作者为什么要上传一个错误的表达量矩阵呢

凭我对他的了解，他肯定是提问的方式就是错误的，写一段自己的”感悟“，其实完全没必要，我也压根不会看他给出来的这些“长篇大论” ：提问的方式就是错误的这样的提问完全没有用，没有代码，没有前因后果，其实给一下数据集就足够了...GSM4307836 Mouse_PDGFRab_Sham GSM4307837 Mouse_PDGFRab_UUO 但是实际上，作者给出来的 _quants_mat.csv.gz 并不是常规的表达量矩阵...所以，如果是简单的基于这个 _quants_mat.csv.gz 文件去做单细胞转录组降维聚类分群是肯定是会有大麻烦！或者说，如果是自己学艺不精，就会以为作者上传了错误的矩阵。...kp,] # 不知道为什么表达量矩阵跟它给出来的基因名字，行数不匹配，我被迫删除了其中两个基因，但是不知道是否造成了基因错位。。。。...Data processing Fastq files were processed using Alevin and Salmon (salmon version 0.13.1) 所以给出来的表达量矩阵格式是需要重新学习的

2412 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

np.exp(a)：对矩阵a中每个元素取指数函数,ex np.sqrt(a)：对矩阵a中每个元素开根号√x 矩阵的点乘：矩阵乘法必须满足矩阵乘法的条件，即第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。...输出此结果的原因是对图像进行了灰度化处理，并且在创建数组时使用了额外的参数“f”将数据类型变成了浮点型。...▌灰度变换将图像读入Numpy数组对象之后，我们可以对他们执行任意的数字操作，一个简单的例子就是图像的灰度变换。...上面的代码中，我们首先读入了一一副图像并将它转换成了灰度图像，并且绘制出原始灰度图像；第二步，我们利用255减去每一个像素值便相当于对图像进行了反相处理。...对于灰度图像来说，反相就是黑变白，白变黑，生成第二幅图像；第三步，我们将原始灰度图像的像素值变换到（100，200）这个区间，生成第三幅图像；第四步，我们利用变换函数对灰度图像进行变换，可以突出灰度图像的某些特征

1.7K10 0

独家｜OpenCV 1.2 如何用OpenCV扫描图像、查找表和测量时间（附链接）

目标在这里将寻求以下问题的答案：如何遍历图像的各个像素？ OpenCV的矩阵值是如何存储的？如何衡量算法的性能？什么是查找表，为什么要使用查找表？测试案例首先来考虑一个简单的减色方法。...对于一幅三通道的图像来说，可以构造出多种色彩（色彩数量可达16，000，000种）。数量众多的颜色会给算法的性能带来沉重的负担。然而，有些时候，往往利用较少的色彩数便能够获得同样的结果。...利用C和C ++的这一优势，对 UCHAR域的操作可以表示为：简单的减色算法将该公式应用于图像矩阵中的每个像素，值得一提的是：我们进行了一次除法和一次乘法运算，这两种运算会耗费昂贵的系统开销。...在上一节Mat-基本图像容器教程中，讲到像素矩阵的大小取决于所使用的色彩系统。更准确地说，取决于所使用的色彩通道数。灰度图像的情况是这样的：多通道图像的列包含许多子列，子列的数目即通道的数量。...如果不是在调试模式下，会有标准错误输出流的错误提示。相比于正式发布模式，二者唯一的区别是：对于图像的每一个元素，你将获得一个新的行指针，用于我们使用 C 运算符 [] 获取列元素的内容。

9271 0

你知道卷积是如何发挥作用的吗？使用opencv4 解剖卷积功能

要了解有关卷积的更多信息，为什么使用卷积，如何应用卷积以及卷积在深度学习+图像分类中的总体作用，请继续往下读。这样想吧-图像只是多维矩阵。...在图像处理中，卷积需要三个组件：输入图像。我们将应用于输入图像的内核矩阵。输出图像，用于存储与内核卷积的输入图像的输出。卷积本身实际上非常容易。...这些乘法的总和称为内核输出。使用与步骤＃1相同的（x，y）坐标，但这一次，将内核输出存储在与输出图像相同的（x，y）-位置。...卷积只是内核与输入图像的内核所覆盖的邻域之间元素级矩阵乘法的总和。我们如何使用python和opencv实现卷积？...在继续之前，必须了解在图像上“滑动”卷积矩阵，应用卷积然后存储输出的过程实际上会减小输出图像的空间尺寸。为什么是这样？

8271 0

Java数组全套深入探究——进阶知识阶段5、二维数组

Java数组全套深入探究——进阶知识阶段5、二维数组目录数组学习的重要意义二维数组概述二维数组应用矩阵运算 Java和Python矩阵乘法对比 Java的优势： Python的优势：图像处理...通过行和列的索引，可以方便地访问和操作表格中的各个元素。矩阵运算：二维数组也可以用来表示矩阵，进行矩阵运算，如矩阵乘法、矩阵转置等。这些运算在科学计算、图像处理等领域中非常常见。...System.out.print(num + " "); } System.out.println(); } // 进行矩阵乘法运算并输出结果...并发性：Java具有强大的并发性支持，可以轻松实现多线程矩阵乘法，从而进一步提高性能。类型安全：Java是一种类型安全的语言，可以在编译时检测到类型错误，从而减少了运行时的错误。...ArrayDemos\\input.jpg"); BufferedImage image = ImageIO.read(input); // 将图像转换为灰度图像

2361 0

嵌套for循环的九九乘法表——四个方向打印

九九乘法表基础矩阵框我们先从大纲上一点点切除想要的内容。...图像处理：在图像处理中，二维矩阵通常被用来表示图像的灰度值或者RGB颜色值。通过对这些矩阵进行一系列的变换和处理，可以实现图像的滤波、增强、分割等操作。...这种情况需要单独的加一个循环来打补丁，补充空余的位置，数字输出从多到少，对应的制表符输出是从少到多。...这次的补丁需要从大到小输出。...（九九成表达）的四种打印方式具有重要的意义，这主要体现在以下几个方面：掌握基础语法：通过编写九九乘法表，你可以更好地掌握 Java 的基础语法，如循环、条件语句和打印输出等。

3191 0

禅与奶罩识别艺术（上）

该文在卷积神经网络的构成上讲解的比较直观，但是没有深入地探讨数学原理。本文将详细介绍卷积滤波器的具体机理，当然不要担心数学问题，只要能熟练掌握百以内加减法和九九乘法表就可以。...之前在微博上关于神经网络的探讨中，话题走向奇怪地走向了奶子（计划通り），并且王司图也做出了召唤柏木由纪的承诺，所以这次就以柏木由纪的照片为例，讲解图像处理的基本法。 01....作为一个入门程序，现在那么早就处理彩色图片，是不理智、不合适的。所以我们要进行一些简化，从皮相中剥离出骨相，把最核心的数学原理公然露出，放置Play。经过“灰度->阈值”两步，彩图变成了黑白图。...（注意：这不是真正的「矩阵乘法」）因为这里的image在竖直方向上是不变的，所以只需要让filter沿着最上端滑一圈就行了，总共有三次计算： 1. 2. 3....0: 没有探测到边缘特征现在你应该已经明白了，为什么滤波器可以提取图片的特征。

9746 0

AI杂谈：从洗衣机到老鼠屁股

读到这里有人可能会问，为什么是GPU推动了深度学习的发展，CPU不行吗？...简单的说，深度学习需要大量的神经网络运算，这些运算中的绝大部分是矩阵的加法和乘法，运算本身并不复杂，只是运算量特别大，从运算复杂度上看，CPU做这种运算属于牛刀杀鸡，但是从运算量上看，鸡太多了，区区几把牛刀...而GPU生来就是做图像处理的，图像的数据结构就是矩阵，图像处理主要就是做矩阵的加法和乘法。...所以不要纠结AI会不会战胜人类了，就像没人会纠结自己算算术不如计算器一样，这些无聊的事情都留给机器去做好了。为什么我们要如此关注机器学习呢？...（图10：卷积的作用）上图的卷积核是个老鼠屁股，这里使用的是灰度图片，所以老鼠屁股被表示为一个具有图片像素灰度值的小矩阵，如果是彩色图片那就是分别描述三原色深度的三个小矩阵，而老鼠被表示为一个具有像素灰度值的大矩阵

5084 0

NumPy之:多维数组中的线性代数

对于一个二维的图像来说，其分辨率可以看做是一个X*Y的矩阵，矩阵中的每个点的颜色都可以用（R，G，B）来表示。有了上面的知识，我们就可以对图像的颜色进行分解了。...怎么使用矩阵的乘法呢？使用 @ 就可以了： img_gray = img_array @ [0.2126, 0.7152, 0.0722] 现在img是一个80 * 170的矩阵。...现在使用cmap=”gray”作图： plt.imshow(img_gray, cmap="gray") 可以得到下面的灰度图像：灰度图像的压缩灰度图像是对图像的颜色进行变换，如果要对图像进行压缩该怎么处理呢...="gray") 可以看到，差异并不是很大：原始图像的压缩上一节我们讲到了如何进行灰度图像的压缩，那么如何对原始图像进行压缩呢？...现在s是一个(3, 80)的矩阵，还是少了一维，如果重建图像，需要将其进行填充和处理，最后将重建的图像输出： Sigma = np.zeros((3, 80, 170)) for j in range

1.7K3 0

NumPy之:多维数组中的线性代数

对于一个二维的图像来说，其分辨率可以看做是一个X*Y的矩阵，矩阵中的每个点的颜色都可以用（R，G，B）来表示。有了上面的知识，我们就可以对图像的颜色进行分解了。...怎么使用矩阵的乘法呢？使用 @ 就可以了： img_gray = img_array @ [0.2126, 0.7152, 0.0722] 现在img是一个80 * 170的矩阵。...灰度图像的压缩灰度图像是对图像的颜色进行变换，如果要对图像进行压缩该怎么处理呢？矩阵运算中有一个概念叫做奇异值和特征值。...原始图像的压缩上一节我们讲到了如何进行灰度图像的压缩，那么如何对原始图像进行压缩呢？同样可以使用linalg.svd对矩阵进行分解。...现在s是一个(3, 80)的矩阵，还是少了一维，如果重建图像，需要将其进行填充和处理，最后将重建的图像输出： Sigma = np.zeros((3, 80, 170)) for j in range

1.7K4 0

【从零学习OpenCV 4】图像模板匹配

该函数同时支持灰度图像和彩色图像两种图像的模板匹配。...第三个参数为相似性矩阵，滑动窗口与模板的相似性系数存放在滑动窗口左上角第一个像素处，因此输出的相似性矩阵尺寸要小于原图像的尺寸，如果image的尺寸为W×H，模板图像尺寸为w×h，则输出图像的尺寸为（W-w...因为在模板匹配中原图像不需要进行尺寸的外延，所以滑动窗口左上角可以移动的范围要小于原图像的尺寸。无论输入的是彩色图像还是灰度图像，函数输出结果都是单通道矩阵。...(6.15) 了解不同的计算相似性方法时，重点需要知道在每种方法中最佳匹配结果的数值应该是较大值还是较小值，由于matchTemplate()函数的输出结果是存有相关性系数的矩阵，因此需要通过minMaxLoc...通过寻找输出矩阵的最大值或者最小值得到的只是一个像素点，需要以该像素点为矩形区域的左上角，绘制与模板图像同尺寸的矩形框，标记出最终匹配的结果。

1.2K1 0

【OpenCV教程】core模块 - 扫描图像、利用查找表和计时

OpenCV的矩阵值是如何存储的？如何测试我们所实现算法的性能？查找表是什么？为什么要用它？这里我们测试的，是一种简单的颜色缩减方法。...值得注意的是，我们这里用到了除法和乘法运算，而这两种运算又特别费时，所以，我们应尽可能用代价较低的加、减、赋值等运算替换它们。...我们的测试用例程序（以及这里给出的示例代码）做了以下几件事：以命令行参数形式读入图像（可以是彩色图像，也可以是灰度图像，由命令行参数决定），然后用命令行参数给出的整数进行颜色缩减。...目前，OpenCV主要有三种逐像素遍历图像的方法。我们将分别用这三种方法扫描图像，并将它们所用时间输出到屏幕上。我想这样的对比应该很有意思。...在前面的教程中，图像矩阵的大小取决于我们所用的颜色模型，确切地说，取决于所用通道数。如果是灰度图像，矩阵就会像这样： ? 而对多通道图像来说，矩阵中的列会包含多个子列，其子列个数与通道数相等。

1.3K5 0

线性代数在数据科学中的十大强大应用（二）

系列目录：为什么学习线性代数机器学习中的线性代数损失函数正则化协方差矩阵支持向量机分类器降维中的线性代数主成分分析（PCA）奇异值分解（SVD）自然语言处理中的线性代数词嵌入（Word...数字图像由被称为“像素”的小不可分割单元组成。如下图： ? 这个数字零的灰度图像由8×8=64个像素组成。每个像素的值在0到255的范围内。值0表示黑色像素，255表示白色像素。...进一步来看，mxn灰度图像可以由具有m行和n列的2D矩阵表示，其中每个单元格包含相应的像素值： ? 那么彩色图像呢？彩色图像通常存储在RGB通道中。...实际上，不是使用3个矩阵而是使用张量来表示图像，张量是广义的n维矩阵。对于RGB图像，使用三阶张量来表示。想象一下，正如三个二维矩阵一个接一个堆叠： ? 10....实现步骤如下：从一个小的权重矩阵开始，称为内核（kernel）或滤波器（filter）在2D输入数据上滑动此内核，执行逐元素乘法添加获得的值并将总和放在单个输出像素中 ?

9380 0

【Android 应用开发】Paint 滤镜原理之颜色矩阵 ( 颜色模式 | 颜色通道 | 颜色矩阵 | 矩阵运算 | 矩阵乘法 | 矩阵加法 | 颜色矩阵深入解析 )

文章目录颜色模式颜色通道 Android 中的颜色矩阵矩阵乘法运算滤镜中的矩阵乘法运算矩阵加法运算滤镜中的矩阵乘法运算滤镜运算原理 ( 总结 ) 实际滤镜理论示例颜色模式颜色模式...宽度 , 高度 , 分辨率情况下 , 位图模式尺寸最小 ; ④ 转换不可逆 : 其它模式的图像转为位图图像 , 会丢失大量细节信息 , 因此该转换不可逆 ; 6.灰度模式 : 像素由亮度值表示 ,...组成图像 ; ① 灰度图像转双色调 : 该过程中 , 对色调进行编辑 , 产生彩色效果 ; ② 目的 : 减少印刷成本 , 印刷时颜色越少 , 成本越低 ; 9.多通道模式 : 主要用于特殊打印要求的图像..., 称为颜色通道 ; 2.颜色通道数量 : 每个图像都有 1 个或多个颜色通道 , 其数量取决于图像采用的颜色模式 ; 3.颜色通道数量示例 : ① 位图模式 , 灰度模式 , 索引颜色模式...和加法的原理 , 深入学习的话 , 去找本线性代数的书学习 , 建议大家学习图形 , 图像 , 音视频处理等技术时 , 把线性代数和矩阵论相关数学知识也学习一下 ; ---- 矩阵乘法运算

1.4K3 0

机器学习之基于LDA的人脸识别

接下来是LDA部分的代码。首先定义了两个空的矩阵Sb和Sw，分别表示类间散度矩阵和类内散度矩阵。然后，通过循环遍历每个人的图像，计算出每个人图像的均值向量，并计算出类间散度矩阵Sb。...同时，将每个人图像的均值向量存储在meanPerson中。接下来，计算类内散度矩阵Sw，循环遍历每个图像，计算出每个图像与其对应人的均值向量之差，并计算出类内散度矩阵Sw。...imshow函数显示重建的人脸图像，并使用mat2gray函数将图像数据转换为灰度范围[0,1]内的值。xlabel函数设置子图的标题，显示当前特征维度。...通过以上的循环和绘图操作，代码可以展示在不同的特征维度下，对原始人脸图像的重建效果。随着特征维度的增加，重建图像将逐渐接近源图像，并展示出更多的细节和结构信息。...接下来，通过矩阵乘法运算将训练数据和测试数据投影到特征向量所构成的子空间中，得到降维后的训练数据trainDataTemp和测试数据testDataTemp。

1773 0

线性代数在数据科学中的十大强大应用（二）

系列目录：为什么学习线性代数机器学习中的线性代数损失函数正则化协方差矩阵支持向量机分类器降维中的线性代数主成分分析（PCA）奇异值分解（SVD）自然语言处理中的线性代数词嵌入（Word...数字图像由被称为“像素”的小不可分割单元组成。如下图：这个数字零的灰度图像由8×8=64个像素组成。每个像素的值在0到255的范围内。值0表示黑色像素，255表示白色像素。...进一步来看，mxn灰度图像可以由具有m行和n列的2D矩阵表示，其中每个单元格包含相应的像素值：那么彩色图像呢？彩色图像通常存储在RGB通道中。...然后，对应到图像中，则每个像素值是三个通道中相应值的组合：实际上，不是使用3个矩阵而是使用张量来表示图像，张量是广义的n维矩阵。对于RGB图像，使用三阶张量来表示。...实现步骤如下：从一个小的权重矩阵开始，称为内核（kernel）或滤波器（filter）在2D输入数据上滑动此内核，执行逐元素乘法添加获得的值并将总和放在单个输出像素中该功能虽然看起来有点复杂

7662 0

综述|线结构光中心提取算法研究

Hessian矩阵的表达式: h(x,y)为二维高斯函数，f(x,y)表示Hessian矩阵求二阶导数的图像。...并在法线方向上对光条纹灰度分布函数二阶泰勒展开，得到一阶过零点即为光条纹中心点。Hessian矩阵对图像求方向导数的过程运算量巨大，无法达到实时的效果[20]。 3....赵博华[23]等利用形态学方法[12]设定连通域面积阈值，去除噪声并输出具有有效光条信息的二值化模板图像，利用模板与原图像相乘获得无噪声的光条图像，使用灰度重心法提取光条中心线，有效的克服了外部噪声干扰...方向模板法输出光条纹三维数据的图像点列，直接使用这些点拟合条纹中心线，会出现大量毛刺。为了解决以上问题，金俊[33]等结合多帧平均法和方向模板法提出一种基于Bezier曲线拟合的光条中心提取方法。...蔡怀宇[38]等利用PCA[39]方法对图像梯度向量的协方差矩阵进行特征分解[40]，代替Hessian矩阵计算光条纹的法线方向，提高了算法运算效率。

2.7K1 0

综述|线结构光中心提取算法研究发展

Hessian矩阵的表达式: (2) h(x,y)为二维高斯函数，f(x,y)表示Hessian矩阵求二阶导数的图像。...并在法线方向上对光条纹灰度分布函数二阶泰勒展开，得到一阶过零点即为光条纹中心点。Hessian矩阵对图像求方向导数的过程运算量巨大，无法达到实时的效果[20]。 3....赵博华[23]等利用形态学方法[12]设定连通域面积阈值，去除噪声并输出具有有效光条信息的二值化模板图像，利用模板与原图像相乘获得无噪声的光条图像，使用灰度重心法提取光条中心线，有效的克服了外部噪声干扰...方向模板法输出光条纹三维数据的图像点列，直接使用这些点拟合条纹中心线，会出现大量毛刺。为了解决以上问题，金俊[33]等结合多帧平均法和方向模板法提出一种基于Bezier曲线拟合的光条中心提取方法。...蔡怀宇[38]等利用PCA[39]方法对图像梯度向量的协方差矩阵进行特征分解[40]，代替Hessian矩阵计算光条纹的法线方向，提高了算法运算效率。

1.5K2 0

图像变换-旋转问题来了

rows and x1 >= 0 and y1 = 0: # 通过原图像的坐标计算旋转之后的坐标，并将相应的灰度值传给旋转后的图像...这里是以图片左上角旋转的，超出边界部分删除了。得到的结果出现了一些有规律的噪声，之所以出现这样的问题，是因为通过原图像的坐标计算旋转之后的坐标，并将相应的灰度值传给旋转后的图像。...要实现下面这种效果，首先需要以图像的中心作为中心点，然后采取后向映射的方法——即从旋转后的图像出发，找到对应的原图像的点，然后将原图像中的灰度值传递过来即可，这样旋转后的图像的每个像素肯定可以对应到原图像中的一个点...而平移用的是矩阵加法，不通用，通过齐次坐标，下面两个结果是一样的，加法变成了乘法。...都是数学，线性代数当年觉得没啥用，现在发现真香，可惜没学好，详细的的为什么要引入齐次坐标，可以看下面这篇，通透: https://blog.csdn.net/saltriver/article/details

3892 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭