,可以通过以下步骤实现:
在这个过程中,我们使用了Python的PIL库来加载和处理图像。通过将图像转换为NumPy数组,我们可以更方便地访问和操作像素值。定义参考像素的位置后,我们可以通过索引数组来获取参考像素的值。接下来,我们可以应用所需的图像变换,并使用相同的参考像素位置来跟踪变换后的图像中的像素值。
请注意,这只是一个示例过程,实际的图像变换和参考像素跟踪方法可能因具体需求而异。对于更复杂的图像处理任务,可能需要使用其他库或算法来实现。
比如线性,对称性(可以用在计算信号的傅里叶变换里面); 时移性:函数在时域中的时移,对应于其在频率域中附加产生的相移,而幅度频谱则保持不变; 频移性:函数在时域中乘以e^jwt,可以使整个频谱搬移w...模板运算与卷积定理 在时域内做模板运算,实际上就是对图像进行卷积。模板运算是图像处理一个很重要的处理过程,很多图像处理过程,比如增强/去噪(这两个分不清楚),边缘检测中普遍用到。...比如说,消除噪音的同时图像的显示效果显著的提升了,那么,这时候就是同样的意思了。 常见的图像增强方法有对比度拉伸,直方图均衡化,图像锐化等。前面两个是在空域进行基于像素点的变换,后面一个是在频域处理。...图像傅立叶变换的物理意义 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标,是灰度在平面空间上的梯度。...如:大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。
前言:在使用深度学习框架PyTorch预处理图像数据时,你可能和我一样遇到过各种各样的问题,网上虽然总能找到类似的问题,但不同文章的代码环境不同,也不一定能直接解决自己的问题。...而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行,一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。...如下图所示,我的bug出现在红框中的句柄中,而与大多数博文不同的是,我是先对图像做灰度处理,然后再做剪裁和旋转的操作,因此transforms.Compose(transforms)组合操作在这行代码之后...所以从bug的位置可知此问题与组合操作顺序无关,但从最后的类型错误中可知此行代码传进去的observation类型期望是PIL,但实际是tensor,因此只要在此之前进行两者格式的转换即可解决bug...肯定是需要tensor的图像操作传入的是PIL,因此在合适的位置前将PIL转换为tensor即可 解决方法从 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize
在计算机视觉项目的开发中,OpenCV作为较大众的开源库,拥有了丰富的常用图像处理函数库,采用C/C++语言编写,可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上,能够快速的实现一些图像处理和识别的任务...因为OpenCV依赖一些库,可以在本博客中查找一些依赖库的安装方法,例如安装Numpy方法等,本博客应有尽有!...bitwise_and、bitwise_or、bitwise_xor、bitwise_not四个按位操作函数,是将基础数学运算应用于图像像素的处理中。...)每个像素值进行二进制“或”操作,1|1=1,1|0=0,0|1=0,0|0=0 bitwise_xor():是对二进制数据进行“异或”操作,即对图像(灰度图像或彩色图像均可)每个像素值进行二进制“异或...)) image.show() cv2.waitKey() 相关应用:CV:利用python的cv2库实现图像数据增强—随机裁剪、随机旋转、随机hsv变换、随机gamma变换代码实现 参考文章 OpenCV
二、Python的PIL库 PIL,Python Image Library PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库 在Anaconda 中是已经安装好的,命令行下安装方法: pip install...pillow # 用到的第三方库 from PIL import Image # Image是PIL库中代表一个图像的类(对象) import numpy as np 三、图像的数组表示 图像是一个由像素组成的二维矩阵...四、图像的变换 图像可以表示为数组,而数组是可以运算的,经过运算后的数组可以改变图像形状,对图像进行变换。读入图像后,获得像素RGB的值,修改后保存为新的文件。...手绘风格是在对图像进行灰度化的基础上由立体效果和明暗效果叠加而成的,灰度实际代表了图像的明暗变化,而梯度表示的灰度的变化率。...-100 grad = np.gradient(a) # 提取梯度值 grad_x, grad_y = grad # 提取x y方向梯度值 解构赋给grad_x,grad_y # 利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构
文章目录 一、图像的 RGB 色彩模式 二、Python的 PIL 库 三、图像的数组表示 四、图像的变换 五、图像的手绘效果实现 ?...PIL库是一个具有强大图像处理能力的 Python 第三方库,在 Anaconda 中是已经安装好的,命令行下安装方法如下: pip install pillow -i http://pypi.douban.com...四、图像的变换 图像可以表示为数组,而数组是可以运算的,经过运算后的数组可以改变图像形状,对图像进行变换。读入图像后,获得像素 RGB 的值,修改后保存为新的文件。 原始图片如下: ?...手绘风格是在对图像进行灰度化的基础上由立体效果和明暗效果叠加而成的,灰度实际代表了图像的明暗变化,而梯度表示的灰度的变化率。...-100 grad = np.gradient(a) # 提取梯度值 grad_x, grad_y = grad # 提取x y方向梯度值 解构赋给grad_x,grad_y # 利用像素之间的梯度值和虚拟深度值对图像进行重构
当有一个Image对象时,可以用Image类的各个方法进行处理和操作图像,例如显示图片: >>> im.show() ps:标准版本的show()方法不是很有效率,因为它先将图像保存为一个临时文件,然后使用...Pillow左边系统的原点(0,0)为图片的左上角。坐标中的数字单位为像素点,所以上例中截取的图片大小为300*300像素^2。...) 像素点处理 point()方法通过一个函数或者查询表对图像中的像素点进行处理(例如对比度操作)。...像素点变换 # multiply each pixel by 1.2 out = im.point(lambda i: i * 1.2) 上述方法可以利用简单的表达式进行图像处理,通过组合point()...TIFF文件同样可以包含数帧图像。 当读取动态图时,PIL自动读取动态图的第一帧,可以使用seek和tell方法读取不同帧。
import os def compute_average(imlist): """计算图像列表的平均像素""" # 打开第一幅图像,将其存储在浮点型数组中 averageim...从图片本身的角度看,直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像像素值,使一定灰度范围内的像素数量大致相同,把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 那么如何进行图像均衡化呢?...这个变换函数的基本思想是对图像中像素个数多的灰度级进行展宽,而对图像中像素个数少的灰度进行压缩,即将一幅图像的灰度直方图变平,使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同从而扩展像元取值的动态范围。...这个变换函数通常是图像中像素值的累积分布函数(cumulativate distribution function,简写为cdf,将像素值的范围映射到目标范围的归一化操作),累积函数和概率论中的累积分布函数类似...直方图变换其实是一种灰度变换,灰度变换的变换函数决定了输入随机变量与输出随机变量之间的关系,也就是两个随机变量的关系;一副图像是二维离散的数据,不利于使用数学的工具进行处理,在数字图像处理中,我们通常是采用连续的变量进行推导
数组对象可以实现数组中重要的操作,比如矩阵乘积、转置、解方程系统、向量乘积和归一化。这为图像变形、对变化进行建模、图像分类、图像聚类等提供了基础。...在上一篇python基本图像操作中,当载入图像时,通过调用 array() 方法将图像转换成NumPy的数组对象。NumPy 中的数组对象是多维的,可以用来表示向量、矩阵和图像。...在转为数组的过程中我们可以设定数据类型,同时灰度图的图像数组也是有意义的:# -*- coding: utf-8 -*-from PIL import Imagefrom pylab import *#.../source/test.jpg").convert('L'))im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...0 255 0 255 100 200 0 255可以比较明显的看到灰度变换的结果,,第二张图被反相显示,第三张图像的暗部变亮,亮部变暗,其值被限制在100到200之间,其中最后一张图像通过二次函数变换使较暗的像素值变得更暗
上面的图像变换相对来说比较简单,主要就是像素的位置替换了一下。...不过除了上面的,还有一些其它的图像变换,比如图像缩放(放大、缩小),其它角度旋转、平移等各种操作; 这类几何变换,相对于前面提到的变换,尽管还是改同样变了原图像像素点在新图像中的空间位置,但是也引入了一些新的问题...得到的坐标有些是小数,进行了取整操作,这样部分像素并没有对应的像素值。...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.../p/56a717173227 如果需要多次变换(缩放,旋转,平移),需要引入齐次坐标(在微信读书数字图像处理上看到的),通过齐次坐标,不管怎样变换,变换多少次,都可以表示成一连串的矩阵相乘了 例如先放大
大多数方法在返回新的图像时都会忽略这个字典;因为字典中的键并非标准化的,对于一个方法,它不能知道自己的操作如何影响这个字典。如果用户需要这些信息,需要在方法open()返回时保存这个字典。...用来表示在原始图像中截取的位置坐标,如box(100,100,200,200)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点,截取一个100*100(像素为单位)的图像,为方便理解,如下为示意图box(b1,a1...具体参考图像滤波在ImageFilter 模块的应用,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE...im.transform(size, AFFINE, data) ⇒ imageim.transform(size, AFFINE,data, filter) ⇒ image对当前的图像进行仿射变换,变换结果体现在给定尺寸的新图像中...输出图像中的每一个像素(x,y),新值由输入图像的位置(ax+by+c, dx+ey+f)的像素产生,使用最接近的像素进行近似。这个方法用于原始图像的缩放、转换、旋转和裁剪。
直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平,使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法,并且可以增强图像的对比度。...直方图均衡化的变换函数是图像中像素值的累积分布函数(cumulative distribution function,将像素值的范围映射到目标范围的归一化操作)。...在很多应用中,图像强度的变化情况是非常重要的,强度的变化可以使用灰度图像的 \(x\) 和 \(y\) 方向导数 \(I_x\) 和 \(I_y\)进行描述 图像的梯度向量为 \(\bigtriangledown...sobel()函数的第二个参数选择 \(x\) 或 \(y\) 方向的导数,第三个参数保存输出变量。在图像中,正导数显示为亮的像素,负导数显示为暗的像素,灰色区域表示导数的值接近零。...在对图像进行处理时,去噪也是很重要的一环。
在进行Python图像处理之前,Pillow是不可或缺的实用性工具,pillow是Python Imaging Library的缩写,Pillow由PIL而来,导入该库使用import PIL。...×8位像素,颜色隔离 YCbCr 3×8位像素,彩色视频格式 I 32位整型像素 F 32位浮点型像素 读写图像 PIL 模块对目前存在的大多数图片格式都支持,一般使用 Image 模块的 open(...用来表示在原始图像中截取的位置坐标,如box(100,100,200,200)就表示在原始图像中以左上角为坐标原点,截取一个100*100(像素为单位)的图像,为方便理解,如下为示意图box(b1,a1...几何变换 Image类有resize()、rotate()和transpose()、transform()方法进行几何变换,用以重定义图片大小,对图片进行旋转等操作。...图像滤波 图像滤波在ImageFilter 模块中,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用,预定义滤波器包括:BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE
, img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('Gray', gray) 1.3 使用PIL...array(Image.open("Resources/Photos/park.jpg").convert('L')) im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理... im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间 im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像...(二次函数变换,使较暗的像素值变得更小) #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图 #subplot(221) title('gray') gray() imshow(im) show...参考 python图像数组操作与灰度变换
.jpg] 在平常的使用中,绘制图像的轮廓也经常被使用,因为绘制轮廓需要对每个坐标(x, y)的像数值施加同一个阙值,所以需要将图像灰度化 from PIL import Image import...(pyCharm)中如果不能调出交互窗口则无法进行点击,可以在命令窗口下成功执行。...直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平,使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法,并且可以增强图像的对比度。...直方图均衡化的变换函数是图像中像素值的**累积分布函数**(cumulative distribution function,将像素值的范围映射到目标范围的归一化操作)。...在图像中,正导数显示为亮的像素,负导数显示为暗的像素,灰色区域表示导数的值接近零。
例如创建最长边为128像素的缩略图,可以使用: pil_im.thumbnail((128,128)) 1.1.3 复制并粘贴图像区域 调用crop()方法即可从一幅图像中进行区域拷贝,拷贝出区域后,可以对区域进行旋转等变换...变换函数:图像中像素值的累积分布函数(cdf),将像素值的范围映射到目标范围的归一化操作 下面的函数是直方图均衡化的具体实现: def histeq(im,nbr_bins=256): """ 对一幅灰度图像进行直方图均衡化...一兆像素的图像具有百万维。由于图像具有很高的维数,在许多计算机视觉应用中,我们经常使用降维操作。PCA 产生的投影矩阵可以被视为将原始坐标变换到现有的坐标系,坐标系中的各个坐标按照重要性递减排列。...为了对图像数据进行 PCA 变换,图像需要转换成一维向量表示。我们可以使用 NumPy 类库中的flatten() 方法进行变换。 将变平的图像堆积起来,我们可以得到一个矩阵,矩阵的一行表示一幅图像。...该数组表示以一个像素为中心时,使用哪些相邻像素。 在这种情况下,我们在 y 方向上使用 9 个像素(上面 4 个像素、像素本身、下面 4 个像素),在 x 方向上使用 5 个像素。
从输入图像中选取最近的像素作为输出像素。它忽略了所有其他的像素。 BILINEAR:双线性滤波。在输入图像的2×2矩阵上进行线性插值。注意:PIL的当前版本,做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。...在输入图像的4×4矩阵上进行立方插值。注意:PIL的当前版本,做下采样时该滤波器使用了固定输入模板。 ANTIALIAS:平滑滤波。这是PIL 1.1.3版本中新的滤波器。...对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波,以计算输出像素值。在当前的PIL版本中,这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法。...注意:在当前的PIL版本中,ANTIALIAS滤波器是下采样(例如,将一个大的图像转换为小图)时唯一正确的滤波器。...具体参考图像滤波在ImageFilter 模块的应用,在该模块中,预先定义了很多增强滤波器,可以通过filter( )函数使用 例子: img = Image.open(“1.jpg”) bluF= img.filter
运行环境 python 3.6.8, pytorch 1.5.0 1. torchvision.transforms 在深度学习中,计算机视觉(CV)是其中的一大方向,而在CV任务中,图像变换(Image...Transforms on PIL Image 这部分主要是对Python最常用的图像处理库Pillow中Image的处理。...,可以用在白化变换中,白化变换用来去除输入数据的冗余信息。...常用在对输入图像的预处理中,例如Imagenet竞赛的许多分类网络都对输入图像进行了归一化操作。...通常是在神经网络训练中读取输入图像之后使用。
对图像进行反相处理,平方等等 from PIL import Image from pylab import * #读取图片,灰度化,并转为数组 im = array(Image.open("example.jpg...").convert('L')) im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理 im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100...200 区间 im4...= 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换,使较暗的像素值变得更小) #2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图 subplot(221) title...(im,nbr_bins=256): """ 对一幅灰度图像进行直方图均衡化""" # 计算图像的直方图 imhist,bins = histogram(im.flatten()...(imlist): """ 计算图像列表的平均图像""" # 打开第一幅图像,将其存储在浮点型数组中 averageim = array(Image.open(imlist[0
你想开始进行深度学习吗? 这有一篇关于Keras的深度学习的文章(地址见下方链接),对图像分类的神经网络做了一个总体概述。然而,它缺少一个关键的因素——实际的动手练习。本文将试图填补这一空白。...你甚至可以查看错误分类的图片。然而,这个线性模型主要是在图像上寻找颜色和它们的位置。 Neptune通道仪表盘中显示的错误分类的图像 整体得分并不令人印象深刻。...我在训练集上的准确率达到了41%,更重要的是,37%的准确率在验证上。请注意,10%是进行随机猜测的基线。 多层感知器 老式的神经网络由几个密集的层组成。在层之间,我们需要使用一个激活函数。...然而,这并不意味着它在实践中工作得很好,因为数据量十分有限。如果隐藏层太小,它就无法近似任何函数。当它变得太大时,网络很容易就会变得过度拟合——也就是记忆训练数据,但不能概括为其他图像。...当我们创建表示图像的各种属性的通道时,我们需要降低分辨率(通常使用max-pooling)。此外,现代网络通常使用ReLU作为激活功能,因为它对更深层的模型效果更好。
使用OpenCV进行插值 最近邻插值 分配最接近当前像素的值。 这种方法是最基础的一种方法 在所有插值算法中,它的处理时间最短,因为它仅考虑一个像素-最接近插值点的像素。 ?...双线性插值 双线性插值法考虑了未知像素值周围的已知像素值的2 * 2邻域。 然后,对这4个像素进行加权平均,以得出其最终插值。 ? 双三次插值 ? LancZos插值 高阶插值。...因为在高阶中操作所以难以可视化。 是一种更高维度的过滤和特征提取方法。 应该用哪种插值方法呢? 默认情况下使用cv2.INTER_LINEAR。 cv2.INTER_AREA用于缩小。...平移 在四个方向中的任何一个方向上将图像移动一定像素。 为什么要这么做?...仿射变换 涉及图像平移和旋转的变换。 但是,变换的方式遵循图像中的直线永远不会弯曲。
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