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图像处理基础知识--建议掌握

图像 1、模拟图像 模拟图像,又称连续图像,是指在二维坐标系中连续变化的图像,即图像的像点是无限稠密的,同时具有灰度值(即图像从暗到亮的变化值)。...通常的二维数字图像是一个矩阵,可以用一个二维数组 f(x,y) 来表示,其中 x,y 是二维空间中的某坐标系的坐标,f(x,y) 表示图像在该点处的灰度值等性质。...数字图像均由像素点构成,依据坐标原点位置的不同常分为两类,每个像素点标示为 I(r,c) 或 f(x,y)。...两个模型都各有优缺,但之后的方向还是离散模型,其便于计算机处理,之后我们主要还是从离散模型出发,进行图像处理。...量化就是把采样点上对应的亮度连续变化区间转换为单个特定数码的过程。 量化后,图像就被表示成一个整数矩阵。每个像素具有两个属性:位置和灰度。位置由行、列表示。灰度表示该像素位置上亮暗程度的整数。

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    使用Python给图片添加水印

    将这两个图像文件加载到NumPy数组将有助于可视化这个概念。 示例PNG和JPG图像的大小均为1100 x 1100像素。然而,shape属性中的最后一个数字不同:JPG是3,而PNG是4。...图2 前三个整数值(如上图2左侧所示)是RGB(红色、绿色和蓝色)值,PNG数组中的第四个整数称为“alpha通道”,它控制透明度(因此命名为“RGBA”)。...换句话说,对于每个RGB值为[255,255,255,180]的像素,我们将alpha通道设置为0,以使像素完全透明。 由于我们已经将图像的RGBA值放入Numpy数组中,因此操纵颜色很容易。...图5 可以使用PIL库的Image.fromarray()方法将NumPy数组转换回图像文件。...如下所示,Image.paste()方法有三个参数: 1.im–源图像 2.box–粘贴图像的起点(左上角)的(x,y)坐标 3.mask-遮罩/过滤器,有助于从粘贴的图像中去除所有透明像素 transparent.paste

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    .NET3.5 GDI+ 图形操作1

    坐标系 GDI+在坐标系中绘制直线、矩形和其他形状,默认坐标系的原点是左上角,并且X轴指向右边,Y轴指向下边。默认坐标系的度量单位是像素,如图所示。 ? 2....比如通常所说的分辨率1024*768就是指X轴上有1024个像素、Y轴上有768个像素,所以坐标实际上是建立在像素点阵上的。下图表示了3个点及其坐标。 ? 从这个意义上说,如何表示一条直线呢?...位图 位图是位的数组,它指定了像素矩阵中各像素的颜色,专用于单个像素的位数,决定了可分配到该像素的颜色数。...为0时即为黑色,最大亮度是色彩最鲜明的状态。 ◇CMYK 代表印刷上用的4种颜色,C代表青色,M代表洋红色,Y代表黄色,K代表黑色。这4种颜色的组合用来表示印刷上的颜色。...当阳光照射到一个物体上时,这个物体将吸收一部分光线,并将剩下的光线进行反射,反射的光线就是人们所看见的物体颜色。这是一种减色色彩模式,同时也是与RGB模式的根本不同之处。

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    ImageDataGenerator

    ):效果就是让所有点的x坐标(或者y坐标)保持不变,而对应的y坐标(或者x坐标)则按比例发生平移,且平移的大小和该点到x轴(或y轴)的垂直距离成正比。...所谓shear_range就是错切变换,效果就是让所有点的x坐标(或者y坐标)保持不变,而对应的y坐标(或者x坐标)则按比例发生平移,且平移的大小和该点到x轴(或y轴)的垂直距离成正比。...channel_shift_range可以理解成改变图片的颜色,通过对颜色通道的数值偏移,改变图片的整体的颜色,这意味着是“整张图”呈现某一种颜色,像是加了一块有色玻璃在图片前面一样,即每一个通道上的每一个像素值都加上某一个数值...返回 一个生成元组 (x, y) 的 生成器Iterator,其中 x 是图像数据的 Numpy 数组(在单张图像输入时),或 Numpy 数组列表(在额外多个输入时),y 是对应的标签的 Numpy...classes: 可选的类别列表 (例如, ['dogs', 'cats'])。默认:None。 如未提供,类比列表将自动从 y_col 中推理出来,y_col 将会被映射为类别索引)。

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    一切的基础:灰度图像

    放大图片中的某一小部分,会发现它是一个二维网络值,亦被称之为具有宽度和高度的数组(单个颜色强度很小的单位) 这个网格中每个像素颜色都有一个对应的数值,每个像素的值范围是0~255。...网格中每个像素颜色都有一个对应的数值,我们可以通过定位像素网格的横纵坐标来获取某一特定位置的像素值。...所以只需要将 x,y 坐标传入图像矩阵即可,不过值得注意的是,要先传入 y 再传入 x,因为图像的坐标是反着来的。...x, y = 100, 200 # 这个坐标对应的是图片里的非汽车区域 x1, y1 = 365, 168 # 对应汽车的前挡风玻璃 # 注意:要先传入y再传入x,因为图像坐标是反着来的 pixel_value...) 访问单个像素:传入 xy 坐标,不过要注意是先传入 y 再传入 x 灰度图像是我们帮助计算机 “看” 和 “理解” 图像的第一步,把图像转为灰度图像的像素网格以及 x 和 y 的函数来处理以后,我们还需要学会如何利用这些信息

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    Python 自动化指南(繁琐工作自动化)第二版:十九、处理图像

    第二个零表示 y 坐标,从原点零开始,沿图像向下递增。这值得重复:y 坐标向下增加,这与你可能记得的数学课中使用的 y 坐标相反。图 19-1 展示了这个坐标系是如何工作的。...这两种方法都采用表示像素的 x 和 y 坐标的元组。putpixel()方法还为像素的颜色提供了一个额外的元组参数。这个颜色参数是一个四整数的 RGBA 元组或一个三整数的 RGB 元组。...该列表可以是 x 和 y 坐标元组的列表,例如[(x, y), (x, y), ...],或者是没有元组的 x 和 y 坐标的列表,例如[x1, y1, x2, y2, ...]。...xy要么是元组列表,比如[(x, y), (x, y), ...],要么是整数列表,比如[x1, y1, x2, y2, ...]。每个点都是你正在画的线上的连接点之一。...xy参数是元组列表,如[(x, y), (x, y), ...]或整数列表,如[x1, y1, x2, y2, ...],代表多边形边的连接点。最后一对坐标将自动连接到第一对坐标。

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    matlab做图像_matlab语言基础

    \picture***.jpg’); img=rgb2gray(l1); imshow(img); imwrite(img,‘gray.jpg’); 图像文件的显示 以下函数的格式都可通过...y,c):x,y分别为图像显示位置的左上角坐标,c为图像 imagesc(…,clims):clism是两元素的向量,用来限定C中的数据的范围,这些值映射到当前色图的整个范围。...colorbar() 将颜色条添加到坐标轴对象中 % colorbar将颜色条添加到坐标轴对象中,若该坐标轴包含一个图像对象,则添加的颜色将指示出该图像中不同颜色的数据值 % 对于了解被现实图像的灰度级别有用...,又称多页图像或图像序列 % 是一个四维数组,第四维用来指定帧的序号,多帧图像数组中每一幅图像必须有相同大小和颜色分量,每幅图像使用相同的颜色图 % matlab函数可以对多帧图像的每一帧处理,如果该多帧图像超出了该函数能力范围...y,z]=sphere; % 创建三个(N+1)x(N+1)的矩阵,使得surf(x,y,z)建立一个球体,省略是N取20 set(0,'defaultFigurePosition',[100,100,1000,400

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    数字图像处理Matlab函数全汇总

    显示一个彩色RGB立方体 subimage 在单个图形中显示多幅图像 truesize 调整图像的显示尺寸 warp 将图像显示为纹理映射的表面 图像文件输入/输出 Dicominfo 从一条DICOM...(DIPUM) 两个串间的相似性度量 X2majoraxis(DIPUM) 以区域的主轴排列坐标x 图像压缩 Compare(DIPUM) 计算和显示两个矩阵间的误差 Entropy(DIPUM) 计算矩阵的熵的一阶估计...Poly2mask 将ROI多边形转换为掩膜 Roicolor 基于颜色选择ROI Roifill 在任意区域内平稳地内插 Roifilt2 对ROI进行滤波 Roipoly 选择多边形ROI 彩色映射处理...Gray2ind 将亮度图像转换为索引图像 Grayslice 通过阈值处理从亮度图像创建索引图像 Im2bw 通过阈值处理将图像转换为二值图像 Im2double 将图像数组转换为双精度 Im2java...Rgb2ind 将RGB图像转换为索引图像 其他函数 Conwaylaws(DIPUM) 对单个像素应用Conway的遗传定律 Manualhist(DIPUM) 交互地生成2模式直方图 Twomodegauss

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    【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理

    上述代码的运行结果实际上为: RGB size=1000x1436 at 0x1826BF51D68> 怎样才能将它变为可视化的图像呢...在PIL中,从模式“RGB”转换为“L”模式是按照下面的公式转换的: L = R * 299/1000 + G * 587/1000+ B * 114/1000 模式“P”为8位彩色图像,它的每个像素用...人的肉眼对视频的Y分量更敏感,因此在通过对色度分量进行子采样来减少色度分量后,肉眼将察觉不到的图像质量的变化。...在PIL中,从模式“RGB”转换为“F”模式是按照下面的公式转换的: F = R * 299/1000+ G * 587/1000 + B * 114/1000 我们以灰度图像为例,将目标图像转换成灰度图像...,并转换成png格式 下面程序从文件名列表(filelist)中读取所有的图像文件,并转换成JPEG格式: from PIL import Image import os for infile in

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    python库之–turtle,matplotlib,numpy,opencv,os,pillow

    y轴的数值x1 = np.linspace(0, 4*np.pi, 100)y1 = np.sin(x1)y2 = np.cos(x1) # 画图(x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字,画线颜色,画线宽度)...即在x从0-4Π中返回100个均匀分布的点。 numpy.sin(t) 这个就很好理解了,根据t值来确定sin的函数值。同理numpy.cos也是。...在这里有一个重要的函数getpixel,该函数检索指定坐标点的像素的RGB颜色值。然后下面对比选取相应坐标的字符值即可。 接下来只要每个位置对比,选取合适的字符去填充就完成了整个操作。...lI;:,\"^`'. ") #获取字符列表的长度 length = len(ascii_char) #读取图像文件 img = Image.open('time.jpg') #对图像进行一定缩小,图片的大小可以根据上传图片的大小来按需调节...lI;:,\"^`'. ")#获取字符列表的长度length = len(ascii_char)#读取图像文件img = Image.open('time.jpg')#对图像进行一定缩小,图片的大小可以根据上传图片的大小来按需调节

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    matlab的imread怎么用_imread函数参数的含义

    若文件包含灰色图像,A是M*N的数组;若文件包含真彩色图像,A是M*N*3的数组。对于彩色的tiff文件将用CMYK颜色空间,A是M*N*4的数组。 返回的A的类型与图像采样的位有关。...如24位颜色imread函数返回uint8数据因为每个颜色分量都是8位的。 [X, map] = imread(…) 从filename文件中,读取索引图像X以及与之对应的颜色表到map中。...否则,若PNG文件含有背景颜色块,这个值将作为BG的缺省值;若alpha没有指定且文件中也没有背景颜色块,对于索引图像文件BG缺省值为1、灰度图BG缺省值为0、真彩色(RGB)图像BG缺省值为[0,0,0...若彩色图像使用CMYK颜色空间,则A是M*N*4数组。可以用imfinfo函数查看图像文件使用的颜色空间(查看PhotometricInterpretation字段)。...指定格式的语法: A = imread(…) 返回使用RGB、CIELAB、ICCLAB或CMYK颜色空间的数据。若使用CMYK颜色空间,则A是M*N*4的数组。

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    matlab中的imwrite_medfilt2函数

    如果 A 是属于数据类型 double 或 single 的索引图片,则 imwrite通过从每个元素中减去1来将索引转换为从0开始的索引,然后以uint8形式写入数据。...从文件clown.mat中加载示例图像数据。 load clown.mat 图像数组X和其关联颜色图map均加载至 MATLAB® 工作区。将数据写入新的 PNG 文件。...load clown.mat 图像数组 X 和其关联颜色图 map 均加载至 MATLAB 工作区。map 是一个 81 RGB 向量矩阵。用 81 RGB 向量定义铜色调颜色图。...因为 GIF 文件不支持三维数据,所以应调用rgb2ind,使用颜色图map将图像中的 RGB 数据转换为索引图像A。...map必须是有效的 MATLAB 颜色图。可以参考colormap以了解 MATLAB 内置颜色图列表。大多数图像文件格式都不支持条目数超过 256 个的颜色图。

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    python3之成像库pillow

    0则代表黑色,都为255则代表白色 RGBA:为带透明蒙版的真彩色,其中的A为alpha透明度,占用4x8位像素 其他的还有打印分色CMYK不是很常用不多做介绍 PIL使用笛卡尔像素坐标系统,图像的坐标从左上角开始...(0,0),坐标值表示像素的角,它实际上位于(0.5,0.5);python中坐标通常以2元组(X,Y)的形式传递,矩形表示为4元组(l_x,t_y,r_x,b_y),X轴从左到右,Y轴从上到下,顺序是从左上右下表示...颜色以单波段图像的单个值和多波段图像的元组(每个波段的一个值)给出,可以使用颜色名如‘red’也可以受用16进制#FF0000或者使用数字表示(255,0,0) from PIL import Image...,lambda x:x/2) #将每个像素除以2 evl.show() Image.merge(mode,bands):从多个单通道创建新图像,bands为图像的元组或列表 from PIL import...“rgb(100%,0%,0%) 常见的HTML颜色名称,例如,“red”指定纯红色 getrgb(color):将颜色字符串转换为RGB元组 from PIL import ImageColor IC_image

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    奥比中光相机的深度图像数据(TUM数据集)

    2. rgb/ 和 depth/目录存放着采集到的 png 格式图像文件。彩色图像为八位三通道,深 度图为 16 位单通道图像。文件名即采集时间。...3. groundtruth.txt 为外部运动捕捉系统采集到的相机位姿,格式为 (time, t x , t y , t z , q x , q y , q z , q w ), https://vision.in.tum.de...从 2D 图像到 3D 点云的转换工作如下。请注意,每个相机的焦距 (fx/fy)、光学中心 (cx/cy)、畸变参数 (d0-d4) 和深度校正因子都不同。...反正我也是给搞研究,这里就插点如何生成点云的算法操作,注意是一个rgb和图和一个深度图,生成一个点云图。...16bit的png是5000 这句是我们的精华 某点像素坐标(u , v)及其对应深度值depth,根据相机参数以及以下公式,可以求得该点的相机坐标(x , y , z)为 def depth2mi

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    Metal图像处理——颜色查找表(Color Lookup Table)

    同时为了有更好的过渡效果,每次计算的时候我们可以用相邻的结果进行线性结合。 我们以一维的情况为例,用数组a[64]来缓存512种颜色的映射结果。...这样可以用合理的数组大小缓存运算结果,并且可以在PC端提前计算出映射的数组。 接下来的问题是: 如何把映射数组传递给shader?...对于colorConvert3[64][64][64],可以采用把64张图片拼成一个8 * 8个小图组成的大图,如下: ? 最后,问题只有: 如何从图片读取对应运算结果?...图片有64个正方形,每个小正方存着64 * 64的运算结果。对于颜色rgb(x, y, z),我们先用z值算出正方形的位置,再用(x,y)读取对应结果。...mix return float4(newColor.rgb, textureColor.w); //不修改alpha值 } 总结 颜色转换表是在网上找了一张,特此感谢——LUT(颜色查找表)的来源

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    OpenCV中基于Retinex的图像增强实现

    美国物理学家埃德温∙兰德(Edwin Land) 在 1971 年提出一种被称为色彩的理论,并在颜色恒常性的基础上提出的一种图像增强方法。...需要注意的是,最后一步量化的过程中,并不是将 Log[R(x,y)] 进行 Exp 化得到 R(x,y) 的结果,而是直接将 Log[R(x,y)] 的结果直接用如下公式进行量化: ?...参数3和参数4:缩放参数 缩放参数实际等价于公式:m(x,y) = saturate_cast(α(*this)(x,y)+β) log()函数 log()函数的功能是计算每个数组元素绝对值的自然对数...//函数原型 void log(InputArray src,OutputArray dst) 参数1:输入图像 参数2:输出图像(求对数以后的图像) normalize()函数 该函数归一化输入数组使它的范数或者数值范围在一定的范围内...图像文件的数据类型 一般的图像文件格式使用的是 Unsigned 8bits吧,CvMat矩阵对应的参数类型就是CV_8UC1,CV_8UC2,CV_8UC3。

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    Python 自动化指南(繁琐工作自动化)第二版:二十、使用 GUI 自动化控制键盘和鼠标

    移动鼠标 现在你明白了屏幕坐标,让我们移动鼠标。pyautogui.moveTo()函数会立即将鼠标光标移动到屏幕上的指定位置。x 坐标和 y 坐标的整数值分别构成函数的第一个和第二个参数。...如果屏幕上给定的 x 和 y 坐标处的像素与给定的颜色匹配,PyAutoGUI 的pixelMatchesColor()函数将返回True。...第一个和第二个参数是 x 和 y 坐标的整数,第三个参数是屏幕像素必须匹配的 RGB 颜色的三个整数的元组。在交互式 Shell 中输入以下内容: >>> import pyautogui ?...topright,bottomleft,bottomright:一个由两个整数组成的命名元组,表示窗口角点的(x, y)坐标 midleft,midright,midleft,midright:一个由两个整数组成的命名元组...center:窗口中心的(x, y)坐标的两个整数的命名元组 centerx,centery:窗口中心的 x 或 y 坐标的单个整数 box:一个含有四个整数的命名元组,用于窗口的(左、上、宽、高)度量

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