由于训练的数据并非全部是Rgb的三通道图，有些是灰度图(只有单通道)。为了统一处理，要把这些灰度图转换为三通道的形式。...由于训练的数据并非全部是Rgb的三通道图，有些是灰度图(只有单通道)。为了统一处理，要把这些灰度图转换为三通道的形式。重写时在此栽过跟头。 3....而我的代码没有考虑到这一点，导致这几张灰度图被转换后的维度错误。 解决方法 对于这几张灰度图，需要将其转换为三通道的形式。只需要把单通道上的值重复三次作为三个通道的值即可。...问题解决 显示图片时先使用image = np.copy(old_image).astype('uint8')，把类型从float64转换为uint8即可。...3.5 问题5 查看源代码的卷积核维度 通过在源代码中添加如下代码可输出各层卷积核的维度 输出： 仅截取部分输出 根据输出，我发现源代码使用的是VGG-19，而论文中使用的是VGG-16。
由于训练的数据并非全部是Rgb的三通道图，有些是灰度图(只有单通道)。为了统一处理，要把这些灰度图转换为三通道的形式。重写时在此栽过跟头。 3....遇到的问题 3.1 问题1 image维度不统一 image数据大部分是三维的(h, w, 3)，但有少部分是灰度图，也就是二维的(h, w) annotation数据则都是二维的(h, w) 因此处理...而我的代码没有考虑到这一点，导致这几张灰度图被转换后的维度错误。 解决方法 对于这几张灰度图，需要将其转换为三通道的形式。只需要把单通道上的值重复三次作为三个通道的值即可。...问题解决 显示图片时先使用image = np.copy(old_image).astype('uint8')，把类型从float64转换为uint8即可。...3.5 问题5 查看源代码的卷积核维度 通过在源代码中添加如下代码可输出各层卷积核的维度 输出： 仅截取部分输出 根据输出，我发现源代码使用的是VGG-19，而论文中使用的是VGG-16。
▌将图像转换为灰度图像： 我们使用convert()方法来实现图像的灰度转化 Convert()函数会根据传入参数的不同将图片变成不同的模式，通过相关资料我们知道PIL中有九种不同模式。...分别为1，L，P，RGB，RGBA，CMYK，YCbCr，I，F。 模式“1”为二值图像，非黑即白。但是它每个像素用8个bit表示，0表示黑，255表示白。...在PIL中，从模式“RGB”转换为“I”模式是按照下面的公式转换的： I = R * 299/1000 + G * 587/1000 + B * 114/1000 模式“F”为32位浮点灰色图像，它的每个像素用...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...▌创建缩略图 使用PIL可以很方便地创建图像的缩略图，thumbnail()方法接受一个一元组参数，然后将图像转换成符合元组参数指定大小的缩略图。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 补一下基础知识，关注一波彩色转灰度 觉得不错，请点【在看】支持！...转换方法 今天来说说图像处理最基础知识，彩色图像与灰度图像转换，一般大家熟知的彩色图像转灰度的公式如下： ?...代码实现 OpenCV中有一个模块是彩色图像转为灰度图像的，基于API是cvtCOLOR，我这里就直接裸奔了一下，其实更好的方法应该是基于查找表与像素映射，可以获得极高速度优势！...我这里就简单的用python演示了一下，代码实现如下： import cv2 as cv import numpy as np def lut(weight): lut = [] for...), lut(0.07)) gray3 = rgb2gray(src, 2) gray4 = rgb2gray(src, 3) gray5 = rgb2gray(src, 4)
]运行结果：(600, 500) float32 110.0额外的参数‘f'将数组的数据类型转为浮点数由于灰度图没有颜色信息，所以形状元组只有两个数值*array()变换的相反操作可以使用PIL的fromarray...可以通过下面几种方法，将图像转换为灰度：1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.112.整数方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/1003.移位方法：Gray =(R*76...+G*151+B*28)>>8;4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;5.仅取绿色：Gray=G；通过上述任一种方法求得Gray后，将原来的RGB(R,G,B)中的R,G,B统一用Gray替换，形成新的颜色...一个简单的例子就是图像的灰度变换。即任意函数 f ,它将 0…255 区间(或者 0…1 区间)映射到自身。...结语：本篇博客介绍了python使用图像数组去进行图像操作的过程，包括几个简单的实例，通过数组我们可以对图像进行任意数学操作，是图像变形、图像分类、图像聚类等的基础，希望我的博客对大家有所帮助～
文章目录 图像基础 重要的函数 图像基本知识 图像基础 通道分离与合并 彩色图转换为灰度图 二值化 图像的加减乘除 图像基础 矩阵 分辨率 8位整型图像 浮点数图像 灰度图： 彩色图...beta=0) s = b + kr s = a + \frac{ln(r+1)}{b} s = cr^\gamma 重要的函数 图像读取 img = cv.imread() 彩色图转灰度图 img_gray...))#cv用的BGR，需要转换为RGB plt.show() 图像基础 A = np.random.randint(0,256,(2,4)) A array([[ 4, 245, 223, 220...= cv.merge([b,g,r]) show(img2) img3 = cv.merge([r,g,b]) show(img3) 彩色图转换为灰度图 将三个通道进行加权 gray1 = 1/3...print(img_add.dtype) float64 但是这里注意，obj0.5 + bg0.5后，img_add的数据类型会自动转换为float类型，你也可以使用np.uint8()进行强制转换
图像转数组与维度扩展 # 转换为NumPy数组 img_array = image.img_to_array(img) print("原始数组形状:", img_array.shape) # (150...目录批量加载实战 使用flow_from_directory方法，可以通过指定目录中的子目录来加载图像数据。每个子目录代表一个类别，子目录中的文件（图像）会自动被分配到该类别。...target_size=(150, 150) 表示将每张图像调整为 150x150 的大小。 batch_size=32 每次加载 32 张图像。...流式处理大数据集 设置合适的batch_size（通常32-256） 启用多进程加速（workers=4） 格式兼容指南： 统一转换为RGB格式 处理透明通道：image.load_img(…, color_mode...=‘rgb’) 灰度图处理：添加通道维度np.expand_dims(img, axis=-1) 性能优化技巧： # 启用多线程预处理 generator = train_datagen.flow_from_directory
灰度图计算 将彩色图像转换为灰度图像的方法有两种： 第一种方法是令RGB三个分量的数值相等。输出后便可以得到灰度图像。...第二种方法是将RGB转换为YCbCr格式，将Y分量提取出来，YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度，所以只输出Y分量，得到图像就是灰度图像。...RGB一般是8位精度，现在缩放1000倍，所以上面的运算是32位整型的运算。注意后面那个除法是整数除法，所以需要加上500来实现四舍五入。...%将数值矩阵X转换为灰度图像 figure,imshow(I); %显示转换后的灰度图像 ?...使用IP如下图所示，支持AXI Stream接口（根据视频的分辨率进行配置即可）。 ? RGB2YCrcb IP硬件位置 ? 实现结果如下图 ? ?
，它主要是将现实物体离散化处理后转换为信号数字图像，从而更好地进行后续的图像处理和图像识别等操作。...下图是将图像的连续灰度值转换为0至255的灰度级的过程。...如果量化等级为2，则将使用两种灰度级表示原始图片的像素（0-255），灰度值小于128的取0，大于等于128的取128；如果量化等级为4，则将使用四种灰度级表示原始图片的像素，新图像将分层为四种颜色，0...img = cv2.imread('nv.png') #图像二维像素转换为一维 data = img.reshape((-1,3)) data = np.float32(data) #定义中心 (type...它与相邻的像素之间没有运算关系，是一种简单和有效的图像处理方法。 图像灰度化是将一幅彩色图像转换为灰度化图像的过程。
前言：用CNN进行训练模型的时候，通常需要对图像进行处理，有时候也叫做数据增强，常见的图像处理的Python库：OpenCV、PIL、matplotlib、tensorflow等，这里用TensorFlow...len(image.shape)==3: plt.imshow(image) plt.show() 进行图像的读取和解码，然后调用函数进行展示 #1读取、编码、展示 file_content...颜色空间转换 注意：颜色空间的转换必须讲image的值转换为float32类型，不能使用unit8类型 图像基本格式： rgb（颜色）0-255,三个255为白色，转化为float32就是把区间变为...0-1 hsv（h: 图像的色彩/色度，s:图像的饱和度，v：图像的亮度） grab（灰度） # 颜色空间的转换必须讲image的值转换为float32类型，不能使用unit8类型 float32_..._image_tensor) # rgb -> hsv（h: 图像的色彩/色度，s:图像的饱和度，v：图像的亮度） hsv_image_tensor= tf.image.rgb_to_hsv(float32
将这个思路归纳到我们的着色任务中——神经网络需要找到灰度图像和彩色图像之间的联系。 再准确一点，我们在寻找的是将灰度值链接到三色图层数值的方法。 ?...为了将一层转换为两层，我们需要使用卷积滤波器。你可以把他们想象为 3D 眼镜中的蓝/红色偏振镜。每个偏振镜都会决定我们看到的图片是什么样的，它可以突出或删除图片中的部分信息。...通过用 128 除输出层的值，可以将范围转换为-1 到 1。 我们的神经网络的输出也是在这个范围内，因此可以互相匹配。...RGB 画布，然后从测试图像中复制灰度图像，并将这两个颜色层添加到 RGB 画布上去，最后将这个像素值阵列转换为一张图像。...这样，我们就使用 Inception 模型的最后一层得到了 1024 个单元。 然后将它们从 2D 重塑为 3D，即将维度更改为 32 x 32x1000 的张量。
显示某个通道 # 显示图片的第一个通道 lena_1 = lena[:,:,0] plt.imshow('lena_1') plt.show() # 此时会发现显示的是热量图，不是我们预想的灰度图，可以添加...将 RGB 转为灰度图 matplotlib 中没有合适的函数可以将 RGB 图转换为灰度图，可以根据公式自定义一个： def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[...将 numpy 数组转换为 PIL 图片 这里采用 matplotlib.image 读入图片数组，注意这里读入的数组是 float32 型的，范围是 0-1，而 PIL.Image 数据是 uinit8...') # 这里读入的数据是 float32 型的，范围是0-1 im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255)) im.show() 5....RGB 转换为灰度图 from PIL import Image I = Image.open('lena.png') I.show() L = I.convert('L') L.show()
如果只是想调整图片的对比度，那么可以将第二个图片通过 Numpy 设置为 0。...=(32, 32)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.subplot(1, 2, 2)...转为灰度图 最简单的将图片转为灰度图的方法，就是读取的时候，代码如下所示： img = cv2.imread("example.jpg", 0) 而另一种方法就是用 BGR2GRAY ，实现代码： img...10.对彩色图片采用蒙版（mask） 图像蒙版就是将一张图片作为另一张图片的蒙版，或者是修改图片中的像素值。...检测和修正歪曲的文字 在本例中，使用的图片如下： ? 首先还是先读取图片，并转换为灰度图： ? 接着采用 bitwise_not 方法将背景和文字颜色进行交换，变成白字黑底： ?
彩色图片是可以转换为灰度图像的，虽然在转换为灰度图像的过程中丢失了颜色信息，但是却保留了图片的纹理、线条、轮廓等特征，这些特征往往比颜色特征更重要。...# (121, 121, 3) # 使用cv2.cvtColor() 方法将彩色图片转换为灰度图片 gray_img = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) print...cvtColor() 函数可以将彩色图片转换为灰度图片，经过转换后的图片shape属性减少了一个维度，所以这个过程也可以看作是一个降维的过程。...这里我们是将BGR形式的图片转换为灰度图片，所以使用 cv2.COLOR_BGR2GRAY 常量来表示，当然如果将灰度图片转换为BGR形式的图片，也可以传入cv2.COLOR_GRAY2BGR 常量。...这也说明了从彩色图片转换到灰度图片的计算是单向的，使用简单的算法将灰度图片恢复为彩色图片是很难的，OpenCV中所采用的转换过程只是形式上的转换，并不是真正将灰度图片转换为彩色形式。
3.reflect 4. symmetric 修改亮度、对比度和饱和度：transforms.ColorJitter 功能：修改修改亮度、对比度和饱和度 转灰度图：transforms.Grayscale...功能：将图片转换为灰度图 参数： num_output_channels- (int) ，当为 1 时，正常的灰度图，当为 3 时， 3 channel with r == g == b 线性变换...功能：依概率 p 将图片转换为灰度图，若通道数为 3，则 3 channel with r == g == b 将数据转换为 PILImage：transforms.ToPILImage 功能：将 tensor...或者 ndarray 的数据转换为 PIL Image 类型数据 参数： mode- 为 None 时，为 1 通道， mode=3 通道默认转换为 RGB，4 通道默认转换为 RGBA transforms..., p=0.5) 功能：给一个 transform 加上概率，依概率进行操作 transforms.RandomOrder 功能：将 transforms 中的操作随机打乱 使用示例： 例如，想对数据进行缩放
参数说明： 参数filename，支持的文件格式 参数flags 默认的是读取成RGB图像 读取灰度图片——IMREAD_GRAYSCALE 总结 ---- OpenCV环境 我们需要使用pip来安装cv2...如果设置，则当输入具有相应的深度时返回16位/ 32位图像，否则将其转换为8位。...如果设置，则始终将图像转换为单通道灰度图像，并且图像尺寸减小1/2。...如果设置，则始终将图像转换为单通道灰度图像，并且图像尺寸减小1/4。...如果设置，请始终将图像转换为单通道灰度图像，并且图像尺寸减小1/8。
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。...2.转化为灰度图 转灰度图的算法。....平均值法：Gray=（R+G+B）/3; 5.仅取绿色：Gray=G； 在python中，可用Image的对象的方法convert('L')直接转换为灰度图 3.计算平均值：计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值...(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: gray = img # 如果img维度为3，说明不是灰度图，先转化为灰度图gray，如果不为3，也就是2，原图就是灰度图 img...两种操作分别在我的github中实现了，请参考我的github中face1.py,和face2.py两个python文件。
，最后在分别对img2,img3计算，做归一化，然后在利用python自带的compareHist()进行相似度的比较： 利用compareHist（）进行比较相似度 similarity1 = cv2...通过运行结果知道img2和img3是值是最为相似的（代码calcImage.py） 上面的是直接调用opencv中的方法来实现的，下面还有自己写的方法： 首先是将图片转化为RGB格式，在这里是用的pillow...aHash的hanming距离步骤： 先将图片压缩成8*8的小图 将图片转化为灰度图 计算图片的Hash值，这里的hash值是64位，或者是32位01字符串 将上面的hash值转换为16位的 通过hash...=cv2.INTER_CUBIC) # 将图片转化为灰度图 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # s为像素和初始灰度值...pHash的计算步骤： 缩小图片：32 * 32是一个较好的大小，这样方便DCT计算转化为灰度图 计算DCT：利用Opencv中提供的dct()方法，注意输入的图像必须是32位浮点型，所以先利用numpy
裁剪后的只需要不到150kb的内存，不仅仅是NXP RT1062和STM32H7可以用，我在STM32L496上移植使用一样没问题，该裁剪方案后的模型是真小真快。...格式模型，然而使用tensorflow训练后的行人识别模型为.pb格式，因此需要借助 TensorFlow Lite 转换器将pb模型转换为.tflite模型。..., 3) # 扩展dim=3维度 tflife_input_data = np.float32(small_frame) # 类型转为float32 if(tflife_input_data.dtype...（3）图像输入预处理 神经网络模型要求输入图像尺寸尽可能的小，具有相同的大小和纵横比且为灰度照片。...行人识别输入：96x96 灰度图 行人检测输入：160x160 灰度图 1.RGB565转灰度 RGB彩图转灰度图像：从输入的RGB图像中解析出R、G、B三通道的值，再根据心理学公式计算出单个像素点的值
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