Я хотел бы захватить живое видео в MATLAB и взять из него кадры фотографий, на которых будет произведена обработка изображений для идентификации определенных цветов в окружающей среде У меня нет…

Я хотел бы применить обработку изображений к снимкам, сделанным на iPhone. Эта обработка будет включать в себя 2D матричные свертки и т. д. Боюсь, что производительность с вложенным NSArrays будет…

Я пишу веб-приложение, единственным намерением которого является обработка изображений, предоставленных Пользователем. Я действительно понимаю, что множество языков программирования облегчают работу…

Как осуществляется обработка изображений? Я хочу сравнить два изображения и выявить различия между ними. Как определить разницу между двумя взятыми пикселями разных изображений?

Если я хочу работать с изображениями в C++, например читать и отображать их, в дополнение к выполнению некоторых операций над ними, с чего вы рекомендуете кому-то начать? Существуют ли конкретные…

Я нашел книгу по обработке изображений в C : http:/ / homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/BOOKS/PHILLIPS / Дело в том, что я готов использовать C++ для обработки изображений. Как вы думаете, было бы хорошо…

Как правильно начать обработку изображений с помощью C# Мне нужно знать инструменты и алгоритмы, чтобы начать понимать Спасибо

Я собираюсь создать приложение, в котором пользователь может редактировать свои фотографии, такие как эффект цветового баланса, эффект серого листа , инвертный эффект, исправление эффекта красных…

У меня есть проблема с приложением, которое использует библиотеку GD PHP, оно берет изображение и создает миниатюру/обрезку на его основе. Это приложение ищет в базе данных информацию, связанную с…

Я экспериментирую с глубоким обучением на изображениях. У меня есть около ~4000 изображений с разных камер с разными условиями освещения, разрешением изображения и углом обзора. Мой вопрос таков:…

Основы обработки цифровых изображений — GeeksforGeeks

Цифровая обработка изображений означает обработку цифровых изображений с помощью цифрового компьютера. Мы также можем сказать, что это использование компьютерных алгоритмов для получения улучшенного изображения или для извлечения некоторой полезной информации.

Обработка изображений в основном включает следующие этапы:

1. Импорт изображения с помощью инструментов получения изображения;
2. Анализ и обработка изображения;
3. Выход, в котором результатом может быть измененное изображение или отчет, основанный на анализе этого изображения.

Что такое изображение?

Изображение определяется как двумерная функция F (x, y) , где x и y — пространственные координаты, а амплитуда F при любой паре координат (x, y) называется интенсивность этого изображения в этот момент. Когда значения x, y и амплитуды F конечны, мы называем это цифровым изображением .
Другими словами, изображение может быть определено двумерным массивом, специально расположенным в строках и столбцах.Цифровое изображение
состоит из конечного числа элементов, каждый из которых имеет определенное значение в определенном месте. Эти элементы упоминаются как элементы изображения , элементы изображения и пиксели .A Пиксель наиболее широко используется для обозначения элементов цифрового изображения.

Типы изображения

1. ДВОИЧНОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ — Двоичное изображение, как следует из названия, содержит только два пиксельных элемента, то есть 0 и 1, где 0 относится к черному, а 1 относится к белому.Это изображение также известно как «Монохромное».
2. ЧЕРНО-БЕЛОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ — Изображение, состоящее только из черного и белого цветов, называется ЧЕРНО-БЕЛОЕ ИЗОБРАЖЕНИЕ.
3. 8-битный ЦВЕТНЫЙ ФОРМАТ — это самый известный формат изображения. Он имеет 256 различных оттенков цветов и широко известен как изображение в градациях серого. В этом формате 0 означает черный, 255 — белый, а 127 — серый.
4. 16-битный ЦВЕТНЫЙ ФОРМАТ — это формат цветного изображения.В нем 65 536 различных цветов. Он также известен как High Color Format. В этом формате распределение цвета отличается от изображения в градациях серого.

16-битный формат фактически разделен на три следующих формата: красный, зеленый и синий. Знаменитый формат RGB.

Изображение как матрица

Как мы знаем, изображения представлены в строках и столбцах, у нас есть следующий синтаксис, в котором представлены изображения:

Правая часть этого уравнения — цифровое изображение по определению.Каждый элемент этой матрицы называется элементом изображения, элементом изображения или пикселем.

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ В MATLAB:

В MATLAB начальный индекс равен 1 вместо 0. Следовательно, f (1,1) = f (0,0).
и далее два представления изображения идентичны, за исключением смещения начала координат.
В MATLAB матрицы хранятся в переменной, то есть X, x, input_image и так далее. Переменные должны быть буквенными, как и в других языках программирования.

ЭТАПЫ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЯ:

1. ПОЛУЧЕНИЕ — Это может быть так же просто, как получение изображения в цифровой форме. Основная работа включает:
a) Масштабирование
b) Преобразование цвета (RGB в серый или наоборот)
2. УЛУЧШЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это один из самых простых и наиболее привлекательных в области обработки изображений, он также используется для извлечения некоторые скрытые детали на изображении и это субъективно.
3. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это также касается обращения к изображению, но оно является объективным (восстановление основано на математической или вероятностной модели или ухудшении качества изображения).
4. ОБРАБОТКА ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ — Он имеет дело с псевдоцветными и полноцветными моделями обработки изображений, применимыми к цифровой обработке изображений.
5. ВЕЙВЛЕТЫ И ОБРАБОТКА МНОГО РАЗРЕШЕНИЯ — Это основа для представления изображений в различной степени.
6. СЖАТИЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ — Это включает в себя разработку некоторых функций для выполнения этой операции. В основном это касается размера или разрешения изображения.
7. МОРФОЛОГИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА -Он имеет дело с инструментами для извлечения компонентов изображения, которые полезны при представлении и описании формы.
8. ПРОЦЕДУРА СЕГМЕНТАЦИИ — Включает в себя разбиение изображения на составные части или объекты. Автономная сегментация — самая сложная задача в обработке изображений.
9. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ОПИСАНИЕ -Это следует за выходом этапа сегментации, выбор представления является только частью решения для преобразования исходных данных в обработанные данные.
10. ОБНАРУЖЕНИЕ И РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ -Это процесс, который присваивает метку объекту на основе его дескриптора.

НАКЛОНЕНИЕ ПОЛЕЙ С ОБРАБОТКОЙ ИЗОБРАЖЕНИЯ

Согласно блоку 1 , если вход является изображением, и мы получаем изображение как выход, то это называется цифровой обработкой изображений.
Согласно блоку 2 , если ввод — это изображение, а на выходе мы получаем какую-то информацию или описание, то это называется компьютерным зрением.
Согласно блоку 3 , если ввод — это какое-то описание или код, а на выходе мы получаем изображение, то это называется компьютерной графикой.
Согласно блоку 4 , если ввод — это описание, некоторые ключевые слова или некоторый код, и мы получаем описание или некоторые ключевые слова в качестве вывода, то это называется искусственным интеллектом

ССЫЛКИ

Обработка цифровых изображений (Рафаэль С. gonzalez)

Обработка изображений — обзор

1 Введение

Обработка изображений находит множество применений в большинстве видов деятельности человека, от медицины (Papour et al., 2015) или безопасности (Zhou et al., 2015) до астрономии (Wang et al., 2014) или транспортировки (Zeng et al., 2015) и контроля качества (Jeong and Lee, 2015). Следовательно, это также очень активная область исследований в области информатики. Он включает в себя все операции, применяемые к цифровым изображениям, направленные на изменение фотометрических или структурных характеристик изображения. Улучшение изображения — важный этап, и во многих системах обработки изображений он обычно является этапом предварительной обработки. Повышение контрастности — один из ключевых шагов в улучшении изображения.Целью повышения контрастности изображения является улучшение восприятия информации на изображениях для людей, наблюдающих за ними, или обеспечение лучшего ввода для других методов автоматической обработки изображений. Изображения могут быть повреждены из-за низкого качества устройства сбора данных, климатических условий во время съемки и других помех. Создание цифровых изображений с хорошей яркостью, контрастом и детализацией является серьезным требованием в нескольких областях, таких как синтез текстур (Pei et al., 2004), обработка спутниковых изображений (Bhandari et al., 2015), биомедицинский анализ изображений (Wu et al., 2015), коррекция реальных фотографических изображений (Hashemi et al., 2010) и другие.

Выравнивание гистограмм (HE) — один из наиболее часто используемых методов повышения контрастности изображения из-за его высокой эффективности и простоты (Gonzalez and Woods, 2008). Методы HE используют линейную кумулятивную гистограмму входного изображения и распределяют значения пикселей по его динамическому диапазону интенсивности. Улучшение на основе HE находит применение в обработке медицинских изображений (Sundaram et al., 2011), распознавание речи (De la Torre et al., 2005), обработка спутниковых изображений (Ganesan, Rajini, 2014) и другие. В литературе были предложены различные методы HE.

Метод взвешенного порогового значения HE (WTHE) — это улучшенный метод повышения контрастности (Wang and Ward, 2007). Он изменяет функцию распределения вероятностей изображения путем взвешивания и определения порога перед выполнением HE. Оптимизация весовых ограничений — сложная задача оптимизации.

Метаэвристика — это высокоуровневые алгоритмы, предназначенные для поиска достаточно хорошего решения сложных задач оптимизации, особенно с ограниченными вычислительными возможностями.Они не гарантируют, что будет найдено глобально оптимальное решение для некоторого класса проблем. Было предложено несколько метаэвристических алгоритмов, основанных на поведении биологических и физических систем в природе. Поскольку волшебного метода, который работает для всех проблем, не существует, были разработаны различные подходы. Наиболее популярные природные алгоритмы оптимизации с улучшениями, корректировками и гибридизацией включают оптимизацию роя частиц (PSO) (Kennedy and Eberhart, 1995), алгоритм светлячка (Yang, 2009; Fister et al., 2013; Tuba, Bacanin, 2014), поиск кукушки (Yang and Deb, 2009, 2010; Gandomi et al., 2013), оптимизация муравьиной колонии (ACO) (Dorigo, Gambardella, 1997; Jovanovic, Tuba, 2013; Verma et al., 2012), дифференциальной эволюции (Storn, Price, 1997) и алгоритма искусственной пчелиной семьи (Карабога, 2005; Баканин, Туба, 2012).

Алгоритм летучих мышей (BA) — это новый метаэвристический алгоритм разведки роя, представленный Янгом (2010), основанный на эхолокации летучих мышей.

В этой главе разработан модифицированный метод повышения контрастности изображения на основе HE, который улучшает производительность WTHE (Wang and Ward, 2007).Предлагаемый метод использует BA для оптимизации весовых ограничений.

Остальная часть главы организована следующим образом. Обзор литературы представлен в Разделе 2. Раздел 3 представляет БА, основанную на интеллекте роя. В разделе 4 мы представляем предлагаемый нами модифицированный метод HE, в котором используется BA. Обсуждение и анализ полученных экспериментальных результатов представлены в разделе 5. Наконец, наши выводы обсуждаются в разделе 6.

Обработка изображений в Python: алгоритмы, инструменты и методы, которые вы должны знать

Изображения определяют мир, каждое изображение имеет свою историю, оно содержит много важной информации, которая может быть полезна во многих отношениях.Эту информацию можно получить с помощью метода, известного как Обработка изображений .

Это основная часть компьютерного зрения, которая играет решающую роль во многих примерах из реального мира, таких как робототехника, беспилотные автомобили и обнаружение объектов. Обработка изображений позволяет нам преобразовывать и обрабатывать тысячи изображений одновременно и извлекать из них полезную информацию. Он имеет широкий спектр применения почти во всех областях.

Python — один из широко используемых языков программирования для этой цели.Его удивительные библиотеки и инструменты помогают очень эффективно решать задачу обработки изображений.

Из этой статьи вы узнаете о классических алгоритмах, методах и инструментах для обработки изображения и получения желаемого результата.

Давайте поработаем!

Что такое обработка изображений?

Как следует из названия, обработка изображения означает обработку изображения, которая может включать в себя множество различных методов, пока мы не достигнем нашей цели.

Окончательный результат может быть либо в виде изображения, либо в виде соответствующей функции этого изображения.Это можно использовать для дальнейшего анализа и принятия решений.

А что такое образ?

Изображение может быть представлено как двумерная функция F (x, y), где x и y — пространственные координаты. Амплитуда F при определенном значении x, y известна как интенсивность изображения в этой точке. Если x, y и значение амплитуды конечно, мы называем это цифровым изображением. Это массив пикселей, расположенных в столбцы и строки. Пиксели — это элементы изображения, которые содержат информацию об интенсивности и цвете.Изображение также может быть представлено в 3D, где x, y и z становятся пространственными координатами. Пиксели расположены в виде матрицы. Это известно как изображение RGB .

Существуют различные типы изображений:

• Изображение RGB: содержит три слоя 2D-изображения, эти слои представляют собой красный, зеленый и синий каналы.
• Изображение в градациях серого: эти изображения содержат оттенки черного и белого и содержат только один канал.

Классические алгоритмы обработки изображений

Обработка морфологического изображения пытается удалить дефекты двоичных изображений, поскольку двоичные области, полученные с помощью простого определения порогового значения, могут быть искажены шумом. Это также помогает сглаживать изображение с помощью операций открытия и закрытия.

Морфологические операции могут быть расширены до изображений в градациях серого. Он состоит из нелинейных операций, связанных со структурой элементов изображения. Это зависит от соответствующего порядка пикселей, но от их числовых значений.Этот метод анализирует изображение с использованием небольшого шаблона, известного как элемент структурирования , который размещается в различных возможных местах изображения и сравнивается с соответствующими соседними пикселями. Структурирующий элемент — это небольшая матрица со значениями 0 и 1.

Давайте посмотрим на две основные операции обработки морфологических изображений: Расширение и эрозия:

• операция расширения добавляет пиксели к границам объекта в изображении
• эрозия операция удаляет пиксели с границ объекта.

Количество пикселей, удаленных или добавленных к исходному изображению, зависит от размера элемента структурирования.

В этот момент вы можете подумать: «Что такое структурирующий элемент?» Разрешите пояснить:

Структурирующий элемент — это матрица, состоящая только из нулей и единиц, которые могут иметь произвольную форму и размер. Он располагается во всех возможных местах изображения и сравнивается с соответствующей окрестностью пикселей.

Квадратный структурирующий элемент «A» помещается в объект, который мы хотим выбрать, «B» пересекает объект, а «C» выходит за пределы объекта.

Шаблон «ноль-один» определяет конфигурацию структурирующего элемента. Это зависит от формы объекта, который мы хотим выделить. Центр структурирующего элемента определяет обрабатываемый пиксель.

Размытие по Гауссу, которое также известно как сглаживание по Гауссу, является результатом размытия изображения с помощью функции Гаусса .

Это используется для уменьшения шума изображения и уменьшения деталей .Визуальный эффект этой техники размытия похож на просмотр изображения через полупрозрачный экран. Иногда он используется в компьютерном зрении для улучшения изображения в разных масштабах или как метод увеличения данных в глубоком обучении.

Основная функция Гаусса выглядит так:

На практике лучше всего использовать свойство разделимости размытия по Гауссу, разделив процесс на два прохода. На первом проходе используется одномерное ядро ​​для размытия изображения только в горизонтальном или вертикальном направлении.Во втором проходе то же одномерное ядро ​​используется для размытия в оставшемся направлении. Результирующий эффект такой же, как при свертке с двумерным ядром за один проход. Давайте посмотрим на примере, чтобы понять, что фильтры Гаусса делают с изображением.

Если у нас есть фильтр, который обычно распределяется, и когда он применяется к изображению, результаты будут выглядеть так:

Источник

Вы можете видеть, что некоторые края немного менее детализированы.Фильтр придает больший вес пикселям в центре, чем пикселям вдали от центра. Гауссовы фильтры — это фильтры нижних частот, т.е. ослабляют высокие частоты. Обычно используется при обнаружении краев.

Преобразование Фурье разбивает изображение на синус и косинус.

Он имеет множество приложений, таких как реконструкция изображений, сжатие изображений или фильтрация изображений.

Поскольку мы говорим об изображениях, мы будем учитывать дискретное преобразование Фурье.

Давайте рассмотрим синусоиду, она состоит из трех частей:

• Величина, связанная с контрастом
• Пространственная частота, связанная с яркостью
• Фаза, связанная с информацией о цвете

Изображение в частотной области выглядит так:

Формула для двумерного дискретного преобразования Фурье:

В приведенной выше формуле f (x, y) обозначает изображение.

Обратное преобразование Фурье преобразует преобразование обратно в изображение.Формула для двумерного обратного дискретного преобразования Фурье:

Обнаружение краев — это метод обработки изображений для определения границ объектов на изображениях. Он работает, обнаруживая скачки яркости.

Это может быть очень полезным при извлечении полезной информации из изображения, поскольку большая часть информации о форме заключена по краям. Классические методы обнаружения краев работают, обнаруживая неоднородности яркости.

Он может быстро реагировать, если на изображении обнаружен некоторый шум, при обнаружении изменений уровней серого. Края определяются как локальные максимумы градиента.

Наиболее распространенным алгоритмом обнаружения кромок является алгоритм обнаружения кромок по Собелю . Оператор обнаружения Собеля состоит из 3 * 3 сверточных ядер. Простое ядро ​​Gx и повернутое на 90 градусов ядро ​​Gy. Отдельные измерения выполняются путем нанесения обоих ядер отдельно на изображение.

А,

* обозначает операцию свертки обработки двумерного сигнала.

Результирующий градиент можно рассчитать как:

Мы видели преобразование Фурье, но оно ограничено только частотой. Вейвлеты учитывают как время, так и частоту. Это преобразование подходит для нестационарных сигналов.

Мы знаем, что края являются одной из важных частей изображения. При применении традиционных фильтров было замечено, что шум удаляется, но изображение становится размытым.Вейвлет-преобразование разработано таким образом, что мы получаем хорошее частотное разрешение для низкочастотных компонентов. Ниже приведен пример двумерного вейвлет-преобразования:

Обработка изображений с помощью нейронных сетей

Нейронные сети — это многослойные сети, состоящие из нейронов или узлов. Эти нейроны являются основными процессорами нейронной сети. Они созданы, чтобы действовать как человеческий мозг. Они принимают данные, обучаются распознавать закономерности в данных, а затем предсказывают результат.

Базовая нейронная сеть состоит из трех слоев:

1. Входной слой
2. Скрытый слой
3. Выходной слой

Входные слои получают входные данные, выходной слой предсказывает выходные данные, а скрытые слои выполняют большую часть вычислений. Количество скрытых слоев может быть изменено в соответствии с требованиями. В нейронной сети должен быть хотя бы один скрытый слой.

Базовая работа нейронной сети следующая:

1. Рассмотрим изображение, каждый пиксель подается на вход каждому нейрону первого слоя, нейроны одного слоя связаны с нейронами следующего слоя через каналы.
2. Каждому из этих каналов присваивается числовое значение, известное как вес.
3. Входные данные умножаются на соответствующие веса, и эта взвешенная сумма затем подается в качестве входных данных в скрытые слои.
4. Выходные данные скрытых слоев передаются через функцию активации, которая определяет, будет ли активирован конкретный нейрон или нет.
5. Активированные нейроны передают данные на следующие скрытые слои. Таким образом, данные распространяются по сети, это известно как прямое распространение.
6. В выходном слое нейрон с наивысшим значением предсказывает выходные данные. Эти выходы представляют собой значения вероятности.
7. Прогнозируемые выходные данные сравниваются с фактическими выходными данными для получения ошибки. Затем эта информация передается обратно по сети, этот процесс известен как обратное распространение.
8. На основании этой информации производится корректировка веса. Этот цикл прямого и обратного распространения выполняется несколько раз для нескольких входов, пока сеть не предсказывает выходные данные правильно в большинстве случаев.
9. На этом процесс обучения нейронной сети завершается. Время, затрачиваемое на обучение нейронной сети, в некоторых случаях может увеличиваться.

На изображении ниже ai, — это набор входов, wi — — веса, z — выход и g, — любая функция активации.

Вот несколько рекомендаций по подготовке данных для обработки изображений.

• Для получения лучших результатов в модель необходимо ввести больше данных.
• Набор данных изображений должен быть высокого качества, чтобы получать более четкую информацию, но для их обработки вам могут потребоваться более глубокие нейронные сети.
• Во многих случаях изображения RGB преобразуются в оттенки серого перед подачей их в нейронную сеть.

Типы нейронных сетей

Сверточная нейронная сеть, вкратце ConvNets, состоит из трех слоев:

• Сверточный уровень ( CONV ): они являются основным строительным блоком CNN, он отвечает за выполнение операции свертки.Элемент, участвующий в выполнении операции свертки в этом слое, называется ядром / фильтром (матрицей). Ядро выполняет горизонтальные и вертикальные сдвиги на основе скорости шага , пока не будет пройдено полное изображение.

• Уровень пула ( POOL ): этот уровень отвечает за уменьшение размерности. Это помогает снизить вычислительную мощность, необходимую для обработки данных.Существует два типа объединения: максимальное объединение и среднее объединение. Максимальный пул возвращает максимальное значение из области, покрытой ядром на изображении. Средний пул возвращает среднее значение всех значений в части изображения, покрытой ядром.

• Полностью связанный уровень ( FC ): Полностью связанный слой ( FC ) работает на сглаженном входе, где каждый вход подключен ко всем нейронам. Если они присутствуют, уровни FC обычно находятся ближе к концу архитектур CNN .

CNN в основном используется для извлечения признаков из изображения с помощью его слоев. Сети CNN широко используются при классификации изображений, когда каждое входное изображение проходит через ряд слоев для получения вероятностного значения от 0 до 1.

Генеративные модели используют подход обучения без учителя (есть изображения, но нет ярлыков).

GAN состоят из двух моделей: , генератора, и дискриминатора . Генератор учится создавать поддельные изображения, которые выглядят реалистично, чтобы обмануть дискриминатор, а Дискриминатор учится отличать поддельные изображения от реальных (он пытается не обмануть).

не разрешено видеть настоящие изображения, поэтому он может давать плохие результаты на начальном этапе, в то время как дискриминатору разрешено смотреть на реальные изображения, но они перемешаны с поддельными, созданными генератором, которые он должен классифицировать как настоящие. или подделка.

Некоторый шум подается на вход генератора, чтобы он мог каждый раз создавать разные примеры, а не изображения одного и того же типа. Основываясь на оценках, предсказанных дискриминатором, генератор пытается улучшить свои результаты, через определенный момент времени генератор сможет создавать изображения, которые будет труднее различать, в этот момент пользователь будет удовлетворен его результаты. Дискриминатор также совершенствуется, поскольку с каждым раундом он получает от генератора все более и более реалистичные изображения.

Популярные типы GAN — это глубокие сверточные GAN (DCGAN), условные GAN (cGAN), StyleGAN, CycleGAN, DiscoGAN, GauGAN и т. Д.

GAN отлично подходят для создания и обработки изображений. Некоторые приложения GAN включают: старение лица, смешение фотографий, суперразрешение, рисование фотографий, перевод одежды.

Инструменты для обработки изображений

Расшифровывается как библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом. Эта библиотека состоит из около 2000+ оптимизированных алгоритмов, которые полезны для компьютерного зрения и машинного обучения.Есть несколько способов использования opencv для обработки изображений, некоторые из них перечислены ниже:

• Преобразование изображений из одного цветового пространства в другое, например, между BGR и HSV, BGR и серым и т. Д.
• Выполнение определения порога для изображений, например, простое определение порога, адаптивное определение порога и т. Д.
• Сглаживание изображений, например, применение пользовательских фильтров к изображения и размытость изображений.
• Выполнение морфологических операций над изображениями.
• Построение пирамид изображения.
• Извлечение переднего плана из изображений с помощью алгоритма GrabCut.
• Сегментация изображения с использованием алгоритма водораздела.

Подробнее см. По этой ссылке .

Это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для предварительной обработки изображений. Он использует машинное обучение со встроенными функциями и может выполнять сложные операции с изображениями с помощью всего лишь нескольких функций.

Он работает с множеством массивов и представляет собой довольно простую библиотеку даже для тех, кто плохо знаком с Python.Некоторые операции, которые можно выполнить с помощью образа scikit:

• Для реализации операций пороговой обработки используйте метод try_all_threshold () на изображении. Он будет использовать семь глобальных алгоритмов определения порога. Это в модуле фильтров и .
• Для реализации обнаружения края используйте метод sobel () в модуле Filters . Этот метод требует в качестве входных данных двухмерного изображения в градациях серого, поэтому нам нужно преобразовать изображение в оттенки серого.
• Для реализации сглаживания по Гауссу используйте метод gaussian () в модуле Filters .
• Чтобы применить выравнивание гистограммы, используйте модуль экспозиции , чтобы применить нормальное выравнивание гистограммы к исходному изображению, используйте метод equalize_hist () и примените адаптивное выравнивание, используйте метод equalize_adapthist () .
• Чтобы повернуть изображение, используйте функцию rotate () в модуле transform .
• Для изменения масштаба изображения используйте функцию rescale () из модуля transform .
• Для применения морфологических операций используйте функцию binary_erosion () и binary_dilation () в модуле морфологии .

PIL — это библиотека изображений Python, а Pillow — дружественная вилка PIL от Alex Clark и участников. Это одна из мощных библиотек. Он поддерживает широкий спектр форматов изображений, таких как PPM, JPEG, TIFF, GIF, PNG и BMP.

Он может помочь вам выполнить несколько операций с изображениями, например поворот, изменение размера, кадрирование, масштабирование серого и т. Д. Давайте рассмотрим некоторые из этих операций.

Для выполнения манипуляционных операций в этой библиотеке есть модуль под названием Image.

• Для загрузки изображения используйте метод open () .
• Для отображения изображения используйте метод show () .
• Чтобы узнать формат файла, используйте формат атрибут
• Чтобы узнать размер изображения используйте размер атрибут
• Чтобы узнать о формате пикселей используйте режим атрибут.
• Чтобы сохранить файл изображения после желаемой обработки, используйте метод save () . Подушка сохраняет файл изображения в формате png .
• Для изменения размера изображения используйте метод resize () , который принимает два аргумента: ширину и высоту.
• Чтобы обрезать изображение, используйте метод crop () , который принимает один аргумент в виде прямоугольного кортежа, определяющего положение и размер обрезанной области.
• Для поворота изображения используйте метод rotate () , который принимает один аргумент как целое число или число с плавающей запятой, представляющее степень поворота.
• Чтобы перевернуть изображение, используйте метод transform () , который принимает один из следующих аргументов: Image.FLIP_LEFT_RIGHT, Изображение.FLIP_TOP_BOTTOM, Изображение.ROTATE_90, Изображение.ROTATE_180, Изображение.ROTATE_270.

Читайте также

Essential Pillow (Pillow) Image Tutorial (для людей, обучающихся машинному обучению)

С помощью этой библиотеки вы также можете выполнять простые методы работы с изображениями, такие как переворачивание изображений, извлечение функций и их анализ.

Изображения могут быть представлены множеством многомерных массивов, поэтому их тип — NdArrays .Цветное изображение — это массив с тремя измерениями. Разделив многомерный массив, можно разделить каналы RGB.

Ниже приведены некоторые операции, которые можно выполнить с помощью NumPy над изображением (изображение загружается в переменную с именем test_img с помощью imread).

• Чтобы перевернуть изображение в вертикальном направлении, используйте np.flipud (test_img).
• Чтобы перевернуть изображение по горизонтали, используйте np.fliplr (test_img).
• Чтобы перевернуть изображение, используйте test_img [:: — 1] (изображение после сохранения в виде массива numpy называется ).
• Чтобы добавить фильтр к изображению, вы можете сделать это:

Пример: np.where (test_img> 150, 255, 0) , это говорит о том, что на этом изображении, если вы найдете что-нибудь со 150, замените его на 255, иначе 0.

• Вы также можете отображать каналы RGB отдельно. Это можно сделать с помощью этого фрагмента кода:

Для получения красного канала выполните test_img [:,:, 0] , для получения зеленого канала выполните test_img [:,:, 1] и для получения синего канала выполните test_img [:,: , 2].

Это библиотека компьютерного зрения и обработки изображений, имеющая более 100 функций. Многие из его алгоритмов реализованы на C ++. Mahotas сам по себе является независимым модулем, т.е. имеет минимальные зависимости.

В настоящее время для численных вычислений это зависит только от компиляторов C ++, модуль NumPy не нужен, компилятор делает всю свою работу.

Вот названия некоторых замечательных алгоритмов, доступных в Mahotas:

Давайте посмотрим на некоторые операции, которые можно выполнить с помощью Mahotas:

• Для чтения изображения используйте метод imread () .
• Для вычисления среднего значения изображения используйте метод mean () .
• Эксцентриситет изображения измеряет кратчайшую длину путей от данной вершины v до любой другой вершины w связного графа. Чтобы найти эксцентриситет изображения, используйте метод эксцентриситет () в модуле функций .
• Для расширения и эрозии изображения используйте метод dilate () и erode () в модуле morph .
• Чтобы найти локальные максимумы изображения, используйте метод locmax () .

Сводка

В этой статье я кратко объяснил классическую обработку изображений, которая может быть выполнена с использованием Морфологической фильтрации, фильтра Гаусса, преобразования Фурье и преобразования вейвлета .

Все это может быть выполнено с использованием различных библиотек обработки изображений, таких как OpenCV, Mahotas, PIL, scikit-learn.

Я также обсуждал популярные нейронные сети, такие как CNN и GAN , которые используются для компьютерного зрения.

Глубокое обучение меняет мир благодаря широко распространенной терминологии и достижениям в области обработки изображений. Исследователи придумывают более совершенные методы для точной настройки всей области обработки изображений, поэтому обучение на этом не заканчивается. Продолжайте продвигаться.

Neetika Khandelwal

Целеустремленный и увлеченный инженер-компьютерщик со следующими навыками: C ++, Python, машинное обучение, NLP и решение реальных проблем.Я быстро учусь и увлечен изучением новых технологий. У меня есть опыт разработки технических статей в таких областях, как Data Science, C ++, Python.

ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

Отслеживание экспериментов ML: что это такое, почему это важно и как это реализовать

10 минут на чтение | Автор Якуб Чакон | Обновлено 14 июля 2021 г.

Позвольте мне рассказать историю, которую я слышал слишком много раз.

”… Мы вместе с моей командой разрабатывали модель машинного обучения, мы провели много экспериментов и получили многообещающие результаты…

… к сожалению, мы не могли точно сказать, что работает лучше всего, потому что мы забыли сохранить некоторые параметры модели. и версии набора данных…

… через несколько недель мы даже не были уверены, что мы на самом деле пробовали, и нам нужно было перезапустить почти все »

— неудачный исследователь машинного обучения.

И правда в том, что когда вы разрабатываете модели машинного обучения, вы проводите множество экспериментов.

Эти эксперименты могут:

• используют разные модели и гиперпараметры моделей
• используют разные данные обучения или оценки,
• запускают другой код (включая это небольшое изменение, которое вы хотели быстро протестировать)
• запускают тот же код в другой среде (не зная, какой PyTorch или Была установлена ​​версия Tensorflow)

И в результате они могут производить совершенно разные показатели оценки.

Отслеживать всю эту информацию очень быстро становится очень сложно. Особенно, если вы хотите организовать и сравнить эти эксперименты и уверены, что знаете, какая установка дала лучший результат.

Вот где на помощь приходит отслеживание экспериментов машинного обучения.

Место обработки изображений

4 Обработка и обнаружение изображений | Надежные методы анализа изображений и видео для оценки рыбных запасов: резюме семинара

1. Компьютерное зрение делает неверные предположения под водой.
2. Локально допустимые исправления не могут распространяться на другие группы изображений.

Одно неверное предположение, которое может быть сделано в компьютерном зрении, объяснил Кунц, — это геометрическая калибровка камеры при ее размещении под водой. Однако он заявил, что современные модели искажения линз могут адекватно компенсировать преломление под водой (Treibitz et al., 2012). При разумной калибровке можно создавать трехмерные изображения со стереокамер, создавать структуру на основе движения и объединять моно- или стереофонические изображения с батиметрией для изображения рыбы на фоне морского дна.

Второй класс неверных предположений в компьютерном зрении, сказал Кунц, связан с радиометрической калибровкой, и эти проблемы более сложны. Он сказал, что некоторые радиометрические допущения в компьютерном зрении могут больше не действовать, в том числе следующие:

• Подводное рассеяние и поглощение,
• Нерассеивающие источники света,
• Неламбертовские поверхности, ¹ и
• Флуоресценция и другие приспособления.

Чтобы преодолеть проблемы радиометрической калибровки, Кунц предложил выбрать лучшую платформу для получения физической близости к сцене, используя камеры с высоким динамическим диапазоном, используя данные обучения и как можно лучше управляя источниками света.Он отметил, что методы радиометрической коррекции не обязательно подходят для всех подводных сред.

Кунц в заключение отметил, что сегодня рыболовство воспринимается так, будто проблемы носят прикладной, а не теоретический характер и не приводят к получению степени доктора философии. исследования или научные публикации. Он предложил изменить это мышление. Он также отметил, что с облачными вычислениями хранилище стало недорогим, поэтому наборы данных можно сделать более доступными. Кроме того, новые типы сенсоров и камеры с более высоким качеством изображения быстро меняются и полезны.

ИЗОБРАЖЕНИЕ ПОД ВОДОЙ

Ханумант Сингх, Океанографическое учреждение Вудс-Хоул

Ханумант Сингх начал свою презентацию с подчеркивания необходимости вертикальной интеграции всех компонентов, которые анализируют подводные изображения: датчиков, платформ, алгоритмов и приложений. Он указал, что с поправкой на освещение,

__________________

¹ Ламбертовская поверхность — это поверхность, на которой видимая яркость поверхности не зависит от угла обзора; не ламбертовская поверхностная яркость действительно меняется в зависимости от угла.

Всеобъемлющее руководство по обработке изображений: основы | Ягмур Чигдем Акташ

Сцена, вид, который мы видим своими глазами, на самом деле представляет собой непрерывный сигнал, полученный с помощью спектров электромагнитной энергии. Значение этого сигнала, воспринимаемого рецепторами в нашем глазу, в основном определяется двумя основными факторами: количеством света, попадающим в окружающую среду, и количеством света, отраженного от объекта в наши глаза.

Как мы знаем, на Земле существуют различные источники света с разными длинами волн, и мы можем различить свет с определенной длиной волны только глазами.Здесь мы можем назвать все сцены, которые мы можем воспринимать благодаря свету в этом диапазоне, как « изображений ». Мы сказали, что информация, поступающая в наши глаза от этого источника света, — это « непрерывный ». Когда мы хотим перенести эту информацию на цифровые носители и сохранить ее в этой среде, это означает, что мы говорим о концепции цифрового изображения, а именно о сигналах « дискретных ». [1]

То есть цифровое изображение представляет собой двумерную матрицу, и каждый элемент матрицы фактически несет значение соответствующей части этого дискретного сигнала.

Соответственно, заметили ли вы, что по мере увеличения количества света в сигнале (т.е. значения цвета на изображении переходят от черного к белому), значения в матрице также увеличиваются?

Так как же на самом деле выполняется переход, показанный на рисунке 1? Как полученный сигнал в виде непрерывного сигнала преобразуется в дискретный сигнал, то есть в цифровое изображение? Чтобы ответить на эти вопросы, мы упомянем две основные концепции:

Выборка и квантование

Выборка — это процесс, который определяет размер получаемого изображения.Он имеет дело с количеством пикселей цифрового изображения, то есть размером матрицы. Увеличение размера цифрового изображения называется « up sampling », а уменьшение — « down sampling ». При исследовании процесса выборки часто можно встретить слово пространственный . Выборка — это пространственный процесс. Потому что он имеет дело с размером изображения, совершенно не зависящим от содержания изображения или значений, которые оно будет иметь.

Квантование — это процесс, который определяет значение каждого пикселя изображения.Прежде всего, определяется базовый уровень серой шкалы, то есть диапазон значений, которые может иметь пиксель. Затем в соответствии со значением, поступающим из непрерывного сигнала, вычисляется значение пикселя в цифровом изображении. Если уровень серого изображения равен n битов , его диапазон оттенков серого будет иметь значение 2ⁿ . Например, диапазон значений, которые пиксели могут иметь на уровне серого из 3 битов, составляет [0–7], в то время как диапазон значений, которые пиксели могут принимать на уровне серого из 8 битов, составляет [0–255].Значения, которые имеют пиксели, также называются « интенсивностью » этого пикселя.

!!! Мы упоминали, что когда сцена переносится в среду цифрового изображения, непрерывный сигнал преобразуется в дискретный сигнал. Еще одним важным моментом здесь является то, что дискретный сигнал не несет всю информацию в непрерывном сигнале. Например, как показано на рисунке 3, вместо получения всей информации в непрерывном сигнале мы получили только 16 частей информации, поэтому в качестве выходного изображения мы получили 16-пиксельное изображение.Чем больше размер выходного изображения, то есть чем больше выполняется выборка, тем ближе выходное изображение к сцене с меньшей потерей информации. Точно так же, чем больше уровень градаций серого, тем ближе значение пикселя в выходном изображении к значению в реальной сцене.

!!! Свойства дискретизации или квантования цифрового изображения могут изменяться многократно, что приводит к различным выходным данным одного и того же изображения.

Хотя на левом изображении выше показана исходная версия изображения, мы видим различные примеры выборки этого изображения на Рисунке 4.Поскольку количество пикселей, используемых для выборки, уменьшается, поэтому размер выходного изображения уменьшается, качество изображения, которое мы получаем, уменьшается. Фактически, процесс — это не что иное, как получение нового изображения, получая все меньше и меньше информации об одной и той же сцене!

В то время как левый рисунок выше показывает черно-белое изображение типа uint8 (поэтому значения матрицы изображения могут быть любыми значениями от 0 до 255), на рисунке 5 показаны выходные данные одного и того же изображения на разных уровнях квантования. Когда мы исследуем рисунок 5, в то время как уровень серого составляет 1 бит, то есть значения в матрице изображения могут принимать только одно из значений 0 или 1, выходные данные показывают, что контраст изображения находится на самом высоком уровне и качество картинки на самом низком уровне.Когда уровень серого достигает 8 бит, мы видим, что выходное изображение того же качества, что и входное изображение, поскольку уровень квантования находится на том же уровне, что и исходное изображение.

!!! На рисунке 5 мы видим, что, начиная с 5-битного уровня серого, изображения почти одинакового качества. Но если вы хотите изучить матрицу изображения, вы можете увидеть, что значения матрицы находятся в диапазоне 0–32 на 5-битном уровне серого, значения матрицы в диапазоне 0–64 на 7-битном уровне серого и в диапазон 0–128 на 7-битном уровне серого.

Если вы хотите выполнить больше упражнений по этой теме и изображениям, вы можете получить доступ к соответствующему коду Matlab, щелкнув: выборка и квантование.

Улучшение изображения

Процессы, применяемые для получения другой версии изображения на изображении, которое по сути не имеет никакой деформации, включены в операции в категории Улучшение изображения. Это может быть изменение интенсивности света изображения, изменение его контрастности, изменение настроек цвета и т. Д.Да, это именно те операции, за которыми вы можете видеть свое изображение в разных цветах и ​​с разными настройками одним нажатием кнопки в таких приложениях, как Instagram и т. Д.!

Мы рассмотрим улучшение изображения в двух разных категориях. Если изображение обрабатывается пиксель за пикселем, то есть если процесс применяется к каждому пикселю индивидуально, оно проверяется в разделе «Преобразования уровня серого», а если процессы применяются к группам пикселей размером более 1 пикселя, оно проверяется в категории «Фильтрация».

!!! Имена «Преобразование интенсивности», «Преобразования сопоставления» или «Обработка точек» также означают то же, что и «Преобразования уровня серого». Вы также можете встретить эти имена в Интернете или в разных книгах.

Преобразования уровней серого

В этом разделе мы увидим выходное изображение, применив различные операции к нашему основному изображению, показанному ниже.

1. Линейные преобразования

Когда мы рассматриваем матрицу изображения, которая может принимать значения от 0 до 255, мы сказали, что пиксели, близкие к 0, ближе к черному, а пиксели ближе к 255, ближе к белому.Соответственно, было бы разумно увеличивать значения пикселей, когда мы хотим осветлить изображение, и уменьшать значения пикселей, когда мы хотим его затемнить, верно? Увеличение или уменьшение значения каждого пикселя на постоянное число x является линейным процессом.

Другой линейный процесс — получение негатива изображения. Этот процесс заключается в вычитании каждого пикселя из его дополнения (наибольшее значение, которое пиксель в изображении может получить в соответствии с диапазоном оттенков серого). Например, получение отрицательного значения для 8-битного изображения в градациях серого равносильно вычитанию каждого пикселя из 255.

2. Логарифмические преобразования

Другой процесс, используемый для изменения интенсивности света, — это логарифмическое преобразование. Пиксели выходного изображения получаются путем применения каждого пикселя к следующему процессу: s = clog (1 + r). Здесь c — коэффициент, который будет определять влияние процесса, а r — соответствующий пиксель.

3. Преобразования степенного закона — гамма-коррекция

Другой процесс, используемый для изменения освещенности изображения, — это степенное преобразование, также известное как гамма-коррекция.Пиксели выходного изображения получаются путем обработки каждого пикселя в соответствии со следующим процессом:

Здесь c и γ — два разных коэффициента, r — соответствующий пиксель.

Гамма-коррекция изменяет не только количество света, но и настройки контрастности изображения. Поскольку мощность гамма-коэффициента берется для каждого пикселя, и он уменьшает или увеличивает расстояние между значениями пикселей в зависимости от того, находится ли это число в диапазоне 0-1 или больше 1.

Когда мы применяем гамма-коррекцию к нашему же базовому изображению, мы видим, что получаем бесполезные изображения в случаях гамма> 1, потому что исходный контраст изображения уже высок, и мы получаем изображения с более низким контрастом с гамма-коррекцией в случае
0 <гамма <1 .

4. Преобразования контраста

Контраст изображения — это величина разницы яркости — значения между его пикселями. Если пиксели имеют значения, близкие друг к другу, контраст изображения низкий, если значения у них расположены дальше друг от друга, контраст высокий. Основной процесс, применяемый для увеличения или уменьшения контраста, имеет следующую формулу.

В этой формуле r: соответствующий пиксель s: коэффициент a:> 1 — это коэффициент, который преобразует применяемый процесс в увеличение контраста, а если 0 <= a <1, применяемый процесс в уменьшение контраста.

Одной из операций, используемых для изменения настроек контрастности изображения, является растягивание контраста . Он изменяет диапазон распределения и соотношение значений пикселей в изображении, так что гистограмма изображения (которая будет подробно обсуждена в следующем подразделе) имеет более пропорциональный разброс. Таким образом, это можно выразить как балансирование, а не как увеличение или уменьшение контраста. Этот процесс применяется по следующей формуле.

mı: минимальное значение пикселя в изображении
Mı: максимальное значение пикселя в изображении
mj: минимальное значение, которое пиксель может иметь в выходном изображении
Mj: максимальное значение, которое пиксель может иметь в изображении
I (r , c): любое значение пикселя в изображении

Другая операция — это установление порога контрастности .В этом процессе фиксированное значение выбирается в качестве порога, и путем присвоения 1 значениям выше этого порога и 0 более низким значениям получаются высококонтрастные двоичные выходные изображения. Существует 2 обычно используемых метода определения порогового значения. Первый — просто выбрать фиксированное число (глобальное пороговое значение), а второй — использовать среднее значение пикселей в качестве порога (среднее глобальное пороговое значение).

Вы можете получить доступ к соответствующему коду Matlab по ссылке gray_level_transformations, чтобы применить эти процессы самостоятельно и изучить выходные данные, полученные с различными значениями.

5. Обработка гистограммы

Гистограмма изображения представляет собой дискретную функцию с уровнем оттенков серого по оси X и осью Y — общим количеством пикселей с соответствующим битом шкалы серого в изображении. Хотя гистограммы дают нам представление о различных проблемах, связанных с имеющимся у нас изображением, они составляют основу многих операций, выполняемых в пространственной области.

На рисунке 9 мы видим гистограмму черно-белого (1-канального) изображения.Уровень оттенков серого этого изображения составляет 8 бит, то есть его пиксели могут принимать значения от 0 до 255. Таким образом, ось X находится в диапазоне 0–255, а ось Y состоит из чисел, описывающих, сколько пикселей от каждого значения в этом диапазоне. Например, на этом рисунке мы видим, что нет пикселей со значением 0, тогда как есть более 1500 пикселей со значением 14.

!!! После получения этих цифр в MATLAB вы можете перемещаться по координатной оси и исследовать значения пары (x, y) в нужной точке, щелкнув по ней.

На рисунке 10 мы видим гистограмму изображения в формате RGB (3-канальное). Уровень оттенков серого снова составляет 8 бит. Отличие от черно-белого изображения выше в том, что числа, составляющие ось Y, вычисляются отдельно и собираются для пикселей в 3 разных каналах. Например, значение x = 69 y = 10780 говорит нам, что это изображение имеет в общей сложности 10780 пикселей со значением 69 в 3 разных каналах.

Также можно просматривать гистограммы каждого канала отдельно в изображениях RGB.Итак, на изображении выше мы видим общее количество каждого канала внутри себя, а не общее количество пикселей в 3 каналах по оси Y.

Изображения RGB

Цветные изображения, которые мы привыкли видеть в повседневной жизни больше, чем черно-белые изображения, на самом деле представляют собой изображения, в которых 3 различных матрицы объединяются для создания одного цифрового изображения. Все разные цвета, воспринимаемые нашими глазами, на самом деле представляют собой смесь трех основных цветов: красного, зеленого и синего. Изображения RGB — это изображения, которые имеют отдельную матрицу для этих трех основных цветов, а значение пикселя в позиции x получается из смеси значений в этих трех матрицах.Мы сказали, что на черно-белых изображениях пиксель, приближающийся к 0, приближается к черному, а пиксель, приближающийся к 255, приближается к белому. Для трехканальных изображений в красном канале пиксель, приближающийся к 0, приближается к черному, а пиксель, приближающийся к 255, приближается к красному; в зеленом канале пиксель, приближающийся к 0, приближается к черному, а пиксель, приближающийся к 255, приближается к зеленому; в синем канале пиксель, приближающийся к 0, приближается к черному, а пиксель, приближающийся к 255, приближается к синему.В сочетании этих 3 каналов, какая бы матрица ни имела наивысшее значение для соответствующего пикселя, этот цвет будет доминирующим в этом пикселе. Мы видим, что пиксель изображения близок к белому, где 3 цвета имеют одинаковые пиксели высокого значения, а где 3 цвета имеют одинаковые пиксели низкого значения, пиксель изображения ближе к черному.

На приведенном выше рисунке мы видим 3 различных матрицы размером 3 x 9, последовательно формирующие красный, зеленый и синий каналы изображения и получающееся в результате изображение 3×9 пикселей.Вы можете исследовать цвета, созданные комбинацией разных значений пикселей в 3 каналах, и вы можете проводить свои собственные эксперименты, используя ссылку на код, которая будет опубликована в конце этого раздела.

Выравнивание гистограммы

Это процесс балансировки распределения в гистограмме изображения. Каждый пиксель изображения проходит этапы, описанные ниже, в результате чего гистограмма получается более сбалансированной, а затем — более сбалансированной. Если распределение контрастности изображения уже достаточно сбалансировано, на изображении не будет заметно больших изменений.

1. Для каждого значения уровня серого рассчитывается общее количество пикселей в изображении. (На самом деле это гистограмма изображения, верно?!)
2. Для каждого значения уровня серого рассчитывается вероятность появления в случайном пикселе. Для этого вычисления общее количество каждого значения уровня серого на предыдущем шаге делится на общее количество пикселей в изображении. Этот расчет называется «вычислением функции плотности вероятности» и показан в pdf .
3. «Кумулятивная функция плотности» Расчет производится по значениям функции плотности вероятности. Кумулятивное значение плотности рассчитывается путем сложения значения вероятности каждого значения оттенков серого с предыдущим значением, обозначенным как cdf.
4. Совокупное значение каждого значения уровня серого умножается на максимальное значение оттенков серого и округляется до ближайшего целого значения для вычисления «кумулятивной функции распределения» , которая обозначается как CDF.

На этом этапе значения, полученные в сравнении со значениями шкалы серого, обмениваются с исходными значениями шкалы серого, а значения пикселей получаются со сбалансированной гистограммой нового изображения. Ниже мы видим простую матрицу изображения 3×3, где все эти шаги выполняются один за другим и как получается сбалансированная картинка.

На рисунке 11 показано наше исходное изображение и его гистограмма, за которыми следуют гистограмма выходного (выровненного) изображения и изображение. Вы можете получить доступ к соответствующему коду Matlab по ссылке histogram_processing, чтобы поэкспериментировать с собственными примерами матриц или изображений и изучить функции этих шагов.В коде по этой ссылке есть функции, которые содержат все эти шаги один за другим, которые я подготовил. Предлагаю вам изучить эти функции. Помимо этого, с использованием функций MATLAB, выравнивание выполняется на одном и том же изображении, и результаты отображаются на экране как изображение + гистограмма. Вы можете изучить оба способа использования.

Сопоставление гистограммы

Если гистограмма изображения должна быть сопоставлена ​​с гистограммой целевого изображения, а не просто балансировать, это сопоставление гистограммы.Основное отличие согласования гистограммы от выравнивания гистограммы заключается в том, что после того, как вычисления в формате PDF и PDF выполняются для обоих изображений, вместо умножения значений в формате PDF исходного изображения на самое высокое значение оттенков серого, оно сопоставляется с ближайшим значением в формате PDF целевого изображения. Затем проверяется, из какого значения уровня серого поступает это значение, и это значение заменяется значением уровня серого в исходном изображении.

Ниже мы видим простую матрицу изображения 3×3, в которой все эти шаги выполняются один за другим и получается согласованное изображение.

На рисунке 12 показаны совпадающее изображение и гистограмма, полученные в результате нашего приложения сопоставления гистограмм, где bird.jpg является источником, а pepper.jpg — целевым изображением. (Каждая гистограмма принадлежит изображению, показанному выше)

Вы можете получить доступ к соответствующему коду Matlab по ссылке histogram_processing, чтобы поэкспериментировать с вашими собственными примерами матриц и изображений и изучить функции этих шагов. В коде по этой ссылке есть функции, которые содержат все эти шаги один за другим, которые я подготовил.Предлагаю вам изучить эти функции. Но помимо этого, с помощью функций Matlab выполняется сопоставление одного и того же изображения, и результаты отображаются на экране в виде изображения + гистограммы. Вы можете изучить оба способа использования.

Поздравляем! Вы завершили обработку изображений, часть 1. Увидимся в следующих разделах! По вопросам и предложениям вы можете связаться со мной по адресу [email protected], а также загрузить исходные коды по этой ссылке на github .

Обработка изображений | Хьюго

Ресурс страницы изображения

Изображение является ресурсом страницы, и перечисленные ниже методы обработки не работают с изображениями внутри папки / static .

Для печати всех путей к изображениям в пакете страниц:

  {{с .Resources.ByType "image"}}
{{ диапазон . }}
{{.RelPermalink}}
{{ конец }}
{{ конец }}

  

Ресурс изображений

Ресурс изображения также может быть получен из глобального ресурса

  {{- $ image: = resources.Get "images / logo.jpg" -}}
  

Методы обработки изображений

Ресурс image реализует методы Resize , Fit , Fill и Filter , каждый из которых возвращает преобразованное изображение с использованием указанных размеров и параметров обработки.

Метаданные (EXIF, IPTC, XMP и т. Д.) Не сохраняются во время преобразования изображения. Используйте метод Exif с исходным изображением для извлечения метаданных EXIF ​​из изображений JPEG или TIFF.

Изменить размер

Изменяет размер изображения до указанной ширины и высоты.

  // Измените размер до ширины 600 пикселей и сохраните соотношение
{{$ image: = $ resource.Resize "600x"}}

// Изменить размер до 400 пикселей и сохранить пропорции
{{$ image: = $ resource.Resize "x400"}}

// Изменение размера до ширины 600 пикселей и высоты 400 пикселей
{{$ image: = $ resource.Изменить размер "600x400"}}
  

Подходит

Уменьшить масштаб изображения до заданных размеров с сохранением соотношения сторон. Требуются как высота, так и ширина.

  {{$ image: = $ resource.Fit "600x400"}}
  

Заливка

Измените размер и обрежьте изображение, чтобы оно соответствовало заданным размерам. Требуются как высота, так и ширина.

  {{$ image: = $ resource.Fill "600x400"}}
  

Фильтр

Примените к изображению один или несколько фильтров.См. Полный список в разделе «Фильтры изображений».

  {{$ img = $ img.Filter (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
  

Вышеупомянутое также может быть написано в более функциональном стиле, используя трубы:

  {{$ img = $ img | images.Filter (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
  

Фильтры будут применяться в указанном порядке.

Иногда бывает полезно создать цепочку фильтров один раз, а затем использовать ее повторно:

  {{$ filters: = slice (images.GaussianBlur 6) (images.Pixelate 8)}}
{{$ img1 = $ img1.Filter $ filters}}
{{$ img2 = $ img2.Filter $ filters}}
  

Exif

Предоставляет объект Exif с метаданными об изображении.

Обратите внимание, что это поддерживается только для изображений JPEG и TIFF, поэтому рекомендуется обернуть доступ с на , например:

  {{with $ img.Exif}}
Дата: {{.Date}}
Широта / Долгота: {{.Lat}} / {{.Long}}
Теги:
{{диапазон $ k, $ v: = .Tags}}
ТЕГ: {{$ k}}: {{$ v}}
{{ конец }}
{{ конец }}
  

Или индивидуальный доступ к данным EXIF ​​с помощью точки, например.г .:

  {{with $ src.Exif}}
  

      {{with .Date}} 
 Дата: {{.Format "2 января 2006 г."}} 
 {{end}}
      {{with .Tags.ApertureValue}} 
 Апертура: {{lang.NumFmt 2. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.BrightnessValue}} 
 Яркость: {{lang.NumFmt 2. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.ExposureTime}} 
 Время выдержки: {{. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.FNumber}} 
 Номер F: {{. }} 
 {{end}}
      {{ с участием .Tags.FocalLength}} 
 Фокусное расстояние: {{. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.ISOSpeedRatings}} 
 Рейтинги скорости ISO: {{. }} 
 {{end}}
      {{with .Tags.LensModel}} 
 Модель объектива: {{. }} 
 {{end}}
  
{{ конец }}
  

Некоторым полям может потребоваться отформатировать lang.FormatNumberCustom , чтобы предотвратить отображение типа Aperture: 2.278934289 вместо Aperture: 2.28 .

Поля Exif

Дата

«фото сделано» дата / время

Шир

«фото где сделано», широта GPS

длинный

«фото где сделано», долгота GPS

См. Конфигурация обработки изображений, чтобы узнать, как настроить то, что будет включено в Exif.

Опции обработки изображений

Помимо размеров (например, , 600x400, ), Hugo поддерживает набор дополнительных параметров изображения.

Цвет фона

Цвет фона для заливки слоя прозрачности. Это в основном полезно при преобразовании в формат, не поддерживающий прозрачность, например JPEG .

Вы можете установить цвет фона для использования с 3- или 6-значным шестнадцатеричным кодом, начиная с # .

  {{$ image.Изменить размер "600x jpg # b31280"}}
  

Цветовые коды см. Https://www.google.com/search?q=color+picker

Обратите внимание, , что вы также устанавливаете цвет фона по умолчанию для использования, см. Конфигурация обработки изображений.

Качество JPEG и WebP

Актуально только для изображений JPEG и WebP, значения от 1 до 100 включительно, чем выше, тем лучше. По умолчанию 75.

  {{$ image.Resize "600x q50"}}
  

Новое в v0.83.0 Поддержка WebP была добавлена ​​в Hugo 0.83.0.

Подсказка

Подсказка о том, что это за изображение. В настоящее время используется только при кодировании в WebP.

Значение по умолчанию — фото .

Допустимые значения: изображение , фото , рисунок , значок или текст .

  {{$ image.Resize "600x webp drawing"}}
  

Повернуть

Поворачивает изображение на заданный угол против часовой стрелки.Сначала будет выполнено вращение, чтобы получить правильные размеры. Основное использование этого — возможность вручную корректировать ориентацию EXIF ​​изображений JPEG.

  {{$ image.Resize "600x r90"}}
  

Анкер

Актуально только для метода Заливка . Это полезно для создания миниатюр, когда основной мотив расположен, скажем, в левом углу.

Допустимые значения: Smart , Центр , TopLeft , Top , TopRight , Left , Right , BottomLeft , Bottom , 12 Bottom , 12 BottomRight.

Значение по умолчанию - Smart , который использует Smartcrop для определения наилучшего урожая.

  {{$ image.Fill "300x200 BottomLeft"}}
  

Фильтр передискретизации

Фильтр, используемый при изменении размера. По умолчанию Box , простой и быстрый фильтр передискретизации, подходящий для уменьшения масштаба.

Примеры: Box , NearestNeighbor , Linear , Gaussian .

Подробнее см. Https://github.com/disintegration/imaging.Если вы хотите обменять качество на более быструю обработку, это может быть вариантом для тестирования.

  {{$ image.Resize "600x400 Gaussian"}}
  

Целевой формат

По умолчанию изображения кодируются в исходном формате, но вы можете установить целевой формат в качестве опции.

Допустимые значения: bmp , gif , jpeg , jpg , png , tif , tiff и webp .

  {{$ image.Изменить размер "600x jpg"}}
  

Новое в v0.83.0 Поддержка WebP была добавлена ​​в Hugo 0.83.0.

Примеры обработки изображений

Фотография заката, используемая в приведенных ниже примерах, принадлежит Бьёрну Эрику Педерсену (Международная лицензия Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0)

  {{$ original: = .Page.Resources.GetMatch (printf "*% s *" (.Get 0))}}
{{$ command: = .Get 1}}
{{$ options: = .Get 2}}
{{if eq $ command "Fit"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Fit $ options)}}
{{else if eq $ command "Изменить размер"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Resize $ options)}}
{{else if eq $ command "Fill"}}
{{.Scratch.Set "image" ($ original.Fill $ options)}}
{{ еще }}
{{errorf "Недопустимая команда обработки изображения: должна быть одна из следующих: Подогнать, Залить или Изменить размер."}}
{{ конец }}
{{$ image: =.Scratch.Get "изображение"}}
<рисунок>


  

  {{}}
  

  [изображение]
# Фильтр передискретизации по умолчанию, используемый для изменения размера. По умолчанию Box,
# простой и быстрый фильтр усреднения, подходящий для уменьшения масштаба.
# См. Https://github.com/disintegration/imaging
resampleFilter = "коробка"

# Настройка качества JPEG или WebP по умолчанию. По умолчанию 75.
качество = 75

# Подсказка по умолчанию о том, какой тип изображения.В настоящее время используется только для кодирования WebP.
# По умолчанию - «фото».
# Допустимые значения: «изображение», «фото», «рисунок», «значок» или «текст».
подсказка = "фото"

# Якорь, используемый при обрезке изображений.
# По умолчанию "smart", который выполняет Smart Cropping, используя https://github.com/muesli/smartcrop
# Интеллектуальное кадрирование учитывает контент и пытается подобрать лучшее кадрирование для каждого изображения.
# Допустимые значения: Smart, Center, TopLeft, Top, TopRight, Left, Right, BottomLeft, Bottom, BottomRight
якорь = "умный"

# Цвет фона по умолчанию.# Hugo сохранит прозрачность для целевых форматов, которые его поддерживают,
# но вернется к этому цвету для JPEG.
# Ожидает стандартную цветовую строку HEX из 3 или 6 цифр.
# См. Https://www.google.com/search?q=color+picker
bgColor = "#ffffff"

[imaging.exif]
 # Регулярное выражение, соответствующее полям, которые вы хотите исключить из (массивного) набора информации Exif
# доступный. Поскольку мы кэшируем эту информацию на диск, это для производительности и
# место на диске больше всего на свете.
# Если вы хотите все это, поместите ". *" В эту настройку конфигурации.# Обратите внимание, что если ни this, ни ExcludeFields не установлены, Hugo вернет небольшой
# установлен по умолчанию.
includeFields = ""

# Регулярное выражение, соответствующее полям Exif, которые вы хотите исключить. Это может быть проще в использовании
# чем IncludeFields выше, в зависимости от того, что вы хотите.
excludeFields = ""

# Hugo по умолчанию извлекает дату / время "сделанной фотографии" в .Date.
# Установите значение true, чтобы выключить его.
disableDate = false

# Хьюго извлекает "фотографию, сделанную где" (широта и долгота GPS) в
# .Long и .Lat. Установите значение true, чтобы выключить его.disableLatLong = ложь