PhyCV 项目教程

PhyCV 项目教程

phycv PhyCV: The First Physics-inspired Computer Vision Library 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ph/phycv

1. 项目介绍

PhyCV 是由 Jalali-Lab @ UCLA 开发的第一个物理启发计算机视觉 Python 库。PhyCV 包含了一类新的计算机视觉算法，这些算法模拟了光通过具有自然和工程衍射特性的物理介质传播，然后进行相干检测的过程。与传统的基于手工经验规则的算法不同，物理启发算法利用自然界的物理定律作为蓝图。这些算法原则上可以在实际物理设备中实现，以实现快速高效的计算。

目前，PhyCV 包括以下算法：

• Phase-Stretch Transform (PST)：一种计算高效的边缘和纹理检测算法，在视觉受损图像中表现出色。
• Phase-Stretch Adaptive Gradient-field Extractor (PAGE)：一种物理启发的算法，用于在不同尺度上检测图像边缘及其方向。
• Vision Enhancement via Virtual diffraction and coherent Detection (VEViD)：一种高效的低光和色彩增强算法。

2. 项目快速启动

安装 PhyCV

PhyCV 可以通过 pip 或从源代码安装。

通过 pip 安装

pip install phycv

从源代码安装

git clone https://github.com/JalaliLabUCLA/phycv.git
cd phycv
pip install .

快速启动示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 PhyCV 中的 PST 算法进行图像边缘检测。

import phycv
from phycv import PST

# 加载图像
img_file = 'assets/input_images/cell.png'
image = phycv.imread(img_file)

# 设置 PST 参数
phase_strength = 0.4
warp_strength = 20
sigma_LPF = 0.1
thresh_min = 0.0
thresh_max = 0.8
morph_flag = 1

# 运行 PST 算法
pst = PST(image, phase_strength, warp_strength, sigma_LPF, thresh_min, thresh_max, morph_flag)
result = pst.apply()

# 显示结果
phycv.imshow(result)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例 1：细胞图像特征检测

使用 PST 算法检测细胞图像中的特征。

img_file = 'assets/input_images/cell.png'
# PST 参数
phase_strength = 0.4
warp_strength = 20
sigma_LPF = 0.1
thresh_min = 0.0
thresh_max = 0.8
morph_flag = 1

pst = PST(phycv.imread(img_file), phase_strength, warp_strength, sigma_LPF, thresh_min, thresh_max, morph_flag)
result = pst.apply()
phycv.imshow(result)

应用案例 2：视网膜血管检测

使用 PST 算法检测视网膜图像中的血管。

img_file = 'assets/input_images/retina.jpg'
# PST 参数
phase_strength = 0.5
warp_strength = 30
sigma_LPF = 0.05
thresh_min = 0.05
thresh_max = 0.78
morph_flag = 1

pst = PST(phycv.imread(img_file), phase_strength, warp_strength, sigma_LPF, thresh_min, thresh_max, morph_flag)
result = pst.apply()
phycv.imshow(result)

4. 典型生态项目

PyTorch

PhyCV 的 GPU 版本依赖于 PyTorch 和 torchvision。PyTorch 是一个开源的深度学习框架，提供了强大的 GPU 加速支持。

CUDA Toolkit

CUDA Toolkit 是 NVIDIA 提供的并行计算平台和编程模型，用于加速 PhyCV 中的 GPU 计算。

OpenCV

OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理功能，可以与 PhyCV 结合使用，增强图像处理能力。

通过这些生态项目的支持，PhyCV 可以在各种计算机视觉任务中发挥更大的作用。

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