深度图预处理方法之线性插值

深度数据线性插值算法
最新推荐文章于 2024-10-03 00:59:10 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-03 00:59:10 发布 · 2k 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度图 #预处理 #线性插值

本文介绍了一种用于处理深度数据的线性插值算法，该算法通过拉伸每行图像并仅保留前景像素来减少背景像素的影响，适用于车载应用中的深度头部姿势估计。

参考文献：Deep_Head_Pose_Estimation_from_Depth_Data for In-car Automotive Applications

算法步骤

Algorithm 1 Linear Interpolation Algorithm

procedure

  • w : image width
  • for row in image rows do
    • x_min = first foreground pixel in row
    • x_max = last foreground pixel in row
      • for x=0 to w-1 do
        • x_src = x/(w-1)*(x_max-x_min)
        • x_1 = floor(x_src)
        • x_2 = x_1+1
        • if x_2<=w then
          • lambda = x_2 - x_src
          • row_out[x]=row[x_1]lambda+row[x_2]*(1-lambda)
        • else
          • row_out[x]=row[x_1]

代码实现如下：

    def scale_interpolation(filename)
最低0.47元/天 解锁文章
计算机视觉 | 面试题：30、常见的三种图像插值方法
Mrrunsen的博客
09-10 1019
FPN网络的上采样过程用到了最近邻插值（转置卷积也是一种上采样方法，具体在其他问题中介绍），Mask R-CNN的 ROI Align 中用到了双线性插值，本科选修课上课时候听了一下，现在却忘了，又得花时间捡起来…… 背景知识 其实图像插值分为图像内插值和图像间插值两种。 图像内插值的主要应用是对图像进行放大以及旋转等操作，是从低分辨率的图像生成高分辨率图像的过程，用以恢复图像中丢失的信息，使得图像更清晰，细节信息更多，相邻像素之间的过渡更加有连续性。也就是单帧图像的图像重建过程。 而图像间插值，也叫图像的
03 OpenCV--图像预处理--图像插值方法、边界填充、图像矫正、图像掩膜、图像水印添加、图像噪点消除
最新发布
2202_75674969的博客
07-24 1007
图像预处理中常用的像素级插值方法包括：1）最近邻插值，直接取最近像素值，计算简单但易产生锯齿；2）双线性插值，基于4个相邻像素加权计算，平滑但可能模糊；3）像素区域插值，缩小图像时类似均值滤波，放大时根据情况选择最近邻或双线性；4）双三次插值，利用16个相邻像素的三次多项式计算，效果最精细但计算量大。OpenCV中通过warpAffine函数实现这些插值方法，适用于图像缩放、旋转等几何变换。
如何进行 interpolate_depth , 如何对深度进行插值
qq_24884193的博客
11-14 1619
如果乍一看，比较奇怪的就是 D2net的 interpolate_depth的代码了，这里就进行我的粗浅的理解分析。 首先是这部分代码： 如果我用一句话概括，就这这里进行了简单的坐标是否合法的筛选， 因为按照前面教程，咱们输入的 pos 是一个小数的坐标。 这里得到的 valid_corners 其实就是 判断 例如 （3.5 7.5 ）这个坐标的左上，左下，右上，右下是不是合法的坐标。 3.5 7.5 的四个角那肯定是没问题的啊。 但是你说 0，0 这个位置，他的左上角就是不存在的，所以说需要筛选
预处理——插值
路的博客
07-06 422
若函数f(x)在自变数x一些离散值所对应的函数值为已知，则可以作一个适当的特定函数p(x)，使得p(x)在这些离散值所取的函数值，就是f(x)的已知值。从而可以用p(x)来估计f(x)在这些离散值之间的自变数所对应的函数值，这种方法称为插值法。输入：存在缺失值的原始数据 输出：补充缺失值后的数据x，y为原始一维数据，xi为插值点，method为‘nearest’邻近点插值；‘linear’线性插值；‘spline’三次样条插值；‘pchip’立方插值。x，y为原始一维坐标数据，z为原始高度矩阵，xi，yi为
Deep Feature Interpolation for Image Content Changes （基于深度特征插值的图像内容更改)
分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~
11-18 3803
本文是论文 Deep Feature Interpolation for Image Content Changes （基于深度特征插值的图像内容更改） 的翻译，因为作者本人水平有限 ，部分翻译不准确的地方还请大家不吝赐教，我一定马上改正！ 摘要 我们提出了深度特征插值（ deep feature interpolation DFI），这是一种用于自动高分辨率图像转换的新的数据驱动基准。 顾...
深度学习之双线性插值（Bilinear interpolation）
热门推荐
fenglepeng的博客
11-02 1万+
1. 什么是插值 Interpolation is a method of constructing new data points within the range of a discrete set of known data points. Image interpolation refers to the“guess”of intensity values at missing locations. 图片放大是图像处理中的一个特别基础的操作。在几乎每一个图片相关的项目中，从传统图像处理到深度学习，都
精选资源
BilinearInterpolation.cpp 双线性插值算法是一种常用的插值方法，其主要应用场景包括： 图像处理：双线性
10-29
机器学习：在一些深度学习的应用中，双线性插值被用于图像的预处理与数据增强，增强模型的泛化能力。 图形编辑软件：在图形设计和编辑工具中，双线性插值用于处理图像的扭曲、变形等特效，保持图像质量。 总的来说...
torchvision.transforms图像预处理常用方法简介
https://www.hyperplasma.top
06-15 2113
transforms是在计算机视觉工具包torchvision下的包，常用于对图像进行预处理（如裁剪、翻转和旋转、图像变换……），提高泛化能力。
图片深度学习数据预处理方法
06-23
### 图像深度学习中的数据预处理方法与技术 在深度学习中，图像数据的预处理是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和训练效率。以下是一些常见的图像深度学习数据预处理方法和技术： #### 1. 数据标准化 ...
深度学习 插值法
樊鴻燁的博客
09-01 4784
插值法线性插值最近邻插值如何寻找四个点  在图像几何变换时，无法给有些像素点直接赋值，例如，将图像放大两倍，必然会多出一些无法被直接映射的像素点，对于这些像素点，通过插值决定它们的值。于是，产生了图像插值算法。  插值法主要可以分为两类，一类是线性图像插值方法，另一类是非线性图像插值方法  那么在传统的插值方法如最近邻插值，双线性插值以及双三次插值等都属于线性插值方法。这类插值方法在图像插值过程中采用同一种插值内核，不用考虑待插像素点所处的位置，这种做法会使图像中的边缘变得模糊不清，达不到高清图像的视觉
基于深度学习的正弦图插值法论文认读
idl1ng的博客
04-08 1228
基于深度学习神经网络的稀疏视角CT的Sin图插值 论文认读 Sinogram interpolation for sparse-view micro-CT with deep learning neural network 总述一、摘要二、关键词一、介绍（Introduction）二、方法（methods）方法概述DL神经网络的及体系结构（architecture） Sinogram interpolation for sparse-view micro-CT with deep learning neur
一文讲解图像插值算法原理！附Python实现
Datawhale
04-22 5008
Datawhale学习作者：姚童，Datawhale优秀学习者寄语：本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理，并以图像缩放为例，对原理进行了C++及Python实现...
基于Python实现可变形深度人脸特征插值编解码网络
毕业作品网站
07-04 1344
图1.整体方法框架产生令人信服的图像变化是计算机视觉和图形学领域一个活跃并且富有挑战性的课题。近年来，随着深度卷积神经网络在图像分类任务上取得越来越出色的表现，一系列借助卷积神经网络的图像编辑模型被提出。Gatys等人开创性地提出了一种基于卷积神经网络的图像风格迁移方法[13]，通过预训练的 VGG模型从内容图像和风格图像分别提取内容特征和风格特征，然后使用迭代优化的方式从随机图像开始生成具有原内容和目标风格的图像。Justin等在 Gatys 算法的基础上，提出快速风格迁移算法 [18]。该算法借鉴 Ga
Deep Network Interpolation for Continuous Imagery Effect Transition （基于深度网络插值的连续的图像效果转换）
分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~
11-15 4036
用于连续影像效果转换的深度网络插值 基于深度网络插值的连续影像效果转换
深度图详解
weixin_73414031的博客
10-03 4915
深度图是为计算机视觉和3D处理提供深度信息的核心数据类型。它通过各种方法生成，广泛用于机器人、自动驾驶、3D建模、虚拟现实等领域。尽管深度图的生成和处理过程中可能面临噪声、分辨率和遮挡等挑战，但通过算法的优化和传感器的进步，深度图的应用将会更加广泛和准确。
图像插值
LilyZJ的博客
05-17 1815
图像插值1、计算出目标像素在原图像中的位置2、找到临近的四个像素点3、形式改写4、图像插值（1）最近邻插值（2）双线性插值（3）双三次插值 1、计算出目标像素在原图像中的位置 在图像处理时，首先需要计算出目标像素(i,j)(i,j)(i,j)在原图像中的位置(x,y)(x,y)(x,y) （注意：原图像和目标图像的原点(0,0)(0,0)(0,0)均选择左上角。）： x=srcWidthdstWi...
Deep Feature Interpolation for Image Content Changes(基于深度特征插值的图像属性转换方法)
qq_30735079的博客
10-04 1491
引言： 我们提供了一种基于深度特征插值的方法，一种线性数据驱动的自动化高维空间转换的方法，就如名字所说的，DFI仅仅基于使用经过预训练的深度卷积特征简单的线性插值。我们发现虽然其方法比较简单，但是DFI能够显示高水准的风格转换例如在“脸部年轻化和衰老转化”，“戴眼镜”，“添加微笑”，和其他方式，效果极其好，甚至有些尤其好基本达到了艺术家的水平。这是非常想不到的结果，因为DFI不需要构建特别的网络...
sufer插值统一分辨率大小（深度学习样本需要）
Amy_shuang的博客
07-22 1471
利用插值，统一图片大小，作为深度学习的切割样本
图像处理之三种经典插值方法
weixin_39831283的博客
08-31 1329
原理介绍参见： 一个 二个 import numpy as np import cv2 import math def nearest(im,dst_size): ''' 最近邻插值（适用于灰度图） :param im: 输入图像 :param 输出图像的尺寸(h, w, c) :return: 缩放后的图像 ''' dst = np.zeros(dst_size) dst_h = dst_size[0] dst_w = dst_s
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值