奔跑的小白

 PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）。1、  通道每张图片都是由一个或者多个数据通道构成。PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道。以RGB图像为例，每张图片都是由三个数据通道构成，分别为R、G和B通...

# 转为灰度图from PIL import Imagefor img in os.listdir(train_path): img_open = Image.open(train_path + img) img_L = img_open.convert('L') img_L.save(train_path + img)#修改尺寸size_train = 25...

import cv2import sysimport osfrom PIL import ImagecascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml" #训练参数文件faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cascPath)#分类器base = 'new_dir\\'for img in os.list...

for img in os.listdir(base_path): image = cv2.imread(base_path + img) gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) image_equ = cv2.equalizeHist(gray) cv2.imwrite('CMU_images_equaliz...

图像相似度评价指标在图像处理中我们经常遇到需要评价两张图像是否相似，给出其相似度的指标，这里总结了三种评判指标均方误差MSE,结构相似性SSIM, 以及峰值信噪比PSNR, 分三个小结介绍其原理以及对应的matlab以及tensorflow版本的算法实现。均方误差MSE即m×n单色图像 I 和 K（原图像与处理图像）之间均方误差，定义为：结构相似性SS...

为什么使用RPCA?求解被高幅度尖锐噪声而不是高斯分布噪声污染的信号分离问题。PCA方法的鲁棒性不佳的原因不单单是高斯噪声，对应到视频序列中便是长时间静止视频中没帧的图片相关性极高，再有物体运动时，往往是少部分像素有极大的变化，但是变化的像素极少。这也就是说视频中图像可以分为相关性极高的背景以及少量像素的前景图像。即低秩部分和稀疏部分。鲁棒性主成分分析假设一个储存数据的矩阵D，经...