Rayone_的博客

数据增强——图像翻转，BoundingBox翻转图像翻转很容易，边界框如何翻转呢？找到一张没有标注的原图，用opecv在原图上把bbox画出来，利用QQ截图的功能，将坐标标出来再把图片进行翻转得到下图两张图进行对比很明显可以观测到图像翻转很容易，边界框如何翻转呢？找到一张没有标注的原图，用opecv在原图上把bbox画出来，利用QQ截图的功能，将坐标标出来代码如下：import cv2 as cvimg_path = "./test_image/2007_000027.jpg"img = c

陷波滤波1.什么是陷波滤波？滤波器种类：低通、高通、带通、带阻、全通。其中的带阻滤波器就是指能通过大多数频率分量、但将某些范围的频率分量衰减到极低水平的滤波器，而陷波滤波器就是带阻滤波器的特殊情况，即不再是“某些范围的频率分量”而是指“阻带范围极小的频率分量”。2.陷波带阻滤波算法n阶布特沃斯陷波带阻滤波器表达式：零相移滤波器必须是关于原点对称的，因此，一个中心位于(u0,v0)的陷波在位置(-u0,-v0)必须有一个对应的陷波3.陷波带通滤波算法n阶布特沃斯陷波带通滤波器表达式:4.

1.什么是图像滤波？图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 ——百度百科2.为什么要图像滤波？消除图像中混入的噪声为图像识别抽取出图像特征3.怎样进行图像滤波？假定输入图像f(x,y）的大小为M x N，选择填充参数P（P>=2M -1）和Q（Q>=2N-1）。最简单的方法是选择P = 2M，Q = 2N；对输入图像f(x,y)添加必要数量的0，形成

通过代码来分析如何对图像进行高斯滤波先放镇楼图：1. 读取图像,转灰度图像I = imread('lena.bmp'); %读取原图像I = rgb2gray(I); %原图像转灰度图像i_size = 512; %原图像大小fillsize = 1024; %填充后图像大小I = imresize(I,[i_size,i_size]);figure(1);subplot(241);imshow(I);title('原始图像');2.图像填充,避免循环卷积中的缠绕错误fill

直方图均衡1.原理一幅图像的灰度级可以看成是区间[0,L-1]内的随机变量,随机变量的一个最重要的基本描述是其概率密度函数(PDF),记pr(r )和ps(s )分别代表r和s的概率密度函数由基本概率理论得到一个基本结果如果pr(r )和T(r )已知，且T(r )满足在区间0<r<L-1中为单值且单调递增，那么变换变量s的概率密度函数ps(s)可由以下简单公式得到:因此，变换变量s的概率密度函数由输入图像的灰度级PDF和所选的变换函数决定。图像处理中一个尤为重要的变换函数，即单值单

图像放大1. 图像放大的过程如何看待一幅图像的放大？图像放大的本质是像素点的增加1.确定新像素的位置2x2的原图像：放大1.5倍到3x3大小：缩小到原图像大小：确定像素值：扩展到规定的大小：如何确定新像素的值f(x,y)？？？这里就要用到图像内插了2. 经典插值算法最近邻插值、线性插值、双线性插值1.最近邻插值A ，B，C，D为新的像素点，新像素点的值由最近的原像素的值确定，如上图所示，A点离黑色像素最近，所以赋值为黑色，B点离红色像素最近，所以赋值为红色，C点和D点