深度学习02-(计算机视觉基础、图像色彩操作、图像形态操作理论)

最新推荐文章于 2025-02-26 23:53:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-02-26 23:53:10 发布 · 673 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：

#计算机视觉 #数字图像操作 #图像色彩操作 #图像形态操作 #深度学习

本文深入探讨了深度学习在计算机视觉领域的应用，介绍了计算机视觉的基本理论，包括图像处理技术、色彩空间变换、图像直方图均衡化等。同时，文章详细讲解了图像形态操作如仿射变换和平移、旋转等，以及图像的算数运算和缩放方法。
部署运行你感兴趣的模型镜像

深度学习02-计算机视觉基本理论

深度学习-02（计算机视觉基本理论1）

计算机视觉基础

在这里插入图片描述

计算机视觉概述

什么是计算机视觉

在这里插入图片描述

计算机视觉的应用

在这里插入图片描述

计算机视觉相关学科

在这里插入图片描述
计算机视觉与人工智能
在这里插入图片描述

数字图像处理基础

人眼成像原理

在这里插入图片描述

计算机成像原理

在这里插入图片描述

图像采样与分辨率

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

灰度级与灰度图像

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

彩色图像与彩色空间

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

颜色空间变换

在这里插入图片描述

常用图像处理技术

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

图像色彩操作

在这里插入图片描述

图像色彩调整

亮度调整

在这里插入图片描述

饱和度调整

在这里插入图片描述

色调调整

在这里插入图片描述

图像灰度化

什么是图像灰度化

在这里插入图片描述

如何进行图像灰度化

在这里插入图片描述

二值化与反二值化

二值化

在这里插入图片描述

反二值化

在这里插入图片描述

直方图均衡化处理

图像直方图

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

直方图均衡化

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

图像形态操作

在这里插入图片描述

仿射变换

设么是仿射变换

在这里插入图片描述

平移

在这里插入图片描述

镜像

在这里插入图片描述

旋转

在这里插入图片描述

透视变换

在这里插入图片描述

算数运算

图像加法

在这里插入图片描述

图像减法

在这里插入图片描述

图像缩放

缩放

在这里插入图片描述

图像缩小

在这里插入图片描述

图像放大

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

腐蚀与膨胀

图像腐蚀

在这里插入图片描述

图像膨胀

在这里插入图片描述

图像开运算

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

图像闭运算

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

形态学梯度

在这里插入图片描述

礼貌运算

在这里插入图片描述

黑帽运算

在这里插入图片描述

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。 它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

计算机视觉技术在图像特征提取中的应用研究,彩色图像特征提取研究(一)
weixin_36176546的博客
06-24 1678
彩色图像特征提取研究(一)彩色图像特征提取研究徐红霞摘要：以普通的彩色图像为例，介绍了对彩色图像特征提取的原理。其具体过程分为原图像的预处理、图像信息分析、图像的特征提取，然后用MATLAB实现具体的过程，最后获得需要的颜色特征、纹理特征、轮廓特征等。关键词：彩色图像 图像预处理 特征提取1.引言1.1 选题背景近年来，数字图像的数量正在飞速增长，对日益庞大的图像库进行有效的管理尤为重要。基于内容...
计算机视觉识别原理
胸毛飘荡的博客
12-16 6246
图像在计算机中的表现形式 在计算机中，图像是一个三维数组组成的，在数组当中，每一个元素都是一个像素点。 例如上图，32 * 32 * 3 第一个32是图片的长度 第二个32是图片的宽度 最后的3代表图片的颜色通道，彩色的图片颜色通道为3，对应图片上某个像素点的RGB值（0-255），也可以理解为彩色的图片的厚度为3层，第一层对应图片上某个像素点的R值（0-255），第二层对应G值（0-255）...
深度学习：图像基础
weixin_41108334的博客
12-03 272
再论颜色校正
qq_30625217的博客
01-23 1205
起因：基于上一篇的颜色校正算法基本没什么问题，一部分情况下也能很好的工做，但是有相当一部分的图片，校正后的图像出现严重的色块，甚至出现跟’鬼’一般的效果，如图：(我都不用打码了)，上面一张几乎全白了，下面一张也是各种色块 分析： 色块肯定是因为校正矩阵把一定范围内的值都映射到同一个值了； 颜色与原来的颜色偏色严重肯定是因为校正矩阵的泛化能力太弱，或者说严重过拟合；其实，仔细想想也对，上一篇文章...
深度学习&图像处理（色彩编辑4）
OpenSceneGraph的博客
09-09 1894
1.YUV转换 YUV，是一种颜色编码方法。“Y”表示明亮度（Luminance或Luma），也就是灰阶值，“U”和“V”表示的则是色度（Chrominance或Chroma），作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。 YUV颜色模式的Y通道与UV是分离的，没有UV色度信号的话则表示黑白图像。YUV主要用于彩色视频的优化，被用在彩色电视系统中，可以兼容黑白电视，黑白电视和彩色电视在接受...
第三节 图像处理之色彩空间
12-04
1. 色彩转换： dst = cv.cvtColor(src,code) 常用的是转换成 灰度图像 cv.COLOR_BGR2GRAY HSV图像cv.COLOR_BGR2HSV YUV图像 cv.COLOR_BGR2YUV YCrCb图像 cv.COLOR_BGR2YCrCb 其中hsv里：h通道数值范围是0-180，s通道范围是0-255，v通道范围是0-255 2. import cv2 as cv import numpy as np def extrace_object_demo(): capture = cv.VideoCapture("E:/opencv/picture/donghua.avi") while(True): ret,frame = capture.read() #cv.inRange(src,阈值下限，阈值上限) #作用：提取图像在阈值中间的部分 hsv = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV) hsv_low = np.array([100,43,46])#blue的hsv阈值 hsv_high = np.array([124, 255, 255]) mask = cv.inRange(hsv,hsv_low,hsv_high) if ret ==False: break cv.imshow("mask",mask) cv.imshow("video_window",frame) c =cv.waitKey(20) if c==27: break def color_space_demo(image): gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow("2",gray) hsv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2HSV) cv.imshow("3",hsv) yuv = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YUV) cv.imshow("4",yuv) Ycrcb =cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2YCrCb) cv.imshow("5",Ycrcb) src = cv.imread("E:/opencv/picture/test1.jpg") b,g,r = cv.split(src) #cv.split 多通道图像的分离 cv.imshow("b",b) cv.imshow("g",g) cv.imshow("r",r) cv.namedWindow("1") src[:,:,2] = 0 cv.imshow("1",src) src = cv.merge([b,g,r])#cv.merge 各个通道的合并 cv.imshow("merge",src) src[:,:,2] = 0 #color_space_demo(src) extrace_object_demo() cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 总结： 1. 提取图像在阈值中间的部分，用二值化表示出来。用cv.inRange命令 cv.inRange(src,阈值下限，阈值上限) #作用：提取图像在阈值中间的部分 例如： hsv = cv.cvtColor(frame,cv.COLOR_BGR2HSV) hsv_low = np.array([100,43,46])#blue的hsv阈值 hsv_high = np.array([124, 255, 255]) mask = cv.inRange(hsv,hsv_low,hsv_high) 2. 多通道的分离与合并： cv.split(src) #cv.split 多通道图像的分离 例如 b,g,r = cv.split(src) #cv.split 多通道图像的分离 cv.imshow("b",b) cv.imshow("g",g) cv.imshow("r",r) cv.merge([b,g,r])#cv.merge 各个通道的合并 例如： src = cv.merge([b,g,r])#cv.merge 各个通道的合并 cv.imshow("merge",src)
计算机视觉与深度学习实战-以MATLAB和Python为工具_基于形态学的权重自适应图像去噪_项目开发案例教程.pdf
04-27
计算机视觉与深度学习是当前图像处理领域的重要技术，它们在图像分析、模式识别等方面发挥着核心作用。在实际应用中，图像去噪是预处理的关键步骤，它有助于提高后续处理的效果，例如图像分割和模式识别。本教程聚焦...
计算机视觉_OpenCV-Python-图像处理-深度学习框架_图像变换-滤波处理-边缘检测-特征提取-目标识别-色彩空间转换-形态学操作-图像增强-图像分割-模板匹配-直方图均衡化_用于教学.zip
06-16
本压缩包文件名为“计算机视觉_OpenCV-Python-图像处理-深度学习框架_图像变换-滤波处理-边缘检测-特征提取-目标识别-色彩空间转换-形态学操作-图像增强-图像分割-模板匹配-直方图均衡化_用于教学.zip”，预示着其...
Datawhale 第12期组队学习 -计算机视觉基础（图像处理）
最新发布
08-21
图像处理作为计算机视觉的基础，主要关注如何对数字图像进行分析和处理，包括图像增强、去噪、边缘检测、形态学操作等技术。这些技术能够帮助改善图像质量，提取有用的特征信息，为进一步的图像理解和分析提供基础。...
MATLAB计算机视觉与深度学习实战代码 - 基于形态学的权重自适应图像去噪.rar
06-06
综上所述，"MATLAB计算机视觉与深度学习实战"的这一部分主要聚焦于利用形态学和自适应权重技术进行图像去噪。通过深入学习书中的实例代码，不仅可以掌握MATLAB在图像处理中的应用，还能了解到如何将这些传统方法与...
计算机视觉与影视制作的应用：特效与动画
AI天才研究院
12-27 915
1.背景介绍 计算机视觉(Computer Vision)技术在过去的几十年里发展迅速，已经成为影视制作中的重要技术之一。特效与动画领域尤其依赖于计算机视觉技术，以实现各种视觉效果和创意表达。在这篇文章中，我们将深入探讨计算机视觉在特效与动画领域的应用，以及相关的核心概念、算法原理和实例代码。 计算机视觉技术的发展，主要集中在以下几个方面： 图像处理与分析：包括图像增强、滤波、边缘检测、形...
使用颜色转换算法实现图像调色
01-02
使用颜色转换算法实现图像调色。程序基于vs2005 + opencv210实现，下载工程后，如果与自己使用的opencv版本不一致，则需要对工程进行简单配置才能正确运行。
计算机视觉基础-图像处理（上）-Task03 彩色空间互转
mk12306的博客
04-25 365
计算机视觉基础-图像处理（上）-Task03 彩色空间互转 3.1 简介 图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要和关键的。 3.2内容介绍 1.相关颜色空间的原理介绍 2.颜色空间互转理论的介绍 3.OpenCV代...
计算机视觉cv2入门之图像预处理基本操作
weixin_73953650的博客
02-26 2380
  图像预处理是计算机视觉任务中的关键步骤，它通过对原始图像进行处理，以提高后续图像分析、特征提取和识别的准确性。本文详细介绍了图像预处理方面的所有操作的原理及实现方法,希望能够帮助到正在学习计算机视觉的小伙伴们。
计算机解译地学应用效果,2014年中国地质大学(武汉)0816测绘科学与技术考研大纲...
weixin_39953618的博客
07-07 237
第五章遥感图像地学解译原理与方法考试内容遥感图像目视解译原理、遥感图像的地学信息认知过程、目视解译方法及步骤、遥感图像地学解译标志、遥感图像地学解译标志的基本类型、解译标志的可变性和局限性考试要求1.理解遥感图像目视解译的基本原理，掌握目视解译及计算机解译(图像理解)的基本概念与相互关系；理解并掌握遥感图像识别的基本内容、图像识别色调、形态、位态、时态要素类型，理解遥感图像地学解译中的时间、地点、...
计算机视觉————理解彩色图片
JACKSONMHLK的博客
06-30 3070
一个灰度图片被运算，计算机将其看成是 一个二维数组。彩色图片（RGB）则可以看成是三个二维数组。 RGB image，可以看成如下三个维度合在一起。 每个维度可以看成是一个二维数组 整个彩色图片既可以看成是三个二维数组合在一起。计算时被计算机理解 对于多维数组如何表示，可以参考 ...
图像处理中图像色彩的随机变换
qq_42612717的博客
05-24 954
在图像的随机变换中，使用cvtCOLOR（）h函数实现图像色彩的变换。 实例代码： import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(“C:\lena.jpg”) plt.subplot(2,3,1) plt.imshow(img) img_bgr_hsv = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV) plt.subplot(2,3,2) plt.imshow(img_b
计算机视觉基础-图像处理-彩色空间互转
ahan的博客
04-21 751
计算机视觉基础-图像处理-OpenCV框架与图像插值算法一、简介二、插值算法原理介绍1、最近邻插值算法2、双线性插值算法pycharm中cv2模块的导入 一、简介 在图像处理中，平移变换、旋转变换以及放缩变换是一些基础且常用的操作。这些几何变换并不改变图象的象素值，只是在图象平面上进行象素的重新排列。在一幅输入图象[u，v][u，v][u，v]中，灰度值仅在整数位置上有定义。然而，输出图象[x，y...
图像颜色校正的几种方法
热门推荐
liu_xiao_cheng的专栏
01-21 4万+
各种教学视频或文档资料 +QQ：635992897 注：本文主要参考“彩色人脸图像颜色校正及其在肝病诊断中的应用研究”硕士论文        采集的图片颜色与采集环境有很大关系，同一个样本在不同的采集环境下得到的图片颜色是不一样的，这就影响了样本之间的比较，所以需要对采集到 的样本进行颜色校正。我们采用的颜色校正算法是基于监督的思想，即通过标准色板对图片进行颜色校正，目前在颜色校正方向上，已经...
基于电商T恤图像的机器学习与计算机视觉研究数据集
该数据集标题为“机器学习（深度学习）：在线电商平台收集的T-shirt图像数据集”，其描述详尽地揭示了该资源在人工智能、计算机视觉与图像处理领域的实际应用价值和研究潜力。这一图像数据集来源于真实电商平台环境...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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

打赏作者

YEGE学AI算法

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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