技术标签: 计算机视觉
(1)模拟人类视觉的优越能力
(2)弥补人类视觉的缺陷
•语义感知(semantic)
•几何属性(Geometry)
(1)神经网络不断增加层数一定会导致过拟合
(2)工业领域没有大量样本之前需要数据增强方式去获取数据
(3) OpenCL•URL: http://opencv.org/
(4)Caffe•函数库:http://caffe.berkeleyvision.org
(5)Torch(PyTorch)•函数库:URL: https://torch.ch(http://pytorch.org/)
(6)Tensorflow:https://www.tensorflow.org/
(7)Keras:兼容 Theano 和 Tensorflow 的深度学习高级包, https://keras.io
1.使用图 (graph) 来表示计算任务.
2. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.
3. 使用 张量(tensor) 表示数据.
4. 通过 变量 (Variable) 维护状态.
5. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作赋值或者从其中获取数据
亮度:即人眼对光的明亮程度的感受。
色调:人眼能看到的颜色种类,与光的波长有关
饱和度:颜色深浅程度。与各种颜色混入白光的比例有关。
以上 色调 + 饱和度 = 色度
RGB彩色空间利用相加混合法将三个彩色分量按照不同的比例叠加,最终就可以在屏幕中显现出各种颜色。
任意的彩色光F都有一个配色的公式:F = r[R]+g[G]+b[B]
式中r,g,b为系数,r+g+b=1。故,知其二便可唯一确定色调。
此外对于一个像素颜色值的表示可以是(B,G,R)
取值范围:[0, 255] 或者[0.0, 1.0]
•减法混色,印刷
•4通道
•Cyan通道•Magenta通道•Yellow通道•Key通道
•一个像素颜色值:(c, m, y, k)
•取值范围•[0, 255]•[0.0, 1.0]
(1)分成三个通道然后去保存:
RGB三通道彩色图:图片转成3维矩阵([0,255])
(2)把图片灰度化存储:
单通道灰度图:亮度信息([0,255])
** Gray=Rx0.3+Gx0.59+Bx0.11**
常见的存储的格式有:bmp, jpg, png, tiff, gif, pcx, tga, exif, fpx, svg, psd, cdr, pcd, dxf, ufo, eps, ai, raw, WMF, webp等
通过直方图对图片数据/特征分布进行统计,包括以下特征:
•灰度、颜色
•梯度/边缘、形状、纹理
•局部特征点、视觉词汇
•区间(bin)----如上图区间就是5
•具有一定的统计或物理意义
•一种数据或特征的代表
•需要预定义或基于数据进行学习
•数值是一种统计量:概率、频数
所以实际上直方图就是对数据空间(bin)进行量化
定义:利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
均衡化的基本思想是:尽量使得每个灰度级的像素数量相等。即不存在大片的相似像素,提高图像的对比度。
从下图的对比上看HE的实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配各个灰度单位中的像素点数量,使一定灰度范围像素点数量的值大致相等:
进行HE操作以后,值变化不大,但是被拉开了:
(1)作用:直方图均衡化通常用来增加许多图像的局部对比度,尤其是当图像的有用数据的对比度相当接近的时候。
直方图均衡化以后,亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度,直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。
(2)缺点:无法处理图片中明显亮或者明显暗的部分,而且拉伸后有些灰度级可能不被映射到,造成图像观感上的颗粒感。
对于图片中明显亮或者明显暗的部分,
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