计算机视觉|视频图像的预处理
提出问题1、图像预处理的意义在分析图像问题时，由于环境和拍摄自身因素影响，使得在需要处的图像存在一定的问题，同时由于操作的要求，需要对图像进行一定的转换，所以，在处理图像之前，要对图像做出预处理，方便后期操作。解决方案2、图像预处理的主要方面2.1图像灰度化图像灰度化的原理就是在RGB模型中，假定三个通道的值相等，然后用统一的灰度值表征该点的色彩信息，灰度值的范围是0到255。图像灰度化的方法主....
【动手学计算机视觉】第四讲：图像预处理之图像增广（下）
2.垂直镜像垂直镜像变换代码，1for i in range(h): 2 for j in range(w): 3 generate_img[h-1-i, j] = img[i, j]镜像变换也可以直接调用opencv的flip进行使用。3.图像缩放这个比较简单，直接调用opencv的resize函数即可，output = cv2.resize(img, (100, 300)...
【动手学计算机视觉】第四讲：图像预处理之图像增广（上）
01介绍图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。目前常用的图像增广技术有如下几种：镜像变换旋转缩放裁剪平移亮度修改添加噪声剪切变换颜色在图像增广过程中可以使用其中一种手段进行扩充，也可以使用其中的几种方法....
【动手学计算机视觉】第三讲：图像预处理之图像分割
1介绍提到图像分割，主要包含两个方面：非语义分割语义分割首先，介绍一下非语义分割。非语义分割在图像分割中所占比重更高，目前算法也非常多，研究时间较长，而且算法也比较成熟，此类图像分割目前的算法主要有以下几种：阈值分割阈值分割是图像分割中应用最多的一类，该算法思想比较简单，给定输入图像一个特定阈值，如果这个阈值可以是灰度值，也可以是梯度值，如果大于这个阈值，则设定为前景像素值，如果小于这个阈值则设....
【动手学计算机视觉】第二讲：图像预处理之图像增强
计算机视觉主要有两部分组成：特征提取模型训练其中第一条特征提取在计算机视觉中占据着至关重要的位置，尤其是在传统的计算机视觉算法中，更为明显，例如比较著名的HOG、DPM等目标识别模型，主要的研究经历都是在图像特征提取方面。图像增强能够有效的增强图像中有价值的信息，改善图像质量，能够满足一些特征分析的需求，因此，可以用于计算机视觉数据预处理中，能够有效的改善图像的质量，进而提升目标识别的精度。图像....
【动手学计算机视觉】第一讲：图像预处理之图像去噪
介绍最近几年计算机视觉非常火，也出现了很多成熟的卷积神经网络模型，比如R-CNN系列、SSD、YOLO系列，而且，这些模型在github上也有很多不错的开源代码，所以，很多入门计算机视觉的人会早早的克隆下开源代码、利用tensorflow或pytorch搭建计算机视觉平台进行调试。我个人不推崇这种方式，我更推崇对图像底层的技术有一些了解，比如图像去噪、图像分割等技术，这有几点好处：对图像内部的结....
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