原创 20180911 圖像中的一些基本概念

對比度：  對比度指不同顏色之間的差別。對比度越大，不同顏色之間的反差越大，即所謂黑白分明，對比度過大，圖像就會顯得很刺眼。對比度越小，不同顏色之間的反差就越小。 亮度：  亮度指照射在景物或圖像上光線的明暗程度。圖像亮度增加時，就會顯得

2018-09-15 00:57:27

原创 20180911圖像處理之霍夫變換

原理介紹 霍夫變換在檢測各種形狀的的技術中非常流行，如果你要檢測的形狀可以用數學表達式寫出，你就可以是使用霍夫變換檢測它。及時要檢測的形狀存在一點破壞或者扭曲也可以使用。我們下面就看看如何使用霍夫變換檢測直線。 一條直線可以用數學表達式y

2018-09-15 00:57:27

原创 20180911 【邊緣跟蹤】光柵跟蹤、全向跟蹤

光柵跟蹤 概念：一種利用類似於電視光柵掃描技術，結合閾值檢測而實現的邊緣跟蹤方法。 舉例如下： 光柵跟蹤的具體步驟 （1）確定一個比較高的閾值d，把高於該閾值的像素作      爲對像素。稱該閾值爲“檢測閾值” （2）用檢測閾值d對圖像

2018-09-15 00:57:27

原创 20180911【Python】os庫函數

原文出處 https://blog.csdn.net/JNingWei/article/details/73805320 api annotation os.listdir() 列出當前目錄下的所有文件和文件夾（包括被隱藏的） os.sy

2018-09-15 00:57:27

原创 20180907 頂帽變換、底帽變換的理解和用法舉例

（20180907 20:17 以下是我自己看完以後的一些理解） 關於名字底帽和頂帽的名字由來： 底帽變換：亮背景下的暗物體，跟這個裏面的例子一樣，原圖三維化以後，像是一個帽子反扣，倒過來。 頂帽變換：暗背景下的亮物體，原圖的三維圖，是一

2018-09-08 01:45:11

原创 20180906【模式識別】入門第一課：綜述

   一、什麼是模式和模式識別？         當我們人眼看到一幅畫時，我們能夠很清晰的知道其中哪裏是動物，哪裏是山，水，人等等，但是人眼又是如何識別和分辨的呢，其實很簡單，人類也是在先驗知識和對以往多個此類事物的具體實例進行觀察的基礎

2018-09-08 01:45:11 3

原创 20180906【形態學圖像處理】：擊中、填充、連通分量提取、粗化、細化、凸殼

算法介紹 擊中：擊中其實是一種模板匹配，如果一個結構元（模板）與圖像中的一個連通區域完全相等，那麼腐蝕的結果將是一個點，這就算是“擊中”了，因爲找到了完全一致的模式（模式的含義去查一下吧，這裏的模式和模式識別的模式含義相同），但如果模板與

2018-09-08 01:45:11

原创 隨筆分類 - caffe

caffe的python接口學習（8）：caffemodel中的參數及特徵的抽取 摘要: 如果用公式 y=f(wx+b) 來表示整個運算過程的話，那麼w和b就是我們需要訓練的東西，w稱爲權值，在cnn中也可以叫做卷積核（filter），b

2018-09-05 20:24:42

原创 頻率域、濾波、卷積、傅里葉變換的簡單總結

前段時間看了很多的概念和知識，發現因爲是走馬觀花的過了一遍，所以看得稀裏糊塗的，然後許多地方混淆了概念，特別是關於圖像頻率域的部分的理解（包括圖像頻率域濾波之類的），所以下面總結一下這段時間重新看《數字圖像處理》（電子工業出版社，Matl

2018-09-05 20:24:42 2

原创 圖像殘差金字塔的原理和實現

基本原理： 簡單理解，它就是預測圖像和原始圖像之間的差值。 首先我們知道，圖像金字塔的實現，就是對原圖像進行採樣，獲得低分辨率的新圖像。接着對新圖像繼續採樣，或者更低分辨率的下一張圖像。依次不斷迭代，進而最後得到一張最低分辨率的採樣圖像，

2018-09-05 20:24:42

原创 雙線性插值

雙線性插值 雙線性插值，顧名思義就是兩個方向的線性插值加起來（這解釋過於簡單粗暴，哈哈）。所以只要瞭解什麼是線性插值，分別在x軸和y軸都做一遍，就是雙線性插值了。 線性插值的概念也非常簡單粗暴，就是兩個點A，B，要在AB中間插入一個點C（

2018-09-05 20:24:42

原创 有關複數共軛的理解

共軛的定義： 共軛在數學、物理、化學、地理等學科中都有出現。 本意：兩頭牛背上的架子稱爲軛，軛使兩頭牛同步行走。共軛即爲按一定的規律相配的一對。通俗點說就是孿生。 共軛複數 兩個實部相等，虛部互爲相反數的複數互爲共軛複數(conjugat

2018-09-05 20:24:42

原创 圖像插值方法

1、最鄰近元法 　　這是最簡單的一種插值方法，不需要計算，在待求象素的四鄰象素中，將距離待求象素最近的鄰象素灰度賦給待求象素。設i+u, j+v(i, j爲正整數， u, v爲大於零小於1的小數，下同)爲待求象素座標，則待求象素灰度的值

2018-09-05 20:24:42

原创 基礎：字節、位之間的換算關係

字符與字節 ASCII碼：一個英文字母（不分大小寫）佔一個字節的空間，一箇中文漢字佔兩個字節的空間。一個二進制數字序列，在計算機中作爲一個數字單元，一般爲8位二進制數，換算爲十進制。最小值-128，最大值127。如一個ASCII碼就是一個

2018-09-05 20:24:42

原创 圖像的上採樣和下采樣

參考： http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365     

2018-09-05 20:24:40 3