halcon影象預處理之影象增強

阿新 • • 發佈：2018-12-11

影象增強一般通過如下幾種方式： 1. 灰度值線性變換

scale_image: g’ := g * Mult + Add g為當前的灰度值，Mult 為所乘的係數，Add為加的偏移值，由公式可以看出用scale_image來處理影象是個線性變化，會讓黑的地方更黑，亮的地方更亮。
scale_image_max:將灰度值拉伸到0-255。

2. 增強影象對比度

- emphasize(Image : ImageEmphasize : MaskWidth, MaskHeight, Factor : )

- illuminate(Image : ImageIlluminate : MaskWidth, MaskHeight, Factor : )

影象增強一般通過如下幾種方式： 1. 灰度值線性變換 scale_image: g’ := g * Mult + Add g為當前的灰度值，Mult 為所乘的係數，Add為加的偏移值，由公式可以看出用scale_image來處理影象是個線性變化，會讓黑的地方更

影象銳化是為了讓影象的邊界、輪廓線以及影象的細節變得清晰。可以用高通濾波器和空間域微分法使影象變得邊界變得清晰。但是要注意的是對影象銳化影象要有較高的信噪比，否則銳化後圖像信噪比更低。可以先對影象進行平滑後再銳化。 1. 空間域銳化（微分法） frei_amp

caffeRoot="" import sys import os sys.path.append(os.path.join(caffeRoot, 'python')) import caffe im

說明：文字方向校正(fft方式和放射變換方式)參考了網上的程式碼，只做了少量修改只針對醫療影像影象，自然場景下的另說因為處理的影象都很大很大，居然有11000*12000這種解析度的，有90M大小，我也是醉了，絕大部分都是6000左右解析度的影象，這種影象直接送到CTPN裡的話，

在模式識別及計算機視覺中，要經常進行影象的變化。例如：在識別手寫數字中，我們可能在廣泛應用中要求所有的圖片都是20*20這麼好的規格。所以，我們就需要進行縮放來達到目的。今天來總結下學到的影象的基本變換。首先我們計 (w,v) (w,v)為源影象的

四、影象預處理作者：Chris Albon 譯者：飛龍協議：CC BY-NC-SA 4.0 影象二值化 # 載入庫 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt

目錄 1、tf.data.Dataset 2、Dataset常用函式 3、影象預處理的第一種方式 3.1、匯入依賴庫 3.2、定義常量 3.3、讀取文字中的圖片標籤對 3.4、例項化Dataset並完成影象預處理

Faster RCNN 和Retinanet在將影象資料輸送到網路之前，要對影象資料進行預處理。大致上與部落格提到的相同。事實上還可以採取第三步，將圖片的寬和高擴充套件為32的整倍數，正如在Retinanet使用的。下面是一個簡單的Pytorch資料預處理模組： class Resizer():

概述： 1）預處理是指處於最低抽象層次的影象上所進行的操作，這時處理的輸入和輸出都是亮度影象。 2）預處理並不會增加影象的資訊量預處理有助於抑制與特殊的影象處理或分析任務無關的資訊。因此預處理的目的是改善影象資料，抑制不需要的變形或者增強某些對於後續處理重要的影象特徵。影象預處理方

5.1梯度Prewitt濾波/卷積水平梯度/垂直邊緣垂直梯度/水平邊緣 5.2梯度Sobel濾波/卷積梯度Sobel濾波/卷積垂直梯度/水平邊緣 5.3梯度Laplacian濾波/卷積二

之前用到的一些預處理整理，主要是影象增強和濾波演算法。程式碼地址：https://github.com/WangLCG/Image_Process/tree/master/Image_enhance 1、直方圖均衡化調整影象的灰度分佈使其能在0-255範圍內分佈更均衡，可用於提

目錄 1、概述 2、預處理資料 2.1、常量定義 2.2、匯入庫 2.3、從train.txt檔案中讀取圖片-標籤對 2.4、預處理圖片並儲存 2.5、呼叫main函式 3、讀取預處理後的資料

中值濾波前面所說的高斯平滑和均值濾波也是預處理的一種，不過他們用犧牲影象細節為代價來換取平滑影象，他們對處理小的噪聲點比較好，但是處理較大的噪聲點比較無力。平滑線性濾波器的工作原理可以比喻為用水沖洗桌面上的汙點，沖洗的結果是汙點並沒有消失，只是被淡化，如果汙

假設影象退化過程被建模為一個退化函式和一個加性噪聲項，對輸入影象f(x,y)進行處理，產生退化後的影象g(x,y)。給定g(x,y)和退化函式H以及關於加性噪聲項的一些知識，影象復原的目的就是獲得原始影象的一個估計。空間域的退化影象：其中h(x,y)是退化函式的空

openai/gym中的影象預處理之前讀強化學習的文章，提到對gym模擬器的影象進行預處理，每4張圖片生成一個(84,84,4)的tensor，但是在網上沒有搜到具體的實現，因此寫一個預處理的函式，用到了cv2，這個模組需要安裝opencv-python這個庫步

152層的 Resnet的圖片輸入尺寸為224*224，那對於大多數情況，圖片的解析度都是大於這個數值，那麼該如何把圖片的尺寸裁剪到這樣一個尺寸，又如何進行資料增強呢？第一，調整尺寸(Rescaling) 先將圖片較短的那條邊，隨機縮放到[256,480]這樣一個範圍內。注意，此時的圖片是等比

針對模糊影象的處理，個人覺得主要分兩條路，一種是自我激發型，另外一種屬於外部學習型。接下來我們一起學習這兩條路的具體方式。第一種自我激發型　　基於影象處理的方法，如影象增強和影象復原，以及曾經很火的超解析度演算法。都是在不增加

void FillWhite(IplImage *pImage) { cvRectangle(pImage, cvPoint(0, 0), cvPoint(pImage->width, pImage->height), CV_RGB(255, 255, 255), CV_FILLE

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <opencv2\core\core.hpp> #include <opencv2\highgui\highgui.hpp> #include <opencv2\imgproc\i

簡單的影象預處理，包含對影象的反轉和裁剪等基本操作，程式碼中有詳細註釋 #影象大小調整 import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data=tf.gfile.FastGFile("pic/ma.jpg","rb").read()