halcon影象預處理之影象銳化
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(Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用Frei-Chen方法檢測邊緣(振幅)。
- kirsch_amp(Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用kirsch方法檢測邊緣(振幅)。
- prewitt_amp(Image : ImageEdgeAmp : : ) 使用prewitt方法檢測邊緣(振幅)。
- sobel_amp(Image : EdgeAmplitude : FilterType, Size : ) 使用sobel方法檢測邊緣(振幅)。
相關推薦
halcon影象預處理之影象銳化
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
halcon影象預處理之影象增強
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
機器學習小組知識點27:資料預處理之資料離散化(Data Discretization)
離散化和概念分層產生 通過將屬性域劃分為區間,離散化技術可以用來減少給定連續屬性值的個數。區間的標號可以替代實際的資料值。如果使用基於判定樹的分類挖掘方法,減少屬性值的數量特別有好處。通常,這種方法是遞迴的,大量的時間花在每一步的資料排序上。因此,待排序的不同
資料預處理之資料離散化
資料離散化的意義 資料離散化是指將連續的資料進行分段,使其變為一段段離散化的區間。分段的原則有基於等距離、等頻率或優化的方法。資料離散化的原因主要有以下幾點: 1**.演算法需要:** 比如決策樹、樸素貝葉斯等演算法,都是基於離散型的資料展開的。如果要使用
資料預處理之歸一化
min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() X_train_minmax = min_max_scaler.fit_transform(X_train) X_test_minmax = min_max_scaler.transform(X_test) 2、標
資料預處理之歸一化(normalization)
概念介紹:歸一化是利用特徵的最大最小值,將特徵的值縮放到[new_min,new_max]區間,對於每一列的特徵使用min-max函式進行縮放,計算公式如下程式碼示例:import numpy as n
特徵預處理之歸一化&標準化
## 寫在前面 這篇部落格的主要內容 - 應用MinMaxScaler實現對特徵資料進行歸一化 - 應用StandardScaler實現對特徵資料進行標準化 ## 特徵預處理 ### 定義 通過**一些轉換函式**將特徵資料**轉換成更加適合演算法模型**的特徵資料過程 ### 特徵預處理AP
基於深度學習的CT影象肺結節自動檢測技術一——資料預處理(歸一化,資料增強,資料標記)
開發環境 Anaconda:jupyter notebook /pycharm pip install SimpleItk # 讀取CT醫學影象 pip install tqdm # 可擴充套件的Python進度條,封裝
MATLA影象處理之二值化以及灰度處理
首先先來明白幾個概念: 1、彩色影象(RGB):影象的每個畫素點都是由紅(R)、綠(G)、藍(B)三個分量來表示的,每一個分量一般分別介於0-255之間,當然如果每一個顏色分量用更多的位數去表示的話,那
Opencv學習筆記(四)--影象處理平滑,銳化操作
影象平滑演算法 影象平滑與影象模糊是同一概念,主要用於影象的去噪。平滑要使用濾波器,為不改變影象的相位資訊,一般使用線性濾波器。 幾種不同的平滑方法: 1. 歸一化濾波器 Blurs an image using the normalized box f
數字影象處理- 3.6 銳化空間濾波器
3.6 銳化空間濾波器 銳化處理的主要目的是突出影象中的突出灰度的過度部分。總的來說,微分運算元的響應強度與影象在該店(應用了運算元)的突變程度有關。這樣一來,影象微分增強了邊緣和其他突變(如噪聲)並削弱了灰度變化緩慢的區域。 為了說明簡單,主要集中討論一階微分的性質。我們最高興
數字影象處理之歸一化方法
1.把數變為(0,1)之間的小數 為了資料處理方便提出來的,把資料對映到0~1範圍之內處理,更加便捷快速 例1:{2.5 3.5 0.5 1.5}歸一化後變成了{0.3125 0.4375 0.0625 0.1875} 解法:2.5+3.5+0.5+1.5=8; 2.5
pycaffe之影象預處理
caffeRoot="" import sys import os sys.path.append(os.path.join(caffeRoot, 'python')) import caffe im
一些基本的opencv影象預處理函式直接用法(灰度化,otsu二值化,腐蝕膨脹,canny)
#include <cv.h> #include <cxcore.h> #include <highgui.h> using namespace std; using namespace cv; int main(int a
數據預處理之離散化
存在 Go 行處理 variable RR OS 個數 連接 ssi 按照我們對於變量的分類:分為數值變量和分類變量,數值變量可以分為連續型和離散型,分類變量又有有序的和無序的。下面我將介紹一些對於這些變量進行離散化處理。 無序分類變量的離散化方法: 比如在泰坦尼克
ocr影象預處理-影象分割、文字方向校正
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,
影象處理之影象基本變化(平移、縮放、旋轉)(Octave實現)
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
資料科學和人工智慧技術筆記 四、影象預處理
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
tf.data.Dataset影象預處理詳解
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
pytorch 目標檢測 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():