图像像素

基于卷积神经网络的ImageNet分类器 作者： Alex Krizhevsky-多伦多大学（加拿大） Ilye Sutskever-多伦多大学 Geoffrey E. Hinton-多伦多大学 摘要 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络去将2010年ILSVRC挑战杯包含的120万高分辨率图像分类成1000种不同的类别。在测试数据方面，我们取得了远超过去最佳水平的效果，分别为17%和37.5%的top-5和top-1错误率。有着6000万参数和65万神经元的神经网络由5个部分连接Max池化层的卷积层和3个全连接层连带着1000路softmax组成。为了加快训练速度。我们采用非饱和神经元和一个高效的卷积操作的GPU执行器。为了降低全连接层的过拟合，我们采用了一项近期发展的已被证明有效的名为dropout的正则化方法。 1 引言 解决物体识别的最新方法必不可少的使用机器学习方法。为了提高他们的表现，我们可以收集更大的数据集，训练更有效的模型，并且使用更先进的技术去阻止过拟合。直到近期，有标识的图像数据集相当的小——大约数万张图片的状况才改变。简单的识别任务能够被有效的解决好在这一规模的数据集上，特别是如果他们采用了数据增强。例如，MNIST数字识别任务的最新错误率（0.3%）已接近人类表现。但现实场景中的对象表现出相当大的变异性，所以为了学习识别它们，使用更大的训练集是非常必要的

像素：图片上最小的点（单位色块） dpi/ppi 图片分辨率 dots per inch / pixels per inch 分别用于打印/图形显示 每英寸图像内的像素点个数 分辨率越高 就会越清晰 分辨率通常会表示为成 每一个方向上的像素数量，比如640x480等 。而在某些情况下，它也可以同时表示 成“每英寸像素”（pixels per inch，ppi）以及图形的宽度和高度 。比如72ppi，和8x6英寸。 ppi×w/h = 640 × 480 来源： https://www.cnblogs.com/liurenyu/p/12467996.html

在现实生活中，我们常常会用到两种或多种类型的笔，比如毛笔和蜡笔。假设我们需要大、中、小三种类型的画笔来绘制12中不同的颜色，如果我们使用蜡笔，需要准备3*12=36支。但如果使用毛笔的话，只需要提供3种型号的毛笔，外加12个颜料盒即可，涉及的对象个数仅为3+12=15，远远小于36却能实现与36支蜡笔同样的功能。如果需要新增一种画笔，并且同样需要12种颜色，那么蜡笔需要增加12支，而毛笔却只需要新增1支。通过分析，在蜡笔中，颜色和型号两个不同的变化维度耦合在一起，无论对其中任何一个维度进行扩展，都势必会影响另外一个维度。但在毛笔中，颜色和型号实现了分离，增加新的颜色或者型号都对另外一方没有任何影响。在软件系统中，有些类型由于自身的逻辑，它具有两个或多个维度的变化。为了解决这种多维度变化，又不引入复杂度，这就要使用今天介绍的Bridge桥接模式。 桥接模式（Bridge） 学习难度：★★★☆☆ 使用频率：★★★☆☆ 一、跨平台的图像浏览系统 1.1 需求介绍 M公司开发部想要开发一个跨平台的图像浏览系统，要求该系统能够显示JPG、BMP、GIF、PNG等多种格式的文件，并且能够在Windows、Linux以及Unix等多个操作系统上运行。该系统首先将各种格式的文件解析为像素矩阵（Matrix），然后将像素矩阵显示在屏幕上，在不同的操作系统中可以调用不同的绘制函数来绘制像素矩阵

原文地址： https://www.cnblogs.com/zongfa/p/9130167.html 线性滤波与卷积的基本概念 线性滤波可以说是图像处理最基本的方法，它可以允许我们对图像进行处理，产生很多不同的效果。做法很简单。首先，我们有一个二维的滤波器矩阵（有个高大上的名字叫卷积核）和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像素位置的值。这样就完成了滤波过程。 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置，这个操作就叫卷积或者协相关。卷积和协相关的差别是，卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转，但如果矩阵是对称的，那么两者就没有什么差别了。 Correlation 和 Convolution可以说是图像处理最基本的操作，但却非常有用。这两个操作有两个非常关键的特点：它们是线性的，而且具有平移不变性shift-invariant。平移不变性指我们在图像的每个位置都执行相同的操作。线性指这个操作是线性的，也就是我们用每个像素的邻域的线性组合来代替这个像素。这两个属性使得这个操作非常简单，因为线性操作是最简单的，然后在所有地方都做同样的操作就更简单了。 实际上，在信号处理领域，卷积有广泛的意义，而且有其严格的数学定义，但在这里不关注这个。

1.噪声 1.1噪声分类 噪声是图像干扰的重要原因。一幅图像在实际应用中可能存在各种各样的噪声,这些噪声可能在传输中产生，也可能在量化等处理中产生。 根据噪声和信号的关系可将其分为三种形式:(f(x,y)表示给定原始图像,g(x,y)表示图像信号,n(x,y)表示噪声。) 1)加性噪声,此类噪声与输入图像信号无关，含噪图像可表示为f(x,y)=g(x,y)+ n(x,y),信道噪声及光导摄像管的摄像机扫描图像时产生的噪声就属这类噪声。 2)乘性噪声,此类噪声 与图像信号有关,含噪图像可表示为f(x,y)=g(x,y)+ n(x,y)g(x,y),飞点扫描器扛描图像时的噪声,电视图像中的相干噪声,胶片中的颗粒噪声就属于此类噪声。 3)量化噪声,此类噪声 与输入图像信号无关,是量化过程存在量化误差,再反映到接收端而产生。 1.2椒盐噪声 椒盐噪声是由图像传感器,传输信道,解码处理等产生的黑白相间的亮暗点噪声。椒盐噪声往往由图像切割弓|起。去除脉冲干扰及椒盐噪声最常用的算法是中值滤波。 路面图像属于结构光图像,使用区域分割技术中的阈值分割法消除白噪声及部分椒盐噪声,而不能使用中值滤波对白噪声及椒盐噪声进行滤波,因为滤波模板在图像中漫游时会改变光条中像素的真实灰度分布,给随后的重心法细化过程带来负面影响。 大量的实验研究发现,由摄像机拍摄得到的图像受离散的脉冲

以图像阈值化为例： # very slow solution public static unsafe Bitmap ApplyThreshold(Bitmap scrBitmap, int lower_value, int upper_value) { Color newColor = Color.Red; Bitmap newBitmap = new Bitmap(scrBitmap.Width, scrBitmap.Height); //Locking the bitmap's bits allows you to iterate through it's color-data many times faster than using GetPixel, using unsafe code. lock (_imageLock) { var data = scrBitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, scrBitmap.Width, scrBitmap.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format24bppRgb); var offset = data.Stride - scrBitmap.Width * 3; var p = (byte*)data.Scan0.ToPointer();

文章目录 【内容概述】 【获取16进制数据】 【文件头】 【位图头】 【调色板】 【24位真彩图的位图数据】 【图像灰度化】 【灰度化后数据格式的变化】 【读32×32灰度图片的位图数据】 【位图数据的存储和像素位置的关系】 【总结】 【内容概述】 图像压缩 在ubuntu系统下读出BMP图像的十六进制数据 分析24位真彩BMP文件的文件头、图像头、调色板、位图数据 截取图像中心32×32区域，并灰度化 分析灰度化后带来的改变 位图数据存储方式与像素位置的关系 接下来我们就开始叭 ~ (* ^ ω ^ *) 【图像压缩】 这是一个 非必要 步骤，如果你的原图很小就不用啦。但是如果原图很大的话，建议压缩一下，不然数据量会hin大的。可以用格式工厂做 （有点大材小用嘞但是我首先就想到这个方法） .具体步骤可参考 这个说明 。我通过压缩把原本4032×3016的图像压缩成128×95的了。看看这个变化叭： 【压缩前】 【压缩后】 【获取16进制数据】 这一步我是在Ubuntu系统下进行的，我把原图命名为【ballon.bmp】 （因为是2019跨年时候在珠海长隆拍的小丑气球） 在图片所在文件夹打开终端，输入 $ xxd -i ballon.bmp ballon.h 并回车，具体操作可以参考 这个说明 。然后可以看到文件夹下新生成了一个.h文件，打开之后就可以看到十六进制的数组啦。

仿射变化的原理，使用及相关拓展的总结 仿射变换 仿射变化的原理，使用及相关拓展的总结 前言 简单的例子 原理 提升拓展 flags：插值方法 borderMode：像素外推方法（边界像素模式） borderValue：边界不变时使用的值 结尾 前言 看了下原理计划上榜的文章，没错，我也会写标题了，不过本文内容无愧于题目。给大家详细讲一讲opencv里的仿射变换，也就是 cv2.getAffineTransform 和 cv2.warpAffine 这两个函数。 原本我通常会先写原理，然后再举个简单的例子，之后再举一个复杂点的拓展的例子。为了防止大家一看原理或者数学公式这类东西就跑，我先举个例子，大家理解了就能用，想提升的再往下看就好。 简单的例子 这个例子看懂了，遇到图像仿射变换的需求直接套就行。 我们来变下面这张图： 其中三个圆圈的中心点大概是，红[316,76],黄[215,369],蓝[413,371]。 那么我们把红点往左移，黄和蓝不变。移动后，红[215,76],黄[215,369],蓝[413,371]。 代码如下 #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Mar 9 13:53:38 2020 @author: phoenix """ import cv2 import

创世纪之初，上帝说，要有光，于是，就有了光 我们所处的世界，其实就是一个充满光的世界，光线是这个世界最普通，最常见，最神奇的东西，无处不在，却又摸不着，物理学告诉我们，光是一种电磁波，而电磁波有电磁场，所以光，其实也有光场。 光场（Light Field）是空间中光线集合的完备表示，采集并显示光场就能在视觉上重现真实世界。全光函数（Plenoptic Function）包含7个维度，是表示光场的数学模型。全光函数可以表示为： L ( x , y , z , ϕ , θ , λ , t ) L(x,y,z,\phi,\theta,\lambda,t) L ( x , y , z , ϕ , θ , λ , t ) 其中， x , y , z x, y, z x , y , z 表示空间位置， ϕ , θ \phi, \theta ϕ , θ 表示方向， λ \lambda λ 表示波长， t t t 表示时间，我们最常见的摄影或者显示，主要利用了光线的位置和波长 L ( x , y , z , λ ) L(x,y,z,\lambda) L ( x , y , z , λ ) ，很少会用到光线的方向信息，要想完全捕获环境中所有光线的信息，这个数据量是非常庞杂的，斯坦福大学的 M.levory和P.Hanraham 将全光函数进行了简化，变成了的一种四维信号： L ( u , v , s

课程视频：https://www.bilibili.com/video/av29600072?p=5 内容 读写图片 读写像素 修改像素值 1. 读写图像 1.1 imread 可以指定加载为灰度或者 BGR 图像。 1.2 imwrite 保存图像文件，类型由扩展名决定 2. 读写像素 与 修改像素值 2.1 读写一个 GRAY 像素点的像素值 (CV_8UC1) image .at(y, x) ; int main ( int argc , char * * argv ) { cv :: Mat image = cv :: imread ( cv :: samples :: findFile ( "HappyFish.jpg" ) , cv :: IMREAD_COLOR ) ; cv :: namedWindow ( "Original Image" , cv :: WINDOW_AUTOSIZE ) ; cv :: imshow ( "Original Image" , image ) ; cv :: Mat dst ; cv :: cvtColor ( image , dst , cv :: COLOR_BGR2GRAY ) ; cv :: namedWindow ( "Gray Image" , cv :: WINDOW_AUTOSIZE ) ; cv ::