一文了解图像中通道的相关知识

有少数颜色空间可以表示图像,如RGB,BGR,HSV,CMYK等,但它们都有一些共同点。它们是这些色彩空间用来共同形成图像的通道。让我们看看频道的一些定义。维基百科上说,彩色数字图像由像素组成,像素由一系列代码表示的原色组合而成。在这种情况下,通道是与彩色图像大小相同的灰度图像,仅由这些原色之一构成。如果这听起来很混乱,听我说完。这个定义说,每个图像都是由像素组成的,每个像素都是由颜色的组合组成的,更准确地说,就是原色。通道是彩色图像的灰度图像,它仅由构成彩色图像的一种原色组成。

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BEBLID:减少执行时间的同时提高图像匹配精度!

OpenCV发行版4.5.1包含了BEBLID,这是一个新的本地特性描述符。opencv4.5.1中最令人兴奋的特性之一是BEBLID(Boosted effective Binary Local Image Descriptor),它是一种新的描述符,能够在减少执行时间的同时提高图像匹配精度!本文将向你展示一个具体的例子,所有源代码都存储在此GitHub存储库中:https://github.com/iago-suarez/beblid-opencv-demo/blob/main/demo.ipynb在这个例子中,我们将通过一个视角的改变来匹配这两个图像:

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如何利用OpenCV为Python中的图像提供卡通效果?

正如你可能知道的,素描或创建一个卡通并不总是需要手动完成。如今,许多应用程序可以把你的照片变成卡通照片。但是如果我告诉你,你可以用几行代码创造属于自己的效果呢?有一个名为OpenCV的库,它为 应用程序提供了一个公共基础设施,并优化了机器学习算法。它可以用来识别物体,检测和产生高分辨率的图像。本文,将向你展示如何利用OpenCV为Python中的图像提供卡通效果。使用google colab来编写和运行代码。你可以在这里访问Google Colab中的完整代码https://colab.research.google.com/drive/1lV5oJ_hI8PsSV1WDVWWfL18-tMm4vnxe?usp=sharing要创造卡通效果,我们需要注意两件事:边缘和调色板。这就是照片和卡通的区别所在。为了调整这两个主要部分,我们将经历四个主要步骤:加载图像创建边缘蒙版减少调色板结合边缘蒙版和彩色图像在开始主要步骤之前,不要忘记导入notebook中所需的库,尤其是cv2和NumPy。import cv2
import numpy as np
# required if you use Google Colab
from google.colab.patches import cv2_imshow
from google.colab import files

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图像处理入门:实现一个简单的滤波器

简介人脸识别和目标检测这样的术语听起来觉得很酷,但是当涉及到从头开始实现它们时,每个初学者都会觉得困难,这些技术实际上并没有那么难实现,一旦你掌握了其基本原理,那么实现它们就相当简单了。图像处理有很多种应用,包括用于解析文档和生成相应文本的光学字符识别(OCR)、图像增强与重建、物体识别、人体运动识别、手势识别、人脸识别等。在学习的过程中,你会遇到过奇形怪状的各种图像滤波器,那有没有去思考如何实现它吗,在本文中,我们将通过实现一个简单的滤波器来开始我们的图像处理之旅!什么是OpenCVOpenCV是一个开源库,包含了许多 算法。它在计算机视觉和图像处理中起着重要作用,用于实时操作,其效率足以满足工业上的要求。OpenCV可以与其他库一起使用,比如Numpy,这使得Python能够处理OpenCV数组结构。实现我们的第一个滤波器检测逻辑计算机不能像人类一样识别物体,为了能让计算机达到这个目的,我们可以使用各种技术来让计算机理解图像,我们会将颜色作为检测物体的主要依据。我们使用HSV颜色空间作为检测特征。什么是HSVHSV是Hue, Saturation 和Value(色调、饱和度和值)。色调:根据光谱,物体的颜色可分为红、蓝、绿、黄四种颜色。饱和度:它定义了颜色的强度。值:定义颜色的亮度。OpenCV中有150多种颜色空间转换方法,其中一种是彩色图像到HSV图像的转换。我们来看看代码我们需要导入我们要使用的库-OpenCV(cv2)和Numpy。import cv2

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使用Tensorflow+OpenCV构建会玩石头剪刀布的AI

简介这个项目的基础是深度学习和图像分类,目的是创建一个简单而有趣的石头剪刀布游戏。首先,这个项目是我在5月份的COVID19隔离期中无聊的产物,希望当你读到这个时,一切都恢复正常了。我的目的是通过这篇文章用简单的术语向初学者解释这个项目的基本原理。让我们开始吧!在构建任何类型的深度学习应用程序时,有三个主要步骤:收集和处理数据建立一个合适的 模型部署使用整个项目都引用了我的Github repo,并与之携手并进,所以请做好参考准备。

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使用Python+OpenCV实现神经网络预处理人脸图像的快速指南

目前我正在研究一个涉及人脸分类的 问题。这通常意味着需要应用深度学习,因此在将图像注入到我们的神经网络之前需要一个特殊的预处理阶段。为了提高我们的模型精度,这是一项非常重要的任务,通过以下几个简单的步骤可以很好地完成。对于本文,我们使用OpenCV:一个高度优化的计算机视觉开源库,在C++、java和Python中都可用。这是一篇简短的文章,包含了一些基本的指导原则、示例和代码,你可以根据需求将它们应用到人脸分类或识别问题上。注意:本文中使用的所有静态图像都来自 图片载入我们将使用imread()函数加载图像,指定文件的路径和mode,第二个参数对于动态运行通道和像素转换非常重要。mode:https://docs.opencv.org/4.1.0/d4/da8/group__imgcodecs.html#ga61d9b0126a3e57d9277ac48327799c80img = cv2.imread('path/image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)要查看图像,我们有imshow()函数:cv2.imshow(img)

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