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图像处理

吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理:TensorFlow图像处理函数

吴裕雄--天生自然 pythonTensorFlow图形数据处理:TensorFlow图像处理函数

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotasplt#读取图片image_raw_data=tf.gfile.FastGFile("F:\TensorFlowGoogle\201806-github\datasets\cat.jpg",'rb')...

DICOM医学图像处理:DIMSE消息发送与接收“大同小异”之DCMTK fo-dicom mDCM

DICOM医学图像处理:DIMSE消息发送与接收“大同小异”之DCMTK fo-dicom mDCM

    从DICOM网络传输一文开始,相继介绍了C-ECHO、C-FIND、C-STORE、C-MOVE等DIMSE-C服务的简单实现,博文中的代码给出的实例都是基于fo-dicom库来实现的,原因只有一个:基于C#的fo-dicom库具有高封装性。对于初学者来说实现大多数的DI...

【数字图像处理】霍夫曼编码(Huffman Coding)

【数字图像处理】霍夫曼编码(Huffman Coding)

原文链接霍夫曼编码(HuffmanCoding)是一种编码方法,霍夫曼编码是可变字长编码(VLC)的一种。霍夫曼编码使用变长编码表对源符号(如文件中的一个字母)进行编码,其中变长编码表是通过一种评估来源符号出现机率的方法得到的,出现机率高的字母使用较短的编码,反之出现机率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平...

【数字图像处理】霍夫变换实现

【数字图像处理】霍夫变换实现

 理论部分来源:霍夫变换作者:https://home.cnblogs.com/u/php-rearch/一、霍夫变换(Hough)  A-基本原理一条直线可由两个点A=(X1,Y1)和B=(X2,Y2)确定(笛卡尔坐标)另一方面,也可以写成关于(k,q)的函数表达式(霍夫空间):对应的变换可以通过图形直观表...

【数字图像处理】图像分块:不重叠

【数字图像处理】图像分块:不重叠

 将高120,宽160的图像分块,分成5*5的方块,不重叠,并求每块的平均值与方差  intr=0,c=0;//用来标识块索引floataver[24][32]={0},pri[24][32]={0};intsum[24][32]={0};floatpri_value=0.0;for(intss=0;ss&l...

【数字图像处理】gamma变换

【数字图像处理】gamma变换

 论文:gamma校正的快速算法及其c语言实现  假设图像中有一个像素,值是 200 ,那么对这个像素进行校正必须执行如下步骤:   1. 归一化 :将像素值转换为  0 ~ 1  之间的实数。&nb...

【数字图像处理】顶帽变换和底帽变换

【数字图像处理】顶帽变换和底帽变换

文章链接:http://blog.csdn.net/kk55guang2/article/details/78490069灰度级图像f的顶帽变换(top-hattransformation)定义为f减去其开操作:That(f)=f−(f∘b)类似地,f的底帽变换(bottom-hattransformati...

【数字图像处理】仿射变换与透视变换

【数字图像处理】仿射变换与透视变换

  仿射变换和透视变换更直观的叫法可以叫做「平面变换」和「空间变换」或者「二维坐标变换」和「三维坐标变换」。一个是二维坐标(x,y),一个是三维坐标(x,y,z)。也就是: 仿射变换:     透视变换:   ...

【数字图像处理】目标检测的图像特征提取之HOG特征

【数字图像处理】目标检测的图像特征提取之HOG特征

       方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛...

【数字图像处理】帧差法与Kirsch边缘检测实现运动目标识别与分割

【数字图像处理】帧差法与Kirsch边缘检测实现运动目标识别与分割

本文链接:https://blog.csdn.net/qq_18234121/article/details/82763385作者:冻人的蓝鲸梁思成视频分割算法可以从时域和空域两个角度考虑。时域分割算法利用视频流时域连续性,通过相邻帧的时域变化来检测运动目标。在摄像头静止的情况下,常用的方法有帧差法和减背景法。&nbs...

【数字图像处理】技术总结

【数字图像处理】技术总结

转载:【数字图像处理框架及常用技术】数字图像处理之前需要先进行图像数字化:图像数字化图像数字化是计算机处理图像之前的基本步骤,目的是把真实的图像转变成计算机能够接受的存储格式,数字化过程分为采样和量化两个步骤。数字图像处理的框架大体分为如下8个部分1.    图像变换有时候,直接...

【数字图像处理】图像细化处理

【数字图像处理】图像细化处理

 细化技术:把一个平面区域简化成图的结构形状表示法骨架:一种细化结构,它是目标的重要拓扑描述,具有非常广泛的应用。在图像识别或数据压缩时,经常用细化结构。例如:在识别字符之前,往往要先对字符作细化处理,求出字符的细化结构。细化的作用:目的将图像的骨架提取出来的同时,保持图像细小部分的连通性,对被处理的图像进行...

【数字图像处理】图像开运算与闭运算

【数字图像处理】图像开运算与闭运算

  图像开运算与闭运算与膨胀和腐蚀运算有关,由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集合操作(并、交、补等)组合成的所以运算构成。开运算与闭运算依据腐蚀和膨胀的不可逆性,演变而来。开运算:先对图像腐蚀后膨胀闭运算:先对图像膨胀后腐蚀注意:使用同一个结构元素。图像开运算开运算:能够去除孤立的小点、毛刺和小桥(即连...

【数字图像处理】 灰度共生矩阵特征分析法

【数字图像处理】 灰度共生矩阵特征分析法

 灰度共生矩阵特征分析法相邻某一间隔长度的两个像素,它们之间要么具有相同的灰度级,要么具有不同的灰度级,若能找出这样两个像素的联合分布的统计形式,对于图像的纹理分析很有意义。灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的,它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像...

【数字图像处理】纹理特征分析基础

【数字图像处理】纹理特征分析基础

 纹理纹理特征反映了物体本身的属性,有助于将两种不同的物体(或者两幅图像)区别开来。纹理是图像像素点灰度级或颜色的某种变化,反复出现纹理基元和它的排列规则,而且这种变化是空间统计相关的。构成纹理特征的两个要素:1.纹理基元:由一定的形状和大小多种图像基元的组合叫纹理基元。2.纹理是由纹理基元排列组合而成的。基...