基本的操作做起来很方便,

更高级的话还是建议open cv或者photoshop这样的

图像卷积的原理:找到一篇文章讲得很清楚

ImageConvolve练习

给出image和kernel的卷积



padding是说对image外围进行填充,用全0,还是Extrapolation,或者其他的

不然卷积得到的图像的size比image小

original

Import@"ExampleData/applepicking.jpg"

right sobel 垂直边检测

下面的是输入文本形式,复制粘贴过去shift enter就能运行了

ImageConvolve[Import@"ExampleData/applepicking.jpg", \!\(\*
TagBox[
RowBox[{"(", "", GridBox[{
{
RowBox[{"-", "1"}], "0", "1"},
{
RowBox[{"-", "2"}], "0", "2"},
{
RowBox[{"-", "1"}], "0", "1"}
},
GridBoxAlignment->{
"Columns" -> {{Center}}, "ColumnsIndexed" -> {},
"Rows" -> {{Baseline}}, "RowsIndexed" -> {}},
GridBoxSpacings->{"Columns" -> {
Offset[0.27999999999999997`], {
Offset[0.7]},
Offset[0.27999999999999997`]}, "ColumnsIndexed" -> {}, "Rows" -> {
Offset[0.2], {
Offset[0.4]},
Offset[0.2]}, "RowsIndexed" -> {}}], "", ")"}],
Function[BoxForm`e$,
MatrixForm[BoxForm`e$]]]\)](*检测垂直边*)

之所以说right sobel 是看1,2,1确实是在正右方

top sobel 水平边检测

ImageConvolve[Import@"ExampleData/applepicking.jpg", \!\(\*
TagBox[
RowBox[{"(", "", GridBox[{
{"1", "2", "1"},
{"0", "0", "0"},
{
RowBox[{"-", "1"}],
RowBox[{"-", "2"}],
RowBox[{"-", "1"}]}
},
GridBoxAlignment->{
"Columns" -> {{Center}}, "ColumnsIndexed" -> {},
"Rows" -> {{Baseline}}, "RowsIndexed" -> {}},
GridBoxSpacings->{"Columns" -> {
Offset[0.27999999999999997`], {
Offset[0.7]},
Offset[0.27999999999999997`]}, "ColumnsIndexed" -> {}, "Rows" -> {
Offset[0.2], {
Offset[0.4]},
Offset[0.2]}, "RowsIndexed" -> {}}], "", ")"}],
Function[BoxForm`e$,
MatrixForm[BoxForm`e$]]]\)](*检测水平边*)

之所以说top sobel 是看1,2,1确实是在正上方

通过一个平方内核的卷积使图像变平滑

ImageConvolve[Import@"ExampleData/applepicking.jpg",
BoxMatrix[1]/9](*{{1/9,1/9,1/9},{1/9,1/9,1/9},{1/9,1/9,1/9}},使图像平滑*)

类似ConstantArray[1, {1, 21}]/21.这样的水平行向量来做水平方向模糊

ImageConvolve[Import@"ExampleData/applepicking.jpg",
ConstantArray[1, {1, 21}]/21.](*水平方向模糊*)

做竖直方向模糊

ImageConvolve[Import@"ExampleData/applepicking.jpg",
ConstantArray[1, {21, 1}]/21.](*竖直方向模糊*)

emboss,浮雕效果

ImageConvolve[Import@"ExampleData/applepicking.jpg", \!\(\*
TagBox[
RowBox[{"(", "", GridBox[{
{
RowBox[{"-", "2"}],
RowBox[{"-", "1"}], "0"},
{
RowBox[{"-", "1"}], "1", "1"},
{"0", "1", "2"}
},
GridBoxAlignment->{
"Columns" -> {{Center}}, "ColumnsIndexed" -> {},
"Rows" -> {{Baseline}}, "RowsIndexed" -> {}},
GridBoxSpacings->{"Columns" -> {
Offset[0.27999999999999997`], {
Offset[0.7]},
Offset[0.27999999999999997`]}, "ColumnsIndexed" -> {}, "Rows" -> {
Offset[0.2], {
Offset[0.4]},
Offset[0.2]}, "RowsIndexed" -> {}}], "", ")"}],
Function[BoxForm`e$,
MatrixForm[BoxForm`e$]]]\)](*emboss实现浮雕效果*)

高斯模糊

ImageConvolve[Import@"ExampleData/applepicking.jpg",
GaussianMatrix[30]](*高斯模糊,或者叫毛玻璃?*)

我不是很懂这个,我猜毛玻璃效果就是拿高斯模糊做的?

sharpen锐化

ImageConvolve[Import@"ExampleData/applepicking.jpg", \!\(\*
TagBox[
RowBox[{"(", "", GridBox[{
{"0",
RowBox[{"-", "1"}], "0"},
{
RowBox[{"-", "1"}], "5",
RowBox[{"-", "1"}]},
{"0",
RowBox[{"-", "1"}], "0"}
},
GridBoxAlignment->{
"Columns" -> {{Center}}, "ColumnsIndexed" -> {},
"Rows" -> {{Baseline}}, "RowsIndexed" -> {}},
GridBoxSpacings->{"Columns" -> {
Offset[0.27999999999999997`], {
Offset[0.7]},
Offset[0.27999999999999997`]}, "ColumnsIndexed" -> {}, "Rows" -> {
Offset[0.2], {
Offset[0.4]},
Offset[0.2]}, "RowsIndexed" -> {}}], "", ")"}],
Function[BoxForm`e$,
MatrixForm[BoxForm`e$]]]\)](*sharpen can make the image more vivid*)

The sharpen kernel emphasizes differences in adjacent pixel values. This makes the image look more vivid.

outline(also called "edge" kernel)

ImageConvolve[Import@"https://img2020.cnblogs.com/blog/1943228/202102/1943228-20210211120157952-1609166322.png", \!\(\*
TagBox[
RowBox[{"(", "", GridBox[{
{
RowBox[{"-", "1"}],
RowBox[{"-", "1"}],
RowBox[{"-", "1"}]},
{
RowBox[{"-", "1"}], "8",
RowBox[{"-", "1"}]},
{
RowBox[{"-", "1"}],
RowBox[{"-", "1"}],
RowBox[{"-", "1"}]}
},
GridBoxAlignment->{
"Columns" -> {{Center}}, "ColumnsIndexed" -> {},
"Rows" -> {{Baseline}}, "RowsIndexed" -> {}},
GridBoxSpacings->{"Columns" -> {
Offset[0.27999999999999997`], {
Offset[0.7]},
Offset[0.27999999999999997`]}, "ColumnsIndexed" -> {}, "Rows" -> {
Offset[0.2], {
Offset[0.4]},
Offset[0.2]}, "RowsIndexed" -> {}}], "", ")"}],
Function[BoxForm`e$,
MatrixForm[BoxForm`e$]]]\)](*outline*)

结果如下图所示,可以看到效果一般,

可以使用很多更加有效的方法

反正万物皆可AI,DL,RL,NN。。。。。。

Mathematica做数字图像处理中的ImageConvolve练习的更多相关文章

  1. 彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

    彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例 作者:FreeBlues 修订记录 2016.08.04 初稿完成 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨 ...

  2. 初探FFT在数字图像处理中的应用(fft2函数的用法)

    初探FFT在数字图像处理中的应用 一般FFT在通信等领域都做的一维变换就能够了.可是在图像处理方面,须要做二维变换,这个时候就须要用到FFT2. 在利用Octave(或者matlab)里面的fft2( ...

  3. 数字图像处理中的4邻接,8邻接与m邻接

    像素之间的邻接性: 4邻接.如果q在集合N4(p)中,则具有V中数值的两个像素p和q是4邻接的. 8邻接.如果q在集合N8(p)中,则具有V中数值的两个像素p和q是8邻接的. m邻接(混合邻接).如果 ...

  4. paper 76:膨胀、腐蚀、开、闭运算——数字图像处理中的形态学

    膨胀.腐蚀.开.闭运算是数学形态学最基本的变换.本文主要针对二值图像的形态学膨胀:把二值图像各1像素连接成分的边界扩大一层(填充边缘或0像素内部的孔):腐蚀:把二值图像各1像素连接成分的边界点去掉从而 ...

  5. 卷积神经网络CNN在自然语言处理中的应用

    卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)在数字图像处理领域取得了巨大的成功,从而掀起了深度学习在自然语言处理领域(Natural Language Process ...

  6. 【雕爷学编程】MicroPython动手做(08)——零基础学MaixPy之识别颜色

    早上用百度搜了一下“颜色识别”,多少有了一点大致的概念,还是老办法,动手做,多实验,往前走,还请各位老师多多指点. OpenCV(百度百科)是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运 ...

  7. C#数字图像处理算法学习笔记(二)--点运算与直方图

    C#数字图像处理算法学习笔记(二)--点运算与直方图 在数字图像处理中,点运算是一种简单而重要的技术.点运算只是根据对象的像素的输入灰度值来决定像素的输出灰度值的图像处理运算.它有时也被称为对比度增强 ...

  8. Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉

    Atitit 图像处理和计算机视觉的分类 三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉 1.1. 按照当前流行的分类方法,可以分为以下三部分:三部分 图像处理 图像分析 计算机视觉1 1.2. 图像处理需要 ...

  9. OpenGL学习笔记1——第一个程序

    学习的参考书基本是按照GL编程指南,如果有消息机制概念,对于GLUT的理解是很自然的.下面就按照自己写的第一个程序详细解释一下GL,还是比较容易上手的. 程序实现的功能是,根据当前随即种子摇出来的结果 ...

  10. Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23

    Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2 ...

随机推荐

  1. 「SOL」E-Lite (Ural Championship 2013)

    为什么这数据能水到可以枚举角度 ac 啊 # 题面 给你 \(n\) 个平面向量 \((x_i,y_i)\),对于每个 \(k=1\sim n\),求「从给出的 \(n\) 个向量中不重复地选择 \( ...

  2. 使用Dapr和Tye启动服务

    自 2019 年开源以来,Dapr(Distributed Application runtime )已迅速成为非常流行的构建微服务的开源框架.它提供了分布式应用程序中常用的构建块和已打包的服务,例如 ...

  3. 多线程—ThreadLocal

    一.ThreadLocal的含义 线程的变量副本(就像命名一样),每个线程隔离. 二.ThreadLocal的结构 每个Thread都有自己的ThreadLocalMap,ThreadLocalMap ...

  4. HDFS Shell 操作

    HDFS Shell 操作 HDFS Shell 命令行格式 格式一:hadoop fs –命令名 参数 格式二:hdfs dfs –命令名 参数 HDFS 常用命令及参数 ls:查看 hdfs 中的 ...

  5. UNIT FIVE TO EIGHT

    内存单元间接表示 mov dl, [0] :直接寻址 mov bx, 0mov dl, [bx]:间接寻址 loop指令 1.语法 loop 标号 2.CPU执行指令过程 ① (cx) ← (cx) ...

  6. DHCP 服务详解

    本文转发于华为IP知识百科,链接地址 DHCP 目录 一.什么是DHCP? 二.为什么要使用DHCP? 三.DHCP是怎么工作的 四.DHCP使用场景 一.什么是DHCP? 动态主机配置协议DHCP( ...

  7. 分布式-Etcd介绍

    Etcd客户端基本操作 提供了如下操作接口: put - 添加一个新的 key-value 到存储中 get - 获取一个 key 的 value delete - 删除节点 range - 获取一个 ...

  8. Hadoop编程——Java编写MapReduce:WordCount案例

    一.MapReduce简介 MapReduce是一种面向大数据平台的分布式并行计算框架,它允许使用人员在不会分布式并行编程的情况下,将程序运行在分布式系统上.它提供的并行计算框架,能自动完成计算任务的 ...

  9. 修改mysql root密码,在workbench中导入.sql文件

    修改mysql root密码: 1.如果没有配置环境变量,在 \Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0\bin 文件下 Shit+右键打开 Powershell 窗口 ...

  10. Markdown基础学习

    Markdown学习 一级标题 #加空格 标题二 二级标题 ##加空格 如此类推 标题三 或者Ctrl+123456 字体 加粗 两个** hello world 倾斜一个* hello world ...