机器学习进阶-直方图与傅里叶变化-直方图均衡化 1.cv2.equalizeHist(进行直方图均衡化) 2. cv2.createCLAHA(用于生成自适应均衡化图像)

1. cv2.equalizeHist(img) # 表示进行直方图均衡化参数说明:img表示输入的图片 2.cv2.createCLAHA(clipLimit=8.0, titleGridSize=(8, 8)) 用于生成自适应均衡化图像参数说明:clipLimit颜色对比度的阈值, titleGridSize进行像素均衡化的网格大小,即在多少网格下进行直方图的均衡化操作直方图均衡化:一般可以用来提升图片的亮度, 在上面一节中,我们可以看出在150-200之间所占的频数特别的大,频数…

机器学习进阶-直方图与傅里叶变换-图像直方图 1.cv2.calc(生成图像的像素频数分布(直方图))

1. cv2.calc([img], [0], mask, [256], [0, 256]) # 用于生成图像的频数直方图参数说明: [img]表示输入的图片, [0]表示第几个通道, mask表示掩码,通常生成一部分白色,一部分黑色的掩码图, [256]表示直方图的个数, [0, 256]表示数字的范围图像直方图表示的是颜色的像素值,在单个或者一个范围内出现的频数,一般图像会在某一个颜色区间内呈现较高的值一只小猫,即其(0-255)的像素点的直方图分布情况,我们可以看出其在100-20…

机器学习进阶-直方图与傅里叶变换-傅里叶变换(高低通滤波) 1.cv2.dft(进行傅里叶变化) 2.np.fft.fftshift(将低频移动到图像的中心) 3.cv2.magnitude(计算矩阵的加和平方根) 4.np.fft.ifftshift(将低频和高频移动到原来位置) 5.cv2.idft(傅里叶逆变换)

1. cv2.dft(img, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 进行傅里叶变化参数说明: img表示输入的图片, cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT表示进行傅里叶变化的方法 2. np.fft.fftshift(img) 将图像中的低频部分移动到图像的中心参数说明:img表示输入的图片 3. cv2.magnitude(x, y) 将sqrt(x^2 + y^2) 计算矩阵维度的平方根参数说明:需要进行x和y平方的数 4.np.fft.ifftshift(img…

机器学习进阶-案例实战-答题卡识别判 1.cv2.getPerspectiveTransform(获得投射变化后的H矩阵) 2.cv2.warpPerspective(H获得变化后的图像) 3.cv2.approxPolyDP(近似轮廓) 4.cv2.threshold(二值变化) 7.cv2.countNonezeros(非零像素点个数)6.cv2.bitwise_and(与判断)

1.H = cv2.getPerspectiveTransform(rect, transform_axes) 获得投射变化后的H矩阵参数说明:rect表示原始的位置左上,右上,右下,左下, transform_axes表示变换后四个角的位置 2.cv2.warpPerspective(gray, H, (width, height)) 根据H获得变化后的图像参数说明: gray表示输入的灰度图像, H表示变化矩阵,(width, height)表示变换后的图像大小3. cv2.approx…

机器学习进阶-案例实战-图像全景拼接-图像全景拼接(RANSCA) 1.sift.detectAndComputer(获得sift图像关键点) 2.cv2.findHomography(计算单应性矩阵H) 3.cv2.warpPerspective(获得单应性变化后的图像) 4.cv2.line(对关键点位置进行连线画图)

1. sift.detectAndComputer(gray, None) # 计算出图像的关键点和sift特征向量参数说明:gray表示输入的图片 2.cv2.findHomography(kpA, kpB, cv2.RANSAC, reproThresh) # 计算出单应性矩阵参数说明:kpA表示图像A关键点的坐标, kpB图像B关键点的坐标, 使用随机抽样一致性算法来进行迭代,reproThresh表示每次抽取样本的个数 3.cv2.warpPespective(imageA, H,…

机器学习进阶-图像形态学操作-开运算与闭运算 1.cv2.morphologyEx(进行各类形态学变化) 2.op=cv2.MORPH_OPEN(先腐蚀后膨胀) 3.op=cv2.MORPH_CLOSE(先膨胀后腐蚀)

1.cv2.morphologyEx(src, op, kernel) 进行各类形态学的变化参数说明:src传入的图片,op进行变化的方式, kernel表示方框的大小 2.op = cv2.MORPH_OPEN 进行开运算,指的是先进行腐蚀操作,再进行膨胀操作 3. op = cv2.MORPH_CLOSE 进行闭运算, 指的是先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作开运算:表示的是先进行腐蚀,再进行膨胀操作闭运算:表示先进行膨胀操作,再进行腐蚀操作代码: 第一步:使用cv2.imread载入…

机器学习进阶-目标跟踪-KCF目标跟踪方法 1.cv2.multiTracker_create(构造选框集合) 2. cv2.TrackerKCF_create(获得KCF追踪器) 3. cv2.resize(变化图像大小) 4.cv2.selectROI(在图像上框出选框)

1. tracker = cv2.multiTracker_create() 获得追踪的初始化结果 2.cv2.TrackerKCF_create() 获得KCF追踪器 3.cv2.resize(frame, (w, h), cv2.INTER_AEAR) # 进行图像大小的重新变化参数说明:frame表示输入图片,(w, h) 表示变化后的长和宽, cv2.INTER_AEAR表示插值的方法 4.cv2.selectROI(‘Frame’, frame, fromCenter=False,s…

机器学习进阶-目标追踪-SSD多进程执行 1.cv2.dnn.readnetFromCaffe(用于读取已经训练好的caffe模型) 2.delib.correlation_tracker(生成追踪器) 5.cv2.writer(将图片写入视频中) 6.cv2.dnn.blobFromImage(图片归一化) 10.multiprocessing.process(生成进程)

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model) 用于进行SSD网络的caffe框架的加载参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st…

机器学习进阶-光流估计 1.cv2.goodFeaturesToTrack(找出光流估计所需要的角点) 2.cv2.calcOpticalFlowPyrLK(获得光流检测后的角点位置) 3.cv2.add(进行像素点的加和)

1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params) 用于获得光流估计所需要的角点参数说明:old_gray表示输入图片,mask表示掩模,feature_params:maxCorners=100角点的最大个数,qualityLevel=0.3角点品质,minDistance=7即在这个范围内只存在一个品质最好的角点2. pl, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,…

机器学习进阶-项目实战-信用卡数字识别 1.cv2.findContour(找出轮廓) 2.cv2.boudingRect(轮廓外接矩阵位置) 3.cv2.threshold(图片二值化操作) 4.cv2.MORPH_TOPHAT(礼帽运算突出线条) 5.cv2.MORPH_CLOSE(闭运算图片内部膨胀) 6. cv2.resize(改变图像大小) 7.cv2.putText(在图片上放上文本)

7. cv2.putText(img, text, loc, text_font, font_scale, color, linestick) # 参数说明:img表示输入图片,text表示需要填写的文本str格式,loc表示文本在图中的位置,font_size可以使用cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale表示文本的规格,color表示文本颜色,linestick表示线条大小信用卡数字识别: 信用卡数字模板涉及到的内容:主要是采用模板匹配的思想思…

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-轮廓检测 1.cv2.cvtColor(图像颜色转换) 2.cv2.findContours(找出图像的轮廓) 3.cv2.drawContours(画出图像轮廓) 4.cv2.contourArea(轮廓面积) 5.cv2.arcLength(轮廓周长) 6.cv2.aprroxPloyDP(获得轮廓近似) 7.cv2.boudingrect(外接圆)..

1. cv2.cvtcolor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将彩色图转换为灰度图参数说明: img表示输入的图片, cv2.COLOR_BGR2GRAY表示颜色的变换形式 2. cv2.findContours(img,mode, method) # 找出图中的轮廓值,得到的轮廓值都是嵌套格式的参数说明:img表示输入的图片,mode表示轮廓检索模式,通常都使用RETR_TREE找出所有的轮廓值,method表示轮廓逼近方法,使用NONE表示所有轮廓都显示 3.…

机器学习进阶-图像基本操作-数值计算 1.cv2.add(将图片进行加和) 2.cv2.resize（图片的维度变换） 3.cv2.addWeighted(将图片按照公式进行重叠操作)

1.cv2.add(dog_img, cat_img) # 进行图片的加和参数说明: cv2.add将两个图片进行加和,大于255的使用255计数 2.cv2.resize(img, (500, 414)) # 根绝给定的维度进行变化 cv2.resize(img, (0, 0), fx=3, fy=1) 使得图像x轴变化为原来的三倍,y轴不变参数说明:img表示需要变化的图片, (500, 414)表示变化的维度,长为414, 宽为500, fx=3, fy=1, 表示对图像的x…

机器学习进阶-背景建模-(帧差法与混合高斯模型) 1.cv2.VideoCapture(进行视频读取) 2.cv2.getStructureElement(构造形态学的卷积) 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2(构造高斯混合模型) 4.cv2.morpholyEx(对图像进行形态学的变化)

1. cv2.VideoCapture('test.avi') 进行视频读取参数说明:‘test.avi’ 输入视频的地址2. cv2.getStructureElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3, 3)) # 构造一个全是1的kernel用于形态学的操作参数说明:cv2.MORPH_ELLIPSE 生成全是1的kernel,(3, 3)表示size 3.cv2.createBackgroundSubtractorMOG2().apply(image) 对图像进行混合…

机器学习进阶-图像形态学变化-礼帽与黑帽 1.cv2.TOPHAT(礼帽-原始图片-开运算后图片) 2.cv2.BLACKHAT(黑帽闭运算-原始图片)

1.op = cv2.TOPHAT 礼帽:原始图片-开运算后的图片 2. op=cv2.BLACKHAT 黑帽: 闭运算后的图片-原始图片礼帽:表示的是原始图像-开运算(先腐蚀再膨胀)以后的图像黑帽:表示的是闭运算(先膨胀再腐蚀)后的图像 - 原始图像代码: 第一步:读取图片第二步:使用cv2.MOPRH_TOPHAT获得礼帽图片第三步:使用cv2.MOPRH_BLACKHAT获得黑帽图片 import cv2 import numpy as np # 第一步读入当前图片 img =…

机器学习进阶-图像特征sift-SIFT特征点 1.cv2.xfeatures2d.SIFT_create(实例化sift) 2. sift.detect(找出关键点) 3.cv2.drawKeypoints(画出关键点) 4.sift.compute(根据关键点计算sift向量)

1. sift = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() 实例化参数说明:sift为实例化的sift函数 2. kp = sift.detect(gray, None) 找出图像中的关键点参数说明: kp表示生成的关键点,gray表示输入的灰度图, 3. ret = cv2.drawKeypoints(gray, kp, img) 在图中画出关键点参数说明:gray表示输入图片, kp表示关键点,img表示输出的图片 4.kp, dst = sift.compute…

TensorFlow 学习（4）——MNIST机器学习进阶

要进一步改进MNIST学习算法,需要对卷积神经网络进行学习和了解学习材料参见https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html 卷积神经网络依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化,可以说是传统网络的一个改进,多了许多神经网络没有的层次. • 数据输入层/ Input layer • 卷积计算层/ CONV layer • ReLU激励层 / ReLU layer • 池化层 / Pooling layer • 全连接层 / FC layer 1.数据…

信号分析——从傅里叶变化到FFT

我们眼中的世界就像皮影戏的大幕布,幕布的后面有无数的齿轮,大齿轮带动小齿轮,小齿轮再带动更小的. 在最外面的小齿轮上有一个小人——那就是我们自己. 我们只看到这个小人毫无规律的在幕布前表演,却无法预测他下一步会去哪. 而幕布后面的齿轮却永远一直那样不停的旋转,永不停歇. ——这就是对傅里叶世界观的描述. 你眼中看似落叶纷飞变化无常的世界,实际只是躺在上帝怀中一份早已谱好的乐章. 下面进入正式环节↓↓↓↓↓↓ 傅里叶公式: 其中: 这就是鼎鼎大名的傅里叶公式! 简单的理解: 每一个信号,在某个特定…

机器学习进阶-图像特征harris-角点检测 1.cv2.cornerHarris(进行角点检测)

1.cv2.cornerHarris(gray, 2, 3, 0.04) # 找出图像中的角点参数说明:gray表示输入的灰度图,2表示进行角点移动的卷积框,3表示后续进行梯度计算的sobel算子的大小,0.04表示角点响应R值的α值角点检测:主要是检测一些边角突出来的点,对于A和B这样的面上的点而言,一个卷积框在上面移动,框中的基本像素点不发生变化, 对于像C和D边界点,只有x或者y轴方向上的平移,像素框内的像素会发生偏移,而对于E和F这样的角点而言,不管是像x轴或者向y轴平移,像素框内…

scipy 短时傅里叶变化

原文链接 https://www.cnblogs.com/hoojjack/p/9967298.html 计算短时傅里叶变换(STFT) scipy.signal.stft(x,fs = 1.0,window ='hann',nperseg = 256,noverlap = None,nfft = None,detrend = False,return_onesided = True,boundary ='zeros',padded = True,axis = -1 ) 参数: x : ar…

MNIST机器学习进阶

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Oct 17 08:49:28 2018 @author: Administrator"""import tensorflow as tf"引入input_data.py,注:Python文件必须与input_data.py在同一文件夹下"from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_…

机器学习进阶-疲劳检测(眨眼检测) 1.dist.eculidean(计算两个点的欧式距离) 2.dlib.get_frontal_face_detector(脸部位置检测器) 3.dlib.shape_predictor(脸部特征位置检测器) 4.Orderdict(构造有序的字典)

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))]) # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示…

机器学习进阶-人脸关键点检测 1.dlib.get_frontal_face_detector(构建人脸框位置检测器) 2.dlib.shape_predictor(绘制人脸关键点检测器) 3.cv2.convexHull(获得凸包位置信息)

1.dlib.get_frontal_face_detector() # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor']) # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息参数说明: args['shape_predoctor] 人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull…

机器学习进阶-案例实战-停车场车位识别-keras预测是否停车站有车

import numpy import os from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense, GlobalAveragePool…

机器学习进阶-案例实战-图像全景拼接-书籍SIFT特征点连接 1.cv2.drawMatches(对两个图像的关键点进行连线操作)

1.cv2.drawMatches(imageA, kpsA, imageB, kpsB, matches[:10], None, flags=2) # 对两个图像关键点进行连线操作参数说明:imageA和imageB表示图片,kpsA和kpsB表示关键点, matches表示进过cv2.BFMatcher获得的匹配的索引值,也有距离, flags表示有几个图像书籍的SIFT特征点连接: 第一步:使用sift.detectAndComputer找出关键点和sift特征向量第二步:构建BF…

机器学习进阶-图像金字塔与轮廓检测-模板匹配（单目标匹配和多目标匹配）1.cv2.matchTemplate(进行模板匹配) 2.cv2.minMaxLoc(找出矩阵最大值和最小值的位置(x,y)) 3.cv2.rectangle(在图像上画矩形)

1. cv2.matchTemplate(src, template, method) # 用于进行模板匹配参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret) # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位…