相关参数描述:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/preprocessing/image/其中validation_split参数(官方上使用方法未描述):设置训练集与验证集的比例. 要与flow_from_directory或flow函数配合.在函数中subset参数中设置为'training' 或者 'validation',生成对应的数据集. from keras.models import Sequential from keras.laye…

//图像预处理第9步:将最终标准化后的字符图像分为单个单个的HDIB保存,并存为.bmp文件 void CChildView::OnImgprcToDibAndSave() { unsigned char* lpSrc; int w,h; w=m_charRect.front ().Width() ; h=m_charRect.front ().Height() ; m_dibRect.clear (); m_dibRectCopy.clear (); int i_src,j_src; int…

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行 都行 1 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt…

博主最近在做一个基于OpenCV的火焰检测的项目,不仅可以检测图片中的火焰,还可以检测视频中的火焰,最后在视频检测的基础上推广到摄像头实时检测.在做这个项目的时候,博主参考了很多相关的文献,用了很多种不同的火焰判据,并将其进行不同组合,从而达到我们想要的检测效果.接下来的几篇博文将会详细介绍一些效果不错的火焰判据,在这之前,博主想先介绍一下在做项目的时候会常用到的一些图像预处理的方法. 常用的图像预处理是图像平滑和图像锐化.图像平滑一般用到的技术是均值滤波.中值滤波以及形态学处理,而图像锐化一般…

参考书 <TensorFlow:实战Google深度学习框架>(第2版) 以下TensorFlow程序完成了从图像片段截取,到图像大小调整再到图像翻转及色彩调整的整个图像预处理过程. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # coding=utf-8 """ @author: Li Tian @contact: 694317828@qq.com @software: pycharm @file: figure_…

一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters…

学习如何使得图像符合预训练模型的需求,或者用其他数据集的图像来测试自己的模型. - 调整大小 - 缩放 - HWC和CHW,数据通道交换 - RGB和BGR,颜色通道的交换 - Caffe2的图像预处理 Ipython Notebook的教程在这里获取 在这一节中,我们将会展示如何从本地文件或网络链接载入一个图像,并能用于其他的教程和例子.当然,我们将继续深入多种预处理,这些预处理都是使用Caffe2时非常有必要的的. Mac OSx Prerequisites 首先,确保你有Python的这些…

像识别中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度,那么除了能在算法上的优化外,预处理技术在整个项目中占有很重要的因素,然而人们往往忽略这一点. 图像预处理,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理. 图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取.图像分割.匹配和识别的可靠性.预处理过程一般有数字化.几何变换.归一化.*滑.复原和增强等步骤. 1.滤波:滤波(Wave filtering)是将…

1. [深度学习] Keras 如何使用fit和fit_generator https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/88356094 ps:解决样本数量不均衡:fit_generator中设置参数class_weight = 'auto' 2. 实现批量数据增强 | keras ImageDataGenerator使用 https://www.jianshu.com/p/3da7ffb5d950 ps:数据量不足时一定要加上数据增强…

风格迁移: 在内容上尽量与基准图像保持一致,在风格上尽量与风格图像保持一致. 1. 使用预训练的VGG19网络提取特征 2. 损失函数之一是"内容损失"(content loss),代表合成的图像的特征与基准图像的特征之间的L2距离,保证生成的图像内容和基准图像保持一致. 3. 损失函数之二是"风格损失"(style loss),代表合成图像的特征与风格图像的特征之间的Gram矩阵之间的差异,保证生成图像的风格和风格图像保持一致. 4. 损失函数之三是"差…

%%%%%%%%%%%%%%%%% %%降采样 clear all im={}; %创建字典保存读取的图片 dis=dir('F:\kaggle_data_zip\Sample\*.jpeg');%%找到所有需要进行预处理的图像 :length(dis) path=strcat('F:\kaggle_data_zip\Sample\',dis(i).name); im{i}=imread(path);%%读取图像 : %%分别对三个通道进行降采样 up_scale=; %%将采样系数设置为5 i…

Object Detection and Classification using R-CNNs 目标检测:数据增强(Numpy+Pytorch) - 主要探究检测分割模型数据增强操作有哪些? - 检测分割模型图像输入大小?检测模型Faster rcnn输入较大800+:而ssd则有300,512之分:分割模型一般deeplab使用321,513,769等:输入大小对结果敏感吗? - 检测分割模型的batch-szie都比较小:这对显存消耗很大,和输入大小的关系?本身分割模型deeplab系列就…

学习了Keras文档里的文本预处理部分,参考网上代码写了个例子 import keras.preprocessing.text as T from keras.preprocessing.text import Tokenizer text1='some thing to eat' text2='some thing to drink' texts=[text1,text2] #文本到文本列表 print (T.text_to_word_sequence(text1)) #以空格区分,中文也不例…

PyTorch框架中常用torchvision模块来辅助计算机视觉算法的搭建,transforms用于图像的预处理. from torchvision import transforms 预处理操作集合:Compose rans = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]) # imagene…

大清早的我们就来做一个简单有趣的图像处理算法实现,作为对图像处理算法学习的开端吧.之所以有趣就在于笔者把算法处理的各个方式的处理效果拿出来做了对比,给你看到原图和各种处理后的图像你是否能够知道那幅图对应那种算法模式呢?嘻嘻,拭目以待吧 平滑的意义: 图像平滑image smoothing:压制.弱化或消除图像中的细节.突变.边缘和噪声,就是图像平滑化. 图像平滑是对图像作低通滤波,可在空间域或频率域实现.空间域图像平滑方法主要用低通卷积滤波.中值滤波等:频率域图像平滑常用的低通滤波器有低通梯形滤…

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g…

更多的基本的API请参看TensorFlow中文社区:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/api_docs/python/array_ops.html 下面是实验的代码,可以参考,对应的图片是输出的结果: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm import numpy as np %matplotlib inline path = '/home/…

import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt image_raw_data = tf.gfile.GFile("./picture.jpg", "rb").read() with tf.Session() as sess: """ 图像编码解码处理 """ # 解码过程 img_data = tf.image.decode_jpeg(imag…

宽动态范围图像快速增强算法 : http://www.docin.com/p-1783311889.html…

http://blog.csdn.net/u013033431/article/details/50907907 http://dsqiu.iteye.com/blog/1638589 概念: 图像增强处理的一种.它是将遥感图像(或影像)相邻像元(或区域)的亮度值(或色调)相差较大的边缘(即影像色调突变或地物类型的边界线)处加以突出强调的技术方法.经边缘增强后的图像能更清晰地显示出不同的物类型或现象的边界,或线形影像的行迹,以便于不同的物类型的识别及其分布范围的圈定.   实现方式: 例如利用相…

2D降噪:只在2维空间域上进行降噪处理.基本方法:对一个像素将其与周围像素平均,平均后噪声降低,但缺点是会造成画面模糊,特别是物体边缘部分.因此对这种算法的改进主要是进行边缘检测,边缘部分的像素不用来进行模糊. 3D降噪:增添了时域处理,因此变为3维.和2d降噪的不同在于,2d降噪只考虑一帧图像,而3d降噪进一步考虑帧与帧之间的时域关系,对每个像素进行时域上的平均.例如,假设场景静止,那么连续两帧图像内容没变,他们的差值就是2倍的噪声.通过减少时域上的改变降低噪声.相比2d降噪,3d降噪效果更好…

from: https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/73029923 TensorFlow提供了几类图像处理函数,下面介绍图像的编码与解码,图像尺寸调整. 编码与解码 图像解码与编码:一张RGB三通道的彩色图像可以看成一个三维矩阵,矩阵中的不位置上的数字代表图像的像素值.然后图像在存储时并不是直接记录这些矩阵中的数字,而是经过了压缩编码.所以将一张图像还原成一个三维矩阵的过程就是解码的过程,反之就是编码了.其实如果大家熟悉opencv的话…

注意这里的读取image_raw_data = tf.gfile.FastGFile("./datasets/cat.jpg", "rb").read(),写入f = tf.gfile.GFile("output.png", "wb")所用的函数,注意这里及以下都是调用的tf.image. import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf image_raw_dat…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #随机调整图片的色彩,定义两种顺序. def distort_color(image, color_ordering=0): if color_ordering == 0: image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32./255.) image = tf.image.random_sa…

Convolution //采用线性过滤Linear combination of neighboring pixels using a convolution kernel−Pre-defined filters forEdge detection //功能Laplacian, Gradient, Prewitt, Sobel, Roberts //对应方法Sharpening with several high-pass filtersSmoothingSeveral low-pass…

经典对比度增强算法: http://blog.csdn.net/ebowtang/article/details/38236441…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_5e125dcf0100k8s3.html 色彩还原: https://wenku.baidu.com/view/123fb51a6edb6f1aff001f10.html…

当然 tensorflow 并不是一种用于图像处理的框架,这里图像处理仅仅是一些简单的像素级操作,最终目的比如用于数据增强: tf.random_crop() tf.image.random_flip_left_right(): tf.image.random_hue() random_contrast() random_brightness() random_saturation() def pre_process_image(image, training): # This function…

import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def distort_color(image, color_ordering=0): if color_ordering == 0: image = tf.image.random_brightness(image, max_delta=32./255.) image = tf.image.random_saturation(image, low…

经过一个月的准备,终于通过了TensorFlow的开发者认证,由于官方的中文文档较少,为了方便大家了解这个考试,同时分享自己的备考经验,让大家少踩坑,我整理并制作了这个中文手册,请大家多多指正,有任何问题和建议都可以在文末联系到我~ 同时,感谢各位大牛们期间对我的帮助和指导! ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------…