上一篇文章中,已经跳出颜色或者亮度的局限,将图像视作一般化的栅格数据,并提供了四种利用颜色和亮度来直观表示栅格间取值差异的可视化方法. 栅格数据的四种可视化方式 这一回,我们又要从一般化走向特殊化.栅格数据,究其本质其实是为了在相互垂直的两个方向按照一定的采样间隔记录二维空间中各处的属性值(可以是亮度.光谱值.温度.湿度.降水量.风速等),普通数字图像的二维空间是三维空间投影出来的.这个采样间隔就是分辨率,更准确的叫法应该是空间分辨率.地表的起伏也可以用栅格数据进行记录,选择一个参考平面,记录各…

一:TVTK的管线 使用管线技术将TVTK中各个对象穿连起来,几乎所有渲染引擎都会提到管线技术 在TVTK中,每个对象只需要实现相对简单的任务,整个管线则能根据用户的需求,实现复杂的数据可视化处理. 在TVTK中,管线分为两部分:可视化管线,图像管线 通常:我们需要可视化的数据,本身并不是图形数据,如:零件内部各部分温度,流体在某处的速度等,所以在可视化之前,我们需要可视化管线将数据加工为图形数据 可视化管线输出的图形数据往往是三维空间数据,如何在二维屏幕上显示,这就是图形管线的功能了 (一)可…

Python 图像库(Python Image Library,PIL)为 Python 提供了图像处理能力. PIL 官网:http://www.pythonware.com/products/pil/ PIL 在线手册:http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/index.htm pillow 是 PIL 的一个派生分支,更加活跃. pillow  的 github 主页:https://github.com/python-pillow/P…

3.5.Canny边缘检测 OpenCV提供了Canny边缘检测函数来识别边缘.它有5个步骤:使用高斯滤波器对图像进行去噪.计算梯度.在边缘上使用最大抑制(NMS).在检测到的边缘上使用双阀值去除 假阳性(false positive),最后还会分析出所有的边缘及其之间的连接,以保留真正的边缘并消除不明显的边缘. import cv2 import numpy as np img = cv2.imread("flower.jpg") cv2.imwrite("canny.jp…

科学计算三维可视化---TVTK管线与数据加载(可视化管线和图像管线了解) 科学计算三维可视化---Mayavi入门(Mayavi管线) Mlab管线控制函数的调用 Sources:数据源 Filters:用来数据变换 Modules:用来实现可视化 Mlab管线控制函数的调用形式:mlab.pipeline.function() 这里的function可以是:Sources, Filters,Modules类型函数 一:sources函数 二:filters函数(用来变换数据,但他不具有可视化…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_67a7426a0101cxl0.html 一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板. 矩 比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩: 在公式中p对应x纬度上的矩,q对应y维度上的矩,q对应y维度上的矩,阶…

喜欢摄影的盆友都知道图像的亮度,对比度等属性对图像的影响是非常大的,相同物体在不同亮度,对比度下差别非常大.然而在很多图像识别问题中,这些因素都不应该影响最后的结果.所以本文将学习如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响.但与此同时,复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降.为了减少预处理对于训练速度的影响,后面也学习多线程处理输入数据的解决方案. 在大部分图像识别问题中,通过图像预处理过程可以提高模型的准确率.当然在TensorFlow中提供了几类图像处理函数,…

之前写了几个排序算法,然后看到别人将排序算法的过程可视化出来,所以就想尝试一下,然后就用Qt简单写了个界面,用QImage和QPainter来画图显示,代码比较简单. 我的想法是画图的时候,图像的X轴对应数组的,然后画垂直线,线的高度就是数组元素值的大小.首先需要一个画整个数组的函数,这个函数要将数组整个画到图像上,背景取黑色,然后线取绿色,为了可视化,将图像的大小设置为宽度数组的元素个数乘以10加10,高度为数组元素最大值乘以10加50,线的宽度为8,这些值都是可以调整的,然后每条线之间要有一…

动机 想象一下,如果有数十万到数百万张图像的数据集,却没有描述每张图像内容的元数据.我们如何建立一个系统,能够找到这些图像的子集来更好地回答用户的搜索查询? 我们基本上需要的是一个搜索引擎,它能够根据图像与搜索查询的对应程度对图像结果进行排序,可以用一种自然语言表示,,也可以用其他查询图像表示. 我们将在本文中解决问题的方法是训练一个深度神经模型,该模型学习任何输入图像和文本的固定长度表示形式(或嵌入形式),使得如果文本-图像或图像-图像是"相似的",则他们在欧氏空间中接近,. 数据集…

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