数字图像专题

经典问题-数字图像的识别

主要是老师布置的一个考察任务，虽然名义上给了十几天的时间，可是这十几天，大部分的时间都在复习准备期末考试（万恶的考试啊！！！），结果导致自己只有几天的时间来做，加上自己是一个新手，任务完成的马马虎虎了╮(╯▽╰)╭ 说到这个经典问题，网上公布的数据集有很多，这里提供一个MNIST，这个数据集的格式注意下，是二进制存储的。最好仔细阅读下数据的格式。这里提供一下matlab的读取方式。下载好文件后

基于Open Cv的数字图像手势识别系统，Python编程实现，可以识别以下6种手势，含代码和报告

该项目的目标是设计并实现一个能够实时识别特定手势的系统。系统将使用OpenCV库来捕获视频流，并通过图像处理技术来识别特定的手势。具体来说，系统将识别以下六种手势：挥手 - 手掌水平移动。握拳 - 手指全部弯曲成拳头。坐起 - 模拟做仰卧起坐的动作。下蹲 - 下蹲动作。站立 - 从坐姿或蹲姿站起来。推举 - 推举动作（如俯卧撑的顶点）。技术栈 Python 作为主要编程语言。Open

基于Matlab的数字图像水印技术

基于Matlab 的数字图像水印技术课题介绍数字水印技术涉及到许多图像处理算法以及数学计算工具等，如果用普通编程工具实现上述算法，需要要花费大量的时间，MathWorks公司推出的一种简单、高效、功能极强的高级语言——MATLAB语言，它具有高性能数值计算能力，可视化计算环境。只需短短的几行代码就可在MATLAB中解决许多复杂的计算问题。字水印的具体实现 1 数字水印的嵌入水印嵌入就是

[数字图像处理]数字图像的整数倍缩小

1.理想的缩小法与数字图像的整数倍扩大法一样，先在理想的情况下，研究理想的缩小法。以此作为目标，对简单的缩小法的效果进行分析。所以，还是与扩大法一个思路，首先，做出两个信号。信号①：选择采样时间，得到如下信号，左边为信号①在时间域的表现形式，右边为信号①的振幅谱。信号②：选择采样时间，可得到如下信号，左边为信

[数字图像处理]数字图像的整数倍扩大(数字图像插值)

1.序言在不同的平台下，或者从不同仪器获得图像（或者数据），其大小与数据类型，都有着很大的不同。这里的大小，就是指的是分辨率。数字图像，其实是像素的集中表现形式，像素越多越密集，图像则可以表现得越精确的。我们将数字图像的像素数，称为分辨率。本文主要介绍了数字图像的整数倍扩大（也就是分辨率的变化）。事实上，扩大处理可以归结为，新的像素值的如何决定的插值

小波变换在数字图像上的应用（上）

小波变换在数字图像上的应用（上）小波变换原理的简单概述一维小波变换关于一维连续小波和离散小波变换的公式只能抱书啃了，这里给出一张图展示小包变换分析的一些特点。第一幅图是原始信号，其右侧是它的傅里叶谱，由傅里叶谱我们可以知道原始信号存在两个频率峰值。但是关于这两个频率峰值出现的时间却无法得知。也许你觉得短时傅里叶变换可以解决这个问题，实际上关于STFT窗宽的选择存在一个矛盾。选择的框

数字图像与机器视觉基础#1

目录一、数字图像BMP位图大小比较BMP文件头BMP、JPG、GIF和PNG格式大小比二、奇异值分解（SVD）三、图像的开闭运算(腐蚀-膨胀)四、图像梯度、开闭、轮廓运算识别条形码总结一、数字图像 BMP位图大小比较用Windows自带的画图打开彩色图片，并保存不同的BMP位数。从左到右是单色位图 16色位图 256色位图彩色位图四个BMP文件的大小 BMP文件

Python线性代数数字图像和小波分析之二

要点数学方程：数字信号和傅里叶分析，离散时间滤波器，小波分析Python代码实现及应用变换过程：读取音频和处理音频波，使用Karplus-强算法制作吉他音频离散傅里叶计算功能和绘制图示结果计算波形傅里叶系数正向和反向（逆）快速傅里叶FFT 实现和使用位反转函数正向和反向（逆）离散余弦变换离散时间滤波器结果绘图一维、二维和三维正向和反向（逆）离散小波变换张量积将小波应用于图像，二维和三维张量积

粗谈《数字图像系统的颜色校正》

原帖见http://www.ywpw.com/forums/travel/post/A0/p0/html/52.html

数字图像学笔记——1. 常用颜色空间转换

文章目录常用颜色空间1. RGB颜色空间2. CMY/CMYK颜色空间3. HSL/HSI/HSV/HSB颜色空间4. Lab颜色空间5. YUV/YCbCr 颜色空间使用OpenCV对颜色空间进行转化常用颜色空间 1. RGB颜色空间这是一种由发光元件(例如显示器)所定义的颜色空间, 包含最基本的三原色(红, 绿, 蓝). 生活中所接触到的图像, 大部分由RGB空间表

人工智能 — 数字图像

目录一、图像1、像素2、图像分辨率3、RGB 模型4、灰度5、通道6、对比度7、RGB 转化为 Gray8、RGB 值转化为浮点数9、二值化10、常用视觉库11、频率12、幅值二、图像的取样与量化1、数字图像2、取样3、量化三、上采样与下采样1、上采样（upsampling）2、下采样（subsampled）3、插值方法1、最邻近插值2、双线性插值四、直方图1、概念2、性质3、应

数字图像的缩放

数字图像简单的放大和缩小。通过复制图像的行和列实现图像的放大。通过删除偶数行列或者奇数行列实现图像的缩小。对于任意图像的放大和缩小需要进行线性插值。包括最邻近值法和双线性插值。邻近值法：假如把一幅图像放大1.5倍。f（x,y）=g(u,v) ,u=x/1.5 v=y/1.5; 假如将200x200图像放大1.5倍得到300x300一幅图像原图像（150，150）位置在

【OpenCV】数字图像灰度直方图

灰度直方图是数字图像中最简单且有用的工具，这一篇主要总结OpenCV中直方图CvHistogram的结构和应用。灰度直方图的定义灰度直方图是灰度级的函数，描述图像中该灰度级的像素个数（或该灰度级像素出现的频率）：其横坐标是灰度级，纵坐标表示图像中该灰度级出现的个数（频率）。一维直方图的结构表示为高维直方图可以理解为图像在每个维度上灰度级分布的直方图。常见的是二

Matlab图像处理——基于小波变换的数字图像水印嵌入和提取算法（GUI界面）

1.摘要数字图像水印技术在信息安全领域中扮演着至关重要的角色，本文结合离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解，实现了对数字图像水印的高效嵌入和提取。结果表明：该算法能够准确实现水印的嵌入和提取功能；嵌入的水印具有良好的隐身性，人眼不能感觉出水印嵌入带来的变化；算法具有较强的鲁棒性，经过椒盐噪声、高斯噪声、JPEG压缩、高斯平滑和裁剪操作等污染及攻击后，都能较好地恢复水印信息。 2

【数字图像】数字图像滤波处理的奇妙之旅

🌈个人主页：Sarapines Programmer🔥 系列专栏：《数字图像处理 | 数字奇遇记》⏰诗赋清音：星河耀眼情何限，壮志豁达励人魂。临风高歌激长夜，心向征程任风留。目录 ⛳️1. 初识数字图像 ⛳️2. 数字图像滤波处理 🌍一、研究目的 🌍二、研究环境 🌍三、实验原理与方法 🌕3.1 均值滤波 🌕3.2 中值滤波 🌕3.3 频率域低通

数字图像的存储与颜色空间简单了解

简单说一下数字图像的存储方式与一些常用颜色空间。首先是数字图像的存储，图像的存储分为两类：位图存储和矢量存储。位图存储也叫做点阵存储，原理十分简单，就是按照原式图像的位置“一对一”式创建点阵矩阵。每一个位置存储着对应位置的像素点（多维），这个像素点可以是灰度、亮度或者颜色组成之类的。对于位图存储来说，存储方式简单，甚至是粗暴，但其优点是简单明了，且最为贴近真实图像。缺点也十分明显，简单

数字图像处理——用Java对数字图像写水印

写水印这个是数字图像处理中十分常见的操作，比如我们在CSDN上传个图片啥的，它还要在图片的右下方写点“http://blog.csdn.net/sinat_36246371”，那么我们用Java代码也在图片上写点啥，直接看代码吧。 import java.awt.Color;import java.awt.Font;import java.awt.Graphics;import java.

matlab操作方法(三)——matlab中的数字图像（读取、显示、保存）

数字图像是二维图像用有限数字数值像素的表示。通常像素在计算机中保存为二维整数数组的光栅图像，这些值经常用压缩格式进行传输和存储。二值图像：图像中每个像素的亮度值仅可以取自0或1的图像，因此也称为1bit图像灰度图像：图像中每个像素可以由0（黑）到255（白）的亮度值表示。0~255之间表示不同的灰度阶彩色图像：彩色图像主要分为两种类型，RGB和CMYK。其中RGB的彩色图像是由三种不同

【论文阅读】-使用小波变换进行数字图像模糊检测

使用小波变换进行数字图像模糊检测文章目录使用小波变换进行数字图像模糊检测1、论文提出的背景2、论文提出的模糊检测方案2.1 不同边缘的模糊效果2.2 边缘类型和锐度检测2.3 方案实现步骤 3、论文方案Python实现4、实验结果及总结本文将详细介绍 Hanghang Tong 、Mingjing Li, Hongjiang Zhang、Changshui Zhang 在

AIGC：使用生成对抗网络GAN实现MINST手写数字图像生成

1 生成对抗网络生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种非常经典的生成式模型，它受到双人零和博弈的启发，让两个神经网络在相互博弈中进行学习，开创了生成式模型的新范式。从 2017 年以后，GAN相关的论文呈现井喷式增长。GAN 的应用十分广泛，它的应用包括图像合成、图像编辑、风格迁移、图像超分辨率以及图像转换，数据增强等。 1.1 背景

数字图像与机器视觉基础补充(2)——图像处理和分割车牌

目录一、将彩色图像文件转换为灰度文件（一）使用openCV （二）不使用openCV二、将彩色图像(RGB)转为HSV、HSI 格式（1）彩色图像转化为HSV格式（2）彩色图像转化为HSI格式三、车牌分割成单个字符四、总结五、参考链接一、将彩色图像文件转换为灰度文件（一）使用openCV 1.代码 import cv2 as cvimg = cv.imread('.

基于openCV数字图像与机器视觉（转为HSV/HSI、将车牌数字分割为单个的字符图片）

文章目录一、彩色图像文件转为灰度文件1. 使用opencv2. 不使用opencv 二、将彩色图像转为HSV、HSI格式1. 转HSV2. 转HSI 三、车牌数字分割为单个的字符图片1.图片准备2. 代码实现1. 读取图片2. 图片预处理 3. 输出结果4. 源码四、参考一、彩色图像文件转为灰度文件 1. 使用opencv 代码： import cv2 as cvim

数字图像与机器视觉基础补充2

一、颜色空间转换 1.颜色空间转换导包及文件路径 #文件路径#导入相关包import cv2 as cvimg = cv.imread('D:/123/lena.jpg',1) 直接读取为灰度图片 img_1 = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)cv.imshow('gray',img_1)cv.waitKey(0) 通过分离RGB三个通道

数字图像与机器视觉基础#2

目录一、数字图像处理1.1彩色图像文件转换为灰度文件使用Opencv不使用Opencv 1.2将彩色图像(RGB)转为HSV、HSI 格式图像格式简介1. RGB模型2. HSV模型3.HSI的模型二、分割车牌使用Opencv 总结一、数字图像处理 1.1彩色图像文件转换为灰度文件灰度图像（gray image）是每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从

数字图像相关（DIC）技术原理及在材料研究中的应用

【引言】数字图像相关(Digital Image Correlation, DIC)技术是一种非接触式现代光学测量实验技术，由于具有光路简单、环境适应性好、测量范围广以及自动化程度高等诸多优点已经被广泛应用于土木工程、机械、材料科学、电子封装、生物医学、制造、焊接等许多科学及工程领域[1]。【DIC的技术原理】 DIC方法最初是在上世纪八十年代由日本和美国的研究学者分别独立创建，它的

【知识分享】DIC（数字图像相关）实验—高质量散斑制作DIC测试

数字图像相关DIC与任何测量过程中一样，测试相关的误差可能会影响数字图像相关的测量。实际上，每次测试都需要估计测量数据质量，只有控制好与测试和后处理相关的误差来源，才能使位移测量更加可靠。在使用数字图像相关进行测试，原则上来讲，只要能够获得数字化的图像信息，即可对图像进行分析处理，得到位移场、应变场等数据结果。那么，如何能够获取好的图像数据呢？这些测试又需要什么样的试验条件来支