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kaggle竞赛 | 计算机视觉 | 数字图像基础操作

news 来源：原创 2024/5/20 10:25:25

cv2基本操作

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2img = cv2.imread('cat.jpeg')
plt.imshow(img)

在这里插入图片描述

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(img)

BGR2RGB,将BGR转化为RGB
在这里插入图片描述
转化为灰度图

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.imshow(img,cmap='gray')

在这里插入图片描述

转化为HSV图像

H代表色色调，用角度度量，取值范围为0°-360°。从红色开始安逆时针方向计算，红色为0度，绿色为120度，蓝色为240度。
S代表饱和度，饱和度S表示颜色接近光谱色的程度。一种颜色，可以看成是某种光谱色与白色混合的结果。其中光谱色所占的比例越大，颜色越接近光谱色，颜色的饱和度也就越高。饱和度高，颜色就越深越艳。
V代表明度。明度表示颜色明亮的程度，对于光源色，明度值与发光体的亮度有关；对于物体色，明度值和物体的透射比和反色比有关。通常取值范围为0%（黑）到100%（白）。

RGB

RGB 是我们接触最多的颜色空间，由三个通道表示一幅图像，分别为红色®，绿色(G)和蓝色(B)。这三种颜色的不同组合可以形成几乎所有的其他颜色。
RGB 颜色空间是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间，比较容易理解。
RGB 颜色空间利用三个颜色分量的线性组合来表示颜色，任何颜色都与这三个分量有关，而且这三个分量是高度相关的，所以连续变换颜色时并不直观，想对图像的颜色进行调整需要更改这三个分量才行。

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
plt.imshow(img,cmap='gray')

在这里插入图片描述
添加滤波器，类似于卷积
不同的kernel，得到的图片效果不同
此时的kernel_sharpening会使图片更具有细节

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img)kernel_sharpening = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
sharpened = cv2.filter2D(img, -1, kernel_sharpening)plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title("Image Sharpening")
plt.imshow(sharpened)

在这里插入图片描述

erode操作，忽视部分细节

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.title("Original")
plt.imshow(img)# Let's define our kernel size
kernel = np.ones((5,5), np.uint8)# Now we erode
erosion = cv2.erode(img, kernel, iterations = 1)plt.subplot(1, 2, 2)
plt.title("Erosion")
plt.imshow(erosion)

在这里插入图片描述
提取图片线条，边缘检测

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
height, width,_ = img.shape# X角度线条
sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
# Y角度线条
sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)plt.figure(figsize=(20, 20))# 原始线条
plt.subplot(3, 2, 1)
plt.title("Original")
plt.imshow(img)plt.subplot(3, 2, 2)
plt.title("Sobel X")
plt.imshow(sobel_x)plt.subplot(3, 2, 3)
plt.title("Sobel Y")
plt.imshow(sobel_y)sobel_OR = cv2.bitwise_or(sobel_x, sobel_y)plt.subplot(3, 2, 4)
plt.title("sobel_OR")
plt.imshow(sobel_OR)# 拉普拉斯算子  边缘检测
laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)plt.subplot(3, 2, 5)
plt.title("Laplacian")
plt.imshow(laplacian)# Canny()边缘检测
canny = cv2.Canny(img, 50, 120)plt.subplot(3, 2, 6)
plt.title("Canny")

调整图片尺寸和大小

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.figure(figsize=(20, 20))plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title("Original")
plt.imshow(img)# 3/4图片大小
image_scaled = cv2.resize(img, None, fx=0.75, fy=0.75)plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title("Scaling - Linear Interpolation")
plt.imshow(image_scaled)# 2倍图片大小
img_scaled = cv2.resize(img, None, fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC)plt.subplot(2, 2, 3)
plt.title("Scaling - Cubic Interpolation")
plt.imshow(img_scaled)# 调整图片宽高
img_scaled = cv2.resize(img, (900, 400), interpolation = cv2.INTER_AREA)plt.subplot(2, 2, 4)
plt.title("Scaling - Skewed Size")
plt.imshow(img_scaled)

选取图片的部分区域

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.figure(figsize=(20, 20))plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title("Original")
plt.imshow(img)height, width = img.shape[:2]# 让我们获取起始像素坐标（裁剪矩形的左上角）
start_row, start_col = int(height * .25), int(width * .25)# 让我们获取起始像素坐标（裁剪矩形的右下角）
end_row, end_col = int(height * .75), int(width * .75)# 只需使用索引即可裁剪出所需的矩形
cropped = img[start_row:end_row , start_col:end_col]plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title("Cropped")
plt.imshow(cropped)

在这里插入图片描述
滤波器的kernel全1，是一种模糊操作

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)plt.figure(figsize=(20, 20))plt.subplot(2, 2, 1)
plt.title("Original")
plt.imshow(img)# Creating our 3 x 3 kernel
kernel_3x3 = np.ones((3, 3), np.float32) / 9# We use the cv2.fitler2D to conovlve the kernal with an image 
blurred = cv2.filter2D(img, -1, kernel_3x3)plt.subplot(2, 2, 2)
plt.title("3x3 Kernel Blurring")
plt.imshow(blurred)# Creating our 7 x 7 kernel
kernel_7x7 = np.ones((7, 7), np.float32) / 49blurred2 = cv2.filter2D(img, -1, kernel_7x7)plt.subplot(2, 2, 3)
plt.title("7x7 Kernel Blurring")
plt.imshow(blurred2)

在这里插入图片描述
卷积核越大，越模糊

图片哈希

import imagehash
from PIL import Imageahash = imagehash.average_hash(Image.open("cat.jpeg"))
ahash

在这里插入图片描述

str(ahash)

在这里插入图片描述

图像数据扩展

无监督数据扩展方法

albumentations库简单实用

from albumentations import (HorizontalFlip, IAAPerspective, ShiftScaleRotate, CLAHE, RandomRotate90,Transpose, ShiftScaleRotate, Blur, OpticalDistortion, GridDistortion, HueSaturationValue,IAAAdditiveGaussianNoise, GaussNoise, MotionBlur, MedianBlur, IAAPiecewiseAffine,IAASharpen, IAAEmboss, RandomContrast, RandomBrightness, Flip, OneOf, Compose, RandomGamma, ElasticTransform, ChannelShuffle,RGBShift, Rotate
)# 图像水平翻转
img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)# 水平翻转的概率
aug = HorizontalFlip(p=1)
img_aug = aug(image = img)['image']plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img)plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img_aug)

在这里插入图片描述
部分复杂形态变化

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)aug = GridDistortion(p=1)
img_aug = aug(image = img)['image']plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img)plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img_aug)

在这里插入图片描述
角度变化

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)aug = ShiftScaleRotate(p=1)
img_aug = aug(image = img)['image']plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img)plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img_aug)

在这里插入图片描述

多个数据扩增方法一起运用 Compose方法

img = cv2.imread('cat.jpeg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)aug = Compose([ShiftScaleRotate(p=1),HorizontalFlip(p=1),RandomBrightness(p=1)
])
img_aug = aug(image = img)['image']plt.figure(figsize=(20, 20))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(img)plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(img_aug)

在这里插入图片描述

监督式数据扩展方法

在这里插入图片描述

Python内置库：pathlib（文件路径操作）

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spring实验

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kaggle竞赛 | 计算机视觉 | 数字图像基础操作

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2023.1完整版：适合的网盘，各大网盘对比测试，速度，安全性，可预计的未来

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17种编程语言+10种排序算法

开源地址 https://gitee.com/lblbc/simple-works/tree/master/sort 覆盖语言：C、C、C#、Java、Kotlin、Dart、Go、JavaScript(JS)、TypeScript(TS)、ArkTS、swift、PHP。覆盖平台：安卓(Java、Kotlin)、iOS(SwiftUI)、Flutter(Dart)、Window桌面(C#)、前…...

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【c语言进阶】常见的静态通讯录

🚀write in front🚀 📜所属专栏：c语言学习 🛰️博客主页：睿睿的博客主页 🛰️代码仓库：🎉VS2022_C语言仓库 🎡您的点赞、关注、收藏、评论，是对我…...

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基于微信小程序的新生自助报到系统小程序

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编程日记 2024/5/15 20:28:00

java-List

java-List1. 预备知识-泛型(Generic)1.1 泛型的引入1.2 泛型的分类1.3 泛型类的定义的简单演示1.4 泛型背后作用时期和背后的简单原理1.5 泛型类的使用1.6 泛型总结2. 预备知识-包装类(Wrapper Class)2.1 基本数据类型和包装类直接的对应关系2.2 包装类的使用，装箱(…...

编程日记 2024/5/13 20:34:28

【Linux】多线程同步与互斥

目录🌈前言🌸1、Linux线程同步🍨1.1、同步概念与竞态条件🍧1.2、条件变量🌺2、条件变量相关API🍨2.1、初始化和销毁条件变量🍧2.2、阻塞等待条件满足🎃2.3、唤醒阻塞等待的条件变量&…...

编程日记 2024/5/19 12:46:57

（python）selenium工具的安装及其使用

selenium概述一个自动化测试工具。它可以让python代码调用浏览器。并获取到浏览器中加载的各种资源优缺点： 优点 selenium能够执行页面上的js，对于js渲染的数据和模拟登陆处理起来非常容易使用难度简单爬取速度慢，爬取频率更像人的行为&a…...

编程日记 2024/5/13 19:15:39

STM32G431—ADC+E2PROM读写实验

目录 1.ADC介绍配置cubemx 代码 2.IIC 通信原理图 AT24C02 代码 i2C.c 主函数 1.ADC介绍 ADC 有多达 18 个转换通道，其中通道 0~通道 15 是外部通道，使用的 GPIO 引脚如表所示。 ADC引脚GPIO引脚GPIO配置ADC引脚GPIO引脚GPIO配置IN0PA0模拟输…...

编程日记 2024/5/19 23:00:57

Modbus协议完整版

第一部分：Modbus协议1 引言1.1 范围MODBUS是OSI模型第7层上的应用层报文传输协议，它在连接至不同类型总线或网络的设备之间提供客户机/服务器通信。自从1979年出现工业串行链路的事实标准以来，MODBUS使成千上万的自动化设备能够通信。目前&am…...

编程日记 2024/5/11 10:56:21

kubernetes资源对象应用类（二）

kubernetes资源对象应用类（二） Service 的 ClusterIP 地址既然每个 Pod 都会被分配一个单独的 IP 地址，而且每个 Pod 都提供了一个独立的 Endpoint（Pod IP containerPort）以被客户端访问，那么现在多个 P…...

编程日记 2024/5/19 20:06:47

【C语言】文件操作详解

✋作者：阿润菜菜 📖专栏：C语言本文目录什么是文件文件的打开和关闭文件指针是什么文件的打开和关闭-fopen函数和fclose函数常见文件顺序操作函数文件随机读写操作函数什么是文件一篇文章、一段视频、一个可执行程序&#xff0…...

编程日记 2024/5/14 12:35:53

【Vue笔记】Vue中默认插槽slot、具名插槽slot、自定义组件的v-model属性的使用

这篇文章，主要介绍Vue中默认插槽slot、具名插槽slot、自定义组件的v-model属性的使用。目录一、插槽slot介绍 1.1、默认插槽 1.2、具名插槽 （1）如何定义具名插槽？？？ （2）如何使…...

编程日记 2024/5/17 20:49:37

头歌实践教学平台——Python程序设计之语言基础

1.1 四则运算(project) 整数四则运算 """ 试编程实现分两行输入两个非零整数，并在4 行中按顺序输出两个数的加、减、乘、除的计算结果。要求输出与如下示例格式相同，符号前后各有一个空格。 """#输入整数变量a和b&#x…...

编程日记 2024/5/17 13:12:20

Web3 Tools - 助记词生成（完整代码）

工具介绍 Web3Tools - 助记词生成完整代码代码路径 import React, { useState } from react; import Grid from mui/material/Grid; import Paper from mui/material/Paper; import Typography from mui/material/Typography; import Button from mui/material/Button; i…...

编程日记 2024/5/18 19:53:02

【Python】【应用】Python应用之如何操作WiFi之一——使用pywifi

🐚作者简介：花神庙码农（专注于Linux、WLAN、TCP/IP、Python等技术方向）🐳博客主页：花神庙码农 ，地址：https://blog.csdn.net/qxhgd🌐系列专栏：Python应用&…...

编程日记 2024/5/19 3:28:20

OpenAI 发布新款大型语言模型 GPT-4o，带大家了解最新ChatGPT动态。

OpenAI 发布新款大型语言模型 GPT-4o 昨日OpenAI 举办了一场线上活动，正式发布了其最新研发的 AI 模型 GPT-4o，并详细介绍了该模型的强大功能和未来发展规划。此次发布标志着 AI 技术的重大突破，为用户提供了更加便捷、高效的 AI 工具&#…...

编程日记 2024/5/17 21:59:02

Flink与Spark：大数据处理领域的双子星

在当今的大数据时代，数据的处理和分析显得尤为重要。Flink和Spark作为两大热门的大数据处理框架，各自凭借其独特的优势在市场中占据了一席之地。 Apache Flink是一个为流数据和批数据处理设计的开源平台，它以其强大的流处理能力而著称。Flin…...

编程日记 2024/5/18 10:54:17

汽车线控转向系统介绍

汽车线控转向系统由方向盘总成、转向执行总成和主控制器(ECU)三个主要部分以及自动防故障系统、电源等辅助系统组成。线控转向系统(Steering-By-Wire)，取消了方向盘和转向车轮之间的机械连接部件，彻底摆脱了机械固件的限制，完全由电能来实现…...

编程日记 2024/5/16 19:31:18

IDEA中开发并部署运行WEB项目

IDEA中开发并部署运行WEB项目 1 WEB项目的标准结构2 WEB项目部署的方式3 IDEA中开发并部署运行WEB项目3.1 部署步骤3.2 IDEA关联本地Tomcat 4 IDEA创建web工程5 IDEA部署-运行web项目6 IDEA部署并运行项目的原理 1 WEB项目的标准结构一个标准的可以用于发布的WEB项目标准结构如…...

编程日记 2024/5/19 15:15:46

第二证券股市技巧|港股交易规则有哪些？

港股商场作为全球首要的股票商场之一，招引了很多出资者的目光。关于港股的生意规则有哪些，第二证券下面就为大家详细介绍一下。港股的生意规则： 1、港股生意时刻：港股商场的生意时刻分为上午和下午两个时段，上午的生…...

编程日记 2024/5/19 4:10:29

token存入前端的请求头中,后端获取【秒杀项目】

token存入前端的请求头中,后端获取【秒杀项目】前言token存入前端的请求头中,后端获取【秒杀项目】token存入前端的请求头中后端获取前言 2023-08-28 17:34:39 token存入前端的请求头中,后端获取【秒杀项目】 token存入前端的请求头中 function set_login_status() {var …...

编程日记 2024/5/19 2:34:37