圖像預處理第3步：梯度銳化
圖像銳化的主要目的有兩個：一是增強圖像邊緣，使模糊的圖像變得更加清晰，顏色變得鮮明突出，圖像的質量有所改善，產生更適合人眼觀察和識別的圖像；二是希望經過銳化處理后，目標物體的邊緣鮮明，以便於提取目標的邊緣、對圖像進行分割、目標區域識別、區域形狀提取等，為進一步的圖像理解與分析奠定基礎。圖像銳化一般 ...
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圖像預處理第7步：標准歸一化將分割出來的各個不同寬、高的數字字符寬、高統一 運行效果： ...
圖像預處理第2步：將灰度圖二值化
：無 * * 功能: ConvertGrayToWhiteBlack函數采用硬閾值的方法，實現將圖像二值 ...
數據預處理之離散化
按照我們對於變量的分類：分為數值變量和分類變量，數值變量可以分為連續型和離散型，分類變量又有有序的和無序的。下面我將介紹一些對於這些變量進行離散化處理。 無序分類變量的離散化方法： 比如在泰坦尼克號當中，有一個變量叫做乘客登陸的港口，取值為（C, Q, S）代表三個地方。這是一個典型 ...
數據預處理--離散變量處理
離散變量標簽處理 1.類別變量映射為原始變量 原始數據 1.1 方法1：原始處理方法（將類別變量映射為數值變量） 原始方法2： 1.2 方法2：使用scikit LabelEncoder處理標簽變量映射 ...
PyTorch圖像預處理
參考：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/torchvision/torchvision-transform/ 1.pytorch torchvi ...
tensorflow - 圖像預處理
tensorflow 中自帶了很多圖像處理的方法，基本都在 tf.image 模塊中，雖然不如 opencv 強大，但也比較常用，這里做個記錄。 圖像編解碼 1. 用 tf 的方法讀取圖片后，都需要進行編解碼，才能在 tf 中繼續處理； 2. tf 提供了各種類型圖像的編解碼 ...
圖像處理之噪聲---椒鹽，白噪聲，高斯噪聲三種不同噪聲的區別
白噪聲是指功率譜密度在整個頻域內均勻分布的噪聲。 所有頻率具有相同能量的隨機噪聲稱為白噪聲。白噪聲或白雜訊，是一種功率頻譜密度為常數的隨機信號或隨機過程。換句話說，此信號在各個頻段上的功率是一樣的，由於白光是由各種頻率（顏色）的單色光混合而成，因而此信號的這種具有平坦功率譜的性質被稱作是“白色 ...