原圖和label圖都需要旋轉:90度,180度,270度 原圖和label圖都需要做沿y軸的鏡像操作 原圖做模糊操作 原圖做光照調整操作 原圖做增加噪聲操作(高斯噪聲,椒鹽噪聲) ...
圖片存儲原理: 主流顏色空間: .RGB三通道彩色圖:圖片 gt 三維矩陣 .單通道灰度圖:Gray R . G . B . 圖像增強 目標: .改善圖像的視覺效果 .轉換為更適合於人或機器分析處理的形式 .突出對人或機器分析有意義的信息 .抑制無用信息,提高圖像的使用價值 具體方法: 包括圖像銳化,平滑 去噪,灰度調整 對比度增強 點運算: 直方圖:對圖片數據 特征分布的一種統計 .灰度 顏色 ...
2020-04-29 17:41 0 1763 推薦指數:
原圖和label圖都需要旋轉:90度,180度,270度 原圖和label圖都需要做沿y軸的鏡像操作 原圖做模糊操作 原圖做光照調整操作 原圖做增加噪聲操作(高斯噪聲,椒鹽噪聲) ...
利用python進行圖像預處理——分類 from pexels.com 在計算機視覺的分類任務中,需要給不同類別的數據打上標簽。常見的深度學習框架一般可以直接處理**文件夾**,並按照文件夾來給圖像打上對應的標簽。一般來說文件夾下的結構如下所示 ...
最近在看代碼,發現很多實驗中,在圖片進行訓練前,都要將圖像減去imagenet的均值,為什么要有這一步呢?查閱了很多網上的資料,發現去均值是為了對圖像進行標准化,可以移除圖像的平均亮度值 (intensity)。很多情況下我們對圖像的照度並不感興趣,而更多地關注其內容,比如在對象識別任務中,圖像 ...
預處理與權重初始化之間的關系 如果做過DNN的實驗,大家可能會發現在對數據進行預處理,例如白化或者z-score,甚至是簡單的減均值操作都是可以加速收斂的,例如下圖所示的一個簡單的例子: 圖中紅點均代表二維的數據點,由於圖像數據的每一維一般都是$0~255$之間的數字,因此數據點只會落在 ...
首先引用下網上的解釋: For a grayscale image, every pixel in the mean image is computed from the average ...
圖像預處理 更多精彩內容請關注微信公眾號:聽潮庭。寫在前面: 圖像顯示與存儲原理 圖像增強的目標 點運算:基於直方圖的對比度增強 形態學處理 空間與處理:卷積 卷積的應用(平滑、邊緣檢測、銳化等) 頻率域處理:傅里葉變換 ...
上篇文章講了卷積神經網絡的基本知識,本來這篇文章准備繼續深入講CNN的相關知識和手寫CNN,但是有很多同學跟我發郵件或私信問我關於PaddlePaddle如何讀取數據、做數據預處理相關的內容。網上看的很多教程都是幾個常見的例子,數據集不需要自己准備,所以不需要關心,但是實際做項目的時候做數據 ...