图像预处理

图像预处理的多个方法：

http://blog.csdn.net/u014365862/article/details/51519154

图像预处理方法及实例（应用）：

http://wenku.baidu.com/link?url=gka7VzVifzcbzRNt1RaPVH_BGZNi5-dm7OlWvxgGBf-A_9m6ljz3xkR8f6oS1rDrLsH646A0f1SnkXXCFqo_L2CTrRCHLF7a65F_heyLOgy

图像归一化的定义和操作：

http://blog.sina.com.cn/s/blog_52e27e8a0100sn61.html

时间： 2024-12-23 20:44:34

图像预处理的相关文章

图像预处理第9步：存为.bmp文件

//图像预处理第9步:将最终标准化后的字符图像分为单个单个的HDIB保存,并存为.bmp文件 void CChildView::OnImgprcToDibAndSave() { unsigned char* lpSrc; int w,h; w=m_charRect.front ().Width() ; h=m_charRect.front ().Height() ; m_dibRect.clear (); m_dibRectCopy.clear (); int i_src,j_src; int

『TensorFlow』图像预处理_

部分代码单独测试: 这里实践了图像大小调整的代码,值得注意的是格式问题: 输入输出图像时一定要使用uint8编码, 但是数据处理过程中TF会自动把编码方式调整为float32,所以输入时没问题,输出时要手动转换回来!使用numpy.asarray(dtype)或者tf.image.convert_image_dtype(dtype)都行都行 1 import numpy as np 2 import tensorflow as tf 3 import matplotlib.pyplot as

图像预处理第8步：紧缩重排数字字符

//图像预处理第8步:紧缩重排已经分割完毕的数字字符,并形成新的位图句柄 void CChildView::OnImgprcShrinkAlign() { m_hDIB=AutoAlign(m_hDIB); //在屏幕上显示位图 CDC* pDC=GetDC(); DisplayDIB(pDC,m_hDIB); DrawFrame(pDC,m_hDIB,m_charRect,1,RGB(252,115,27)); } /**************************************

图像预处理第7步：标准归一化

图像预处理第7步:标准归一化将分割出来的各个不同宽.高的数字字符宽.高统一 //图像预处理第7步:标准归一化 //将分割出来的各个不同宽.高的数字字符宽.高统一 void CChildView::OnImgprcStandarize() { StdDIBbyRect(m_hDIB,w_sample,h_sample); //在屏幕上显示位图 CDC* pDC=GetDC(); DisplayDIB(pDC,m_hDIB); DrawFrame(pDC,m_hDIB,m_charRect,2,RG

python+opencv 图像预处理

一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters

Matlab 图像预处理

%%%%%%%%%%%%%%%%% %%降采样 clear all im={}; %创建字典保存读取的图片 dis=dir('F:\kaggle_data_zip\Sample\*.jpeg');%%找到所有需要进行预处理的图像 for i=1:length(dis) path=strcat('F:\kaggle_data_zip\Sample\',dis(i).name); im{i}=imread(path);%%读取图像 for k=1:3 %%分别对三个通道进行降采样 up_scale=

pytorch 目标检测图像预处理

Faster RCNN 和Retinanet在将图像数据输送到网络之前,要对图像数据进行预处理.大致上与博客提到的相同. 事实上还可以采取第三步,将图片的宽和高扩展为32的整倍数,正如在Retinanet使用的.下面是一个简单的Pytorch数据预处理模块: class Resizer(): def __call__(self, sample, targetSize=608, maxSize=1024, pad_N=32): image, anns = sample['img'], sample

ENVI【遥感图像预处理之图像的几何校正】

---恢复内容开始--- 一.图像几何校正的概述 1.几何校正方法: 1)利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正.主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称,来启动这种矫正方法. 2)Image to Image几何校正.一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图,通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件,使相同地物出现在校正后的相同位置,大多数的几何校正都是通过这种方法来完成的. 选择主菜单>>Map>&g

图像预处理函数说明

[1] 将256色图像转化为灰度图像 void CChildView::OnIMGPRC256ToGray() { Convert256toGray(m_hDIB); //在屏幕上显示位图 CDC* pDC=GetDC(); DisplayDIB(pDC,m_hDIB); } [2] 二值化函数 void CChildView::OnIMGPRCGrayToWhiteBlack() { ConvertGrayToWhiteBlack(m_hDIB); //在屏幕上显示位图 CDC*