真锋
永远保持一颗学习和专注的心
嵌入式视觉
数字图像处理及图像增强

图像处理基本概念理解

  • 亮度通俗理解就是图像给人肉眼的明暗程度
  • 饱和度指的是图像颜色种类的多少
  • 对比度指的是图像亮暗的落差值,即图像最大灰度级和最小灰度级之间的差值
  • 图像锐化指的是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得更清晰的图像操作

图像增强算法

图像翻转

import numpy as np
# flipping images with numpy
flipped_img = np.flipr(img)
plt.imshow(flipped_img)
plt.show()

平移(Translations)

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


def translation(img):
    print(img.shape)
    height, width = img.shape
    # 左移
    for i in range(height, 1, -1):
        for j in range(width):
            if (i < height - 20):
                img[j][i] = img[j][i - 20]
            elif (i < height - 1):
                img[j][i] = 0
    plt.imshow(img)
    plt.imshow
    cv2.imwrite("./demo.png", img)


if __name__ == "__main__":
    img = cv2.imread('./person/demo1.png', 0)
    img = cv2.resize(img, (124, 124))
    translation(img)
https://www.armcvai.com/wp-content/uploads/2019/08/image-23.png
图像平移结果

图像对比度和亮度调整

调整图像亮度与对比度算法主要由以下几个步骤组成:

  1. 计算图像的RGB像素均值– M
  2. 对图像的每个像素点Remove平均值-M
  3. 对去掉平均值以后的像素点 P乘以对比度系数
  4. 对步骤上处理以后的像素P加上 M乘以亮度系统
  5. 对像素点RGB值完成重新赋值

将像素值变小,图像亮度减小,色彩变暗;像素值增大,图像亮度增大,色彩变亮。 代码如下:

import os
import numpy as np
import cv2

if __name__ == '__main__':
    img = cv2.imread('568.Bmp', 0)
    img = np.array(img)
    mean = np.mean(img)
    img = img - mean
    img = img * 1.5 + mean * 0.7  # 修对比度和亮度
    img = img / 255.  # 非常关键,没有会白屏
    cv2.imshow('pic', img)
    cv2.waitKey()

注意,只需要修改上面代码中的1.5和0.7这两个参数就可以修改对比度和亮度。特别提醒下 img = img/255.这句,之前显示出来图片全是白色的,不知道什么问题。去查了下手册,解释如下:

• If the image is 8-bit unsigned, it is displayed as is. 
• If the image is 16-bit unsigned or 32-bit integer, the pixels are divided by 256. That is, the value range 
[0,255*256] is mapped to [0,255]. 
• If the image is 32-bit floating-point, the pixel values are multiplied by 255. That is, the value range [0,1] is 
mapped to [0,255]. 
最后一句说明了问题,如果图片是32位float数据,显示数据会乘以255,因为他默认输入的数据是[0,1]的数据。

图像增强库imgaug使用

imgaug是一个封装好的用来进行图像augmentation的python库,支持关键点(keypoint)和bounding box一起变换。项目主页:imgaug doc

augmenters常用函数

导入augmenters类:

from imgaug import augmenters as iaa
import imgaug as ia

iaa.Sequential()

产生一个处理图片的Sequential,函数原型:

iaa.Sequential(children=None,
                random_order=False,
                name=None,
                deterministic=False,
                random_state=None)

参数:

  • children: 想要应用在图像上的Augmenter或者Augmenter集合。默认None
  • random_order: bool类型, 默认False。是否对每个batch的图片应用不同顺序的Augmenter list。当设置为True时,不同batch之间图片的处理顺序都会不一样,但是同一个batch内顺序相同。
  • deterministic: bool类型, 默认False。

iaa.someof()

将Augmenter中的部分变换应用在图片处理上,而不是应用所有的Augmenter。

iaa.OneOf()

每次从一些列augmenters中选择一个来变换。

iaa.Sometimes()

batch中的一部分图片应用一部分Augmenters,剩下的图片应用另外的Augmenters。

参考资料

数字图像处理系列二】亮度、对比度、饱和度、锐化、分辨率

赞赏

发表评论

textsms
account_circle
email

嵌入式视觉

数字图像处理及图像增强
图像处理基本概念理解 亮度通俗理解就是图像给人肉眼的明暗程度饱和度指的是图像颜色种类的多少对比度指的是图像亮暗的落差值,即图像最大灰度级和最小灰度级之间的差值图像锐化指的是…
扫描二维码继续阅读
2019-08-12
标签
2019年十一月
« 9月    
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
252627282930