python 图片识别服装_Python与服装图像1
1. 相机畸变原因
解析:径向畸变(进大远小);切向畸变(透镜与成像平面不平行)。
2. 单反相机
解析:单反数码相机指的是单镜头反光数码相机,即Digital(数码)、Single(单独)、Lens(镜头)、Reflex(反光)的英文缩写DSLR。目前市面上常见的单反数码相机品牌有:尼康、佳能、宾得、索尼等。
3. 单目视觉,双目视觉,双目立体视觉
解析:
(1)单目视觉
(2)双目视觉
(3)双目立体视觉
说明:从单目视觉,双目视觉和双目立体视觉的2D图像中恢复3D图像。
4. glob模块
解析:glob模块是用来查找匹配的文件。比如,*匹配所有,?匹配一个字符。如果没有匹配的文件,那么glob.glob(path)将返回一个空的列表。
5. criteria
迭代停止的模式选择,这是一个含有三个元素的元组型数,格式为(type,max_iter,epsilon)。其中,type又有两种选择,如下所示:
(1)cv2.TERM_CRITERIA_EPS :精确度(误差)满足epsilon停止。
(2)cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER:迭代次数超过max_iter停止。
(3)cv2.TERM_CRITERIA_EPS+cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER,两者合体,任意一个满足结束。
6. 图像类型
解析:
(1)二值图像:每个像素不是黑就是白,其灰度值没有中间过渡的图像。
(2)灰度图像:一个像素只有一个值,不同的值就代表不同的灰度等级,也就呈现不同程度的灰色(0级为黑色,255级为白色)。
(3)彩色图像:每个像素通常是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个分量来表示的,分量介于[0,255]之间。
(4)索引图形
说明:一张未压缩的1024x768大小的16位彩色图像,图像文件字节数 = 图像分辨率 × 颜色深度 ÷ 8,即1024×768×16÷8 = 1572864Bytes = 1536KB = 1.5MB。
7. 图层
解析:图层就像是含有文字或图形等元素的胶片,一张张按顺序叠放在一起,组合起来形成页面的最终效果。图层可以将页面上的元素精确定位。图层中可以加入文本、图片、表格、插件,也可以在里面再嵌套图层。图层常见类型包括:(1)普通层(2)背景层(3)文字层(4)调节层(5)效果层(6)图形层(7)图层组(8)图层蒙版(9)图层剪贴组。
8. numpy.mgrid
解析:
>>> np.mgrid[0:9,0:7]
array([[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
[3, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
[4, 4, 4, 4, 4, 4, 4],
[5, 5, 5, 5, 5, 5, 5],
[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6],
[7, 7, 7, 7, 7, 7, 7],
[8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]],
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]]])
>>> a = np.mgrid[0:9,0:7]
>>> a.size
126
>>> a.shape
(2L, 9L, 7L)
说明:a是三维矩阵,a.shape=(2L, 9L, 7L)表示2页9行7列的三维矩阵。
9. numpy.reshape
解析:如果reshape的矩阵中有-1,那么该维度需要推断。
说明:Python使用del删除变量。
10. cv2.findChessboardCorners(image, patternSize[, corners[, flags]]) → retval, corners
解析:Finds the positions of internal corners of the chessboard.
11. cv2.waitKey和cv2.destroyAllWindows
解析:
(1)cv2.waitKey():键盘绑定函数,共一个参数,表示等待毫秒数,将等待特定的几毫秒,看键盘是否有输入,返回值为ASCII值。如果其参数为0,则表示无限期的等待键盘输入。
(2)cv2.destroyAllWindows():删除建立的全部窗口。
12. cv2.findChessboardCorners,cv2.cornerSubPix,cv2.drawChessboardCorners
解析:
(1)cv2.findChessboardCorners:Finds the positions of internal corners of the chessboard.
eg: cv2.findChessboardCorners(image, patternSize[, corners[, flags]]) → retval, corners
(2)cv2.cornerSubPix:Refines the corner locations.
eg: cv2.cornerSubPix(image, corners, winSize, zeroZone, criteria) → None
(3)cv2.drawChessboardCorners:Renders the detected chessboard corners.
eg: cv2.drawChessboardCorners(image, patternSize, corners, patternWasFound) → None
13. 相机标定
解析:求解相机内部参数和外部参数,根据参数对畸变图像进行修复。畸变主要有两种:径向畸变和切向畸变。径向畸变矫正,如下所示:
切向畸变矫正,如下所示:
5个畸变系数,如下所示:
相机内部参数是相机特异的,它包括的信息有焦距(
),光学中心(
)等,这也被称为相机矩阵,它完全取决于相机自身。相机外部参数与旋转和变换向量相对应,它可以将3D点的坐标转换到坐标系统中。
参考文献:
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