python实现小型搜索引擎设计_推荐:为图像处理初学者设计的100个问题(含python实现代码)...
本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题,涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化(Grayscale)、二值化(Thresholding)、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化(Average Pooling)、最大池化(Max Pooling)、高斯滤波(Gaussian Filter)、中值滤波(Median filter)、仿射变换(Afine Transformations)等100多个知识点。
给出了详细的代码实现,具体的输入输出case情况。
内容整理自:https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen
问题1 - 10
1通道替换
2灰度化(Grayscale)
3二值化(Thresholding)
4大津算法
5HSV 变换
6减色处理
7平均池化(Average Pooling)
8最大池化(Max Pooling)
9高斯滤波(Gaussian Filter)
10中值滤波(Median filter)
问题11 - 20
11均值滤波
12Motion Filter
13MAX-MIN 滤波
14微分滤波
15Sobel 滤波
16Prewitt 滤波
17Laplacian 滤波
18Emboss 滤波
19LoG 滤波
20直方图表示
问题21-30
21直方图归一化(Histogram Normalization)
22直方图操作
23直方图均衡化(Histogram Equalization)
24伽玛校正(Gamma Correction)
25最邻近插值(Nearest-neighbor Interpolation)
26双线性插值(Bilinear Interpolation)
27双三次插值(Bicubic Interpolation)
28仿射变换(Afine Transformations)——平行移动
29仿射变换(Afine Transformations)——放大缩小
30仿射变换(Afine Transformations)——旋转
问题31-40
31仿射变换(Afine Transformations)——倾斜
32傅立叶变换(Fourier Transform)
33傅立叶变换——低通滤波
34傅立叶变换——高通滤波
35傅立叶变换——带通滤波
36JPEG 压缩——第一步:离散余弦变换(Discrete Cosine Transformation)
37峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio)
38JPEG 压缩——第二步:离散余弦变换+量化
39JPEG 压缩——第三步:YCbCr 色彩空间
40JPEG 压缩——第四步:YCbCr+DCT+量化
问题41-50
41Canny边缘检测:第一步——边缘强度
42Canny边缘检测:第二步——边缘细化
43Canny边缘检测:第三步——滞后阈值
44霍夫变换(Hough Transform)/直线检测——第一步:霍夫变换
45霍夫变换(Hough Transform)/直线检测——第二步:NMS
46霍夫变换(Hough Transform)/直线检测——第三步:霍夫逆变换
47形态学处理:膨胀(Dilate)
48形态学处理:腐蚀(Erode)
49开运算(Opening Operation)
50闭运算(Closing Operation)
问题51-60
51形态学梯度(Morphology Gradient)
52顶帽(Top Hat)
53黑帽(Black Hat)
54使用误差平方和算法(Sum of Squared Difference)进行模式匹配(Template Matching)
55使用绝对值差和(Sum of Absolute Differences)进行模式匹配
56使用归一化交叉相关(Normalization Cross Correlation)进行模式匹配
57使用零均值归一化交叉相关(Zero-mean Normalization Cross Correlation)进行模式匹配
584-邻接连通域标记
598-邻接连通域标记
60透明混合(Alpha Blending)
问题61-70
614-邻接的连接数
628-邻接的连接数
63细化处理
64Hilditch 细化算法
65Zhang-Suen 细化算法
66方向梯度直方图(HOG)第一步:梯度幅值・梯度方向
67方向梯度直方图(HOG)第二步:梯度直方图
68方向梯度直方图(HOG)第三步:直方图归一化
69方向梯度直方图(HOG)第四步:可视化特征量
70色彩追踪(Color Tracking)
问题71-80
71掩膜(Masking)
72掩膜(色彩追踪(Color Tracking)+形态学处理)
73缩小和放大
74使用差分金字塔提取高频成分
75高斯金字塔(Gaussian Pyramid)
76显著图(Saliency Map)
77Gabor 滤波器(Gabor Filter)
78旋转 Gabor 滤波器
79使用 Gabor 滤波器进行边缘检测
80使用 Gabor 滤波器进行特征提取
问题81-90
81Hessian 角点检测
82Harris 角点检测第一步:Sobel + Gausian
83Harris 角点检测第二步:角点检测
84简单图像识别第一步:减色化+直方图
85简单图像识别第二步:判别类别
86简单图像识别第三步:评估
87简单图像识别第四步:k-NN
88k-平均聚类算法(k -means Clustering)第一步:生成质心
89k-平均聚类算法(k -means Clustering)第二步:聚类
90k-平均聚类算法(k -means Clustering)第三步:调整初期类别
问题91-100
91利用 k-平均聚类算法进行减色处理第一步:按颜色距离分类
92利用 k-平均聚类算法进行减色处理第二步:减色处理
93准备机器学习的训练数据第一步:计算 IoU
94准备机器学习的训练数据第一步:随机裁剪(Random Cropping)
95神经网络(Neural Network)第一步:深度学习(Deep Learning)
96神经网络(Neural Network)第二步:训练
97简单物体检测第一步----滑动窗口(Sliding Window)+HOG
98简单物体检测第二步----滑动窗口(Sliding Window)+ NN
99简单物体检测第三步----非极大值抑制(Non-Maximum Suppression)
100简单物体检测第三步----评估 Precision, Recall, F-score, mAP
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