📅  最后修改于: 2020-12-30 10:30:47        🧑  作者: Mango

透视变换一般而言，透视意味着当人的眼睛看到一个物体时，它靠近眼睛看起来更大，而远离眼睛则看起来很小。转换是指将对象从一种状态转移到另一种状态。透视变换的工作原理与人类的视觉和相机工作原理相同，即将3D世界转换为2D图像。参照系参考系由一个抽象坐标系和一组固定坐标系和测量值的参考点组成。为了定义参考帧，仅需要n + 1个参考点。使用直角坐标系时，要从原点定义一个参考点，每个参考点均在n个坐标轴上相距...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:31:42        🧑  作者: Mango

每像素位数的概念BPP或每像素位数用于表示每个像素的位数，该数量取决于颜色或BPP的深度。位位也称为二进制位，是计算机中最小的数据单位。一位为0或1。式：以下是不同颜色的数量：Bits per pixelNumber of colors1 bpp2 colors2 bpp4 colors3 bpp8 colors4 bpp16 colors5 bpp32 colors6 bpp64 colors7...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:32:35        🧑  作者: Mango

图像类型有三种类型的图像。它们如下：1.二进制图像这是最简单的图像类型。它仅采用两个值，即，黑白或0和1。二进制图像由1位图像组成，并且仅采用1个二进制数字表示一个像素。二进制图像通常用于一般形状或轮廓。例如：光学字符识别(OCR)。使用阈值运算生成二进制图像。当像素高于阈值时，则将其变为白色('1')，低于阈值时将其变为黑色('0')2.灰度图像灰度图像是单色图像，表示它们只有一种颜色。灰度图像...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:33:42        🧑  作者: Mango

颜色代码转换不同的颜色代码我们知道这里的颜色是24位格式的，这意味着8位红色，8位绿色，8位蓝色。通过更改3个部分的数量，可以制作不同的颜色。二进制颜色格式颜色：黑色图片：十进制代码：RGB(0,0,0)说明：对于纯黑色，R，G，B的所有三个部分均为0颜色：白色图片 ：十进制：RGB(255，255，255)说明：对于纯白色，R，G，B的所有三个部分均为255RGB颜色模型颜色：红色图片 ：十进制...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:34:36        🧑  作者: Mango

灰度到RGB转换要将灰度图像转换为彩色或RGB格式，我们有两种方法。两种方法都有其优点和缺点。将灰度图像转换为RGB的方法如下：1.平均方法这是最简单的方法。我们必须取所有三种颜色的平均值。公式：(R + G + B)/ 3例如：说明如我们所见，通过应用平均值方法，图像中会发生变化。但是结果是出乎意料的，因为我们想要一个灰度图像，但是变成了黑色图像。问题发生此问题的原因是我们平均采用了3种颜色。这...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:35:37        🧑  作者: Mango

采样概念采样仅对自变量进行。例如，如果我们在采样中将x轴数字化。采样分为两部分：上采样下采样由于噪声，采样信号会有变化。为了减少噪声，需要使用更多的样本，这意味着需要更多的数据或像素，从而可以得到更好的图像，同时噪声更少。在图像中，像素是最小的元素，以矩阵形式表示。在采样中，在X轴上获取的采样数是连续的，并且是指该图像中的像素数。过采样正如我们在上面看到的，有两种类型的采样：上采样和下采样。上采样...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:36:36        🧑  作者: Mango

每英寸的像素，点和线百万像素数码相机使用像素元素(也称为像素)来捕获图像。像素数越多，该图像的分辨率越高。计算相机百万像素的公式：例：让我们以图像的尺寸为例：2500 X 3192所以，根据公式(2500 * 3192)/ 1百万= 7.9 = 8兆像素(大约)。长宽比长宽比是图像的高度和宽度之间的比率。冒号用于分隔两个数字。不同屏幕上的不同图像的比例不同。常见的长宽比如下：1.33：1、1.37...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:37:29        🧑  作者: Mango

解析度灰度分辨率灰度分辨率是指准备显示图像时使用的灰色阴影数。在灰度级分辨率中，灰度级数是2的整数次幂，最常用的值是8位。它可以根据应用程序而变化。数字图像具有较高的灰度分辨率，该灰度分辨率由大量的灰色阴影组成。在较高的灰度分辨率下，图像以比较低的灰度分辨率大的位深显示。BPPBPP或每个像素的位数用于表示每个像素的位数，该数量取决于颜色或BPP的深度。位位也称为二进制位，是计算机中最小的数据单位...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:38:24        🧑  作者: Mango

什么是量化?量化是一种有损压缩技术，可通过将一系列值压缩到单个量子来实现。换句话说，我们也可以说这是将值的连续范围转换为离散值的有限范围的过程。在给定的流中，当离散符号减少时，流变得更可压缩。例如，当我们减少数字图像中的颜色数量时，文件大小也会减小。使用诸如JPEG中的DCT数据量化和JPEG 2000中的DWT数据量化之类的应用程序。众所周知，位用于表示像素强度，这是有限的，这就是为什么需要量化...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:39:16        🧑  作者: Mango

抖动抖动是一种将灰度图像转换为黑白图像的技术。它用于创建实际上不存在的颜色的幻觉。抖动是通过随机排列像素来完成的。抖动以噪声形式施加，以防止量化误差。下图有不同程度的抖动。抖动方法有以下三种：随机抖动有序抖动误差扩散抖动随机抖动在随机抖动中，错误表现为噪声。有序抖动在有序抖动中，错误会以伪形式随机发生。误差扩散抖动在误差扩散抖动中，在相邻像素中发生误差。...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:40:10        🧑  作者: Mango

直方图介绍在数字图像处理中，直方图用于数字图像的图形表示。图是每个色调值的像素数图。如今，数码相机中存在图像直方图。摄影师使用它们来查看捕获的色调分布。在图形中，图形的水平轴用于表示色调变化，而垂直轴用于表示该特定像素中的像素数。黑色和深色区域表示在水平轴的左侧，中灰色表示在中间，垂直轴表示区域的大小。直方图的应用在数字图像处理中，直方图用于软件中的简单计算。它用于分析图像。图像的属性可以通过对直...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:41:02        🧑  作者: Mango

亮度和对比度亮度亮度是一种视觉感知，其中光源似乎正在反射光。亮度是被观察对象的主观属性。亮度是绝对术语，与亮度不同。彩色屏幕使用三种颜色，即RGB方案(红色，绿色和蓝色)，屏幕的亮度取决于红色，绿色和蓝色像素的振幅之和，并除以3。亮度的感知取决于视错觉是显得更亮或更暗。降低亮度时，颜色显得暗淡；增加亮度时，颜色则更清晰。在移动设备中，当亮度设置较高时，与低设置相比，设备电池会快速耗电。对比对比度是...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:42:00        🧑  作者: Mango

数字图像处理系统在计算机科学中，数字图像处理使用算法对数字图像执行图像处理以提取一些有用的信息。与模拟图像处理相比，数字图像处理具有许多优点。广泛的算法可以应用于输入数据，可以避免在处理过程中出现诸如噪声和信号失真之类的问题。众所周知，图像是二维定义的，因此DIP可以在多维系统中建模。图像处理的目的DIP的主要目的分为以下5组：可视化：观察不可见的对象。图像锐化和还原：用于获得更好的图像分辨率。图...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:43:00        🧑  作者: Mango

灰度转换所有图像处理技术都专注于灰度转换，因为它直接在像素上运行。灰度图像包含256级灰度，并且在直方图中，水平轴的范围是0到255，垂直轴取决于图像中像素的数量。图像增强技术的最简单公式为：其中T是变换，r是像素值，s是处理前后的像素值。让，'r'和's'用于表示f和g在(x，y)处的灰度级共有三种类型的转换：线性的对数权力法总体图如下所示：线性变换线性变换包括身份变换和负变换。在身份转换中，图...

📅  最后修改于: 2020-12-30 10:43:53        🧑  作者: Mango

卷积的概念卷积用于许多事情，例如计算导数，检测边缘，应用模糊等，所有这些操作都使用“卷积内核”完成。卷积核是一个很小的矩阵，在这个矩阵中，每个单元都有一个数字以及一个锚点。锚点用于了解内核相对于图像的位置。它从图像的左上角开始，并在每个像素上顺序移动。内核在图像上的每个位置重叠几个像素。每个重叠的像素相乘然后相加。并将总和设置为当前位置的值。卷积是将图像的每个元素添加到其本地邻居中，然后由内核对其...