图像处理

目标检测的图像特征提取之HOG特征

1、HOG特征:

方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思路为主。

(1)主要思想:

在一副图像中,局部目标的表象和形状(appearance and shape)能够被梯度或边缘的方向密度分布很好地描述。(本质:梯度的统计信息,而梯度主要存在于边缘的地方)。

(2)具体的实现方法是:

首先将图像分成小的连通区域,我们把它叫细胞单元。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。

(3)提高性能:

常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。

一 颜色特征

(一)特点:

颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区 域的方向、大小等变化不敏感,所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。另外,仅使用颜色特征查询时,如果数据库很大,常会将许多不需要的图像也 检索出来。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法,其优点是不受图像旋转和平移变化的影响,进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响,基缺点是没有表达出颜色空间分布的信息。

(二)颜色特征——常用的特征提取与匹配方法

(1)颜色直方图

其优点在于:它能简单描述一幅图像中颜色的全局分布,即不同色彩在整幅图像中所占的比例,特别适用于描述那些难以自动分割的图像和不需要考虑物体空间位置的图像。其缺点在于:它无法描述图像中颜色的局部分布及每种色彩所处的空间位置,即无法描述图像中的某一具体的对象或物体。

论图像识别的预处理技术

图像识别中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度,那么除了能在算法上的优化外,预处理技术在整个项目中占有很重要的因素,然而人们往往忽略这一点。

图像预处理,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理。

图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。预处理过程一般有数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强等步骤。

1.滤波:滤波(Wave filtering)是将信号中特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施。 ps:均值、中值、高斯滤波在一定程度上会影响图像的清晰度,清晰图像无需进行滤波,一般都是有明显的噪点时才进行滤波处理。

2.图像的归一化和直方图有相似性,在一定程度上可以将诡异哈理解为0-255的像素值变为0-1之间,缩小了其分配距离。ps:在目标与背景灰度差别较大时,用较好,否则会出现粘连导致无法分割。

如何一步一步提高图像分类准确率?

作者:曹荣禹

一、问题描述

当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候,我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能(识别率、分类准确率)。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以,我花了一部分时间在公开数据集CIFAR-10 [1] 上进行探索,来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。

CIFAR-10数据集有60000张图片,每张图片均为分辨率为32*32的彩色图片(分为RGB3个信道)。CIFAR-10的分类任务是将每张图片分成青蛙、卡车、飞机等10个类别中的一个类别。本文主要使用基于卷积神经网络的方法(CNN)来设计模型,完成分类任务。

首先,为了能够在训练网络的同时能够检测网络的性能,我对数据集进行了训练集/验证集/测试集的划分。训练集主要用户进行模型训练,验证集主要进行参数调整,测试集主要进行模型性能的评估。因此,我将60000个样本的数据集分成了,45000个样本作为训练集,5000个样本作为验证集,10000个样本作为测试集。接下来,我们一步步来分析,如果进行模型设计和改进。

人工智能之OCR识别技术简析

文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,归属于模式识别和人工智能,是计算机科学的重要组成部分。计算机文字识别,俗称光学字符识别,英文全称是Optical Character Recognition(简称OCR),它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受、人可以理解的格式。OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。

OCR技术的兴起便是从印刷体识别开始的,印刷体识别的成功为后来手写体的发展奠定了坚实的基础。印刷体识别的主要流程大致分为以下几个部分:图像预处理、版面处理、图像切分、特征提取和模型训练、识别后处理。

图像预处理

输入文本经过扫描仪进入计算机后,由于纸张的厚薄、光洁度和印刷质量都会造成文字畸变,产生断笔、粘连和污点等干扰,所以在进行文字识别之前,要对带有噪声的文字图像进行处理。由于这种处理工作是在文字识别之前,所以被称为预处理。预处理一般包括灰度化、二值化,倾斜检测与校正,行、字切分,平滑,规范化等等。

版面处理

版面处理分为三个主要部分,版面分析、版面理解、版面重构。

【视频】GoogLeNet和AlexNet模型处理图像演示

视频展示了GoogLeNet和AlexNet模型处理相同图像的情况。二者皆运行良好,但AlexNet在某些情况下的确表现不佳。
相关文章:在PowerVR GPU上使用卷积神经网络进行物体识别


前往Imagination官方优酷观看: http://v.youku.com/v_show/id_XMjc1NTA0NDA0NA==.html

基于曲率的图像处理

首先,这篇文章基于早前写的英文短文《Curvature Based Image Processing》,但是也包含了一些最新的想法。谨以此文与图像处理同行共勉。

代码:曲率滤波代码(所有实验均可重复)

给定一个图像,我们可以把它当作一个三维曲面。这样,我们就可以利用经典的微分几何工具来处理该三维曲面。假设我们处理后的曲面是,那么我们可以从中提取出处理后的图像,也就是我们处理后的图像。整个过程如下方图片所示。

【干货】图像卷积与滤波的一些知识点

作者:zouxy09

之前在学习CNN的时候,有对卷积进行一些学习和整理,后来就烂尾了,现在稍微整理下,先放上来,以提醒和交流。

一、线性滤波与卷积的基本概念

线 性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果。做法很简单。首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的 名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像。然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来,作为该像素位置的 值。这样就完成了滤波过程。

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对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置,这个操作就叫卷积或者协相关。卷积和协相关的差别是,卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻转,但如果矩阵是对称的,那么两者就没有什么差别了。

Android 图像处理(一) : Shader

之前一段时间,我都在研究Android自定义View的相关知识,随着逐渐的深入,渐渐了解到了一些Android图像处理的知识,主要是Bitmap,Canvas,Shader,Matric,ColorFilter和Xfermode的使用。所以准备写一系列文章介绍一下这些方面的知识。

图像处理相关概念介绍

要想了解Shader的概念,首先要了解Android图像处理中几个比较重要的概念:bitmap,canvas,drawing primitive,paint。需要注意的是,上述四个词并不指android中的类,而是四个概念。

bitmap指画布。画家画图时都需要一块画布,然后才会在画布上绘制各种形状和颜色,Android中的Bitmap就有画布的功能。比如下面这段代码。

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Bitmap这里就充当一个画布的作用,之后Canvas的操作都是在这个Bitmap画布进行绘制。

视频: PowerVR 5XT系列GPU运行OpenGL ES 2.0(ShaderViews demo)

The ShaderViews demonstration illustrates the image processing capabilities of the programmable shaders available through OpenGL ES 2.0 on PowerVR SGX enabled platforms.

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