循环神经网络和图像分割

Recurrent Neural Networks

序列数据sequence data

前后数据通常具有关联性，
比如：语音识别、音乐生成、视频行为识别、机器翻译、DNA序列分析。

语言模型languag model

语言模型是自然语言处理（NLP）的重要技术。NLP中常把文本看作是离散时间序列，一段长度为T的文本的词依次为$w_1$、$w_2$、…、$w_t$，其中$w_t$是时间步（Time Step）t 的输出或标签。
统计语料库（corpus）中的词频，语言模型将会计算该序列的概率P($w_1,w_2,...,w_t$)
缺点：时间步t的词需要考虑t-1步的词，计算量随t呈指数增长。

循环神经网络recurrent neural networks

RNN是针对序列数据而生的神经网络结构，核心在于循环使用网络层参数，避免时间步增大带来的参数激增。并且，引入隐藏状态（Hidden State）用于记录历史信息，有效的处理数据的前后关联性。

激活函数为tanh，值域为（-1,1）

RNN的隐藏状态可以捕捉截至当前时间步的序列的历史信息。

但是梯度会随时间t呈指数变化，易引发梯度变化或梯度爆炸。

门控循环单元gated recurrent unit

GRU
缓解RNN梯度消失带来的问题，引入门概念，来控制信息流动，使模型更好记住长远时期的信息，并缓解梯度消失。

重置门$R_t$：哪些信息需要遗忘
更新门$Z_t$：哪些信息需要注意

激活函数为Sigmoid，值域为（0,1），0表示遗忘，1表示保留。

更新门一直保持为1的话，信息可有效传递到当前步。

长短期记忆网络long short-term memory

一种带门控机制的循环神经网络LSTM,

引入3个门和记忆细胞（特殊的隐藏状态，记忆历史信息）
遗忘门：哪些信息需要遗忘
输入门：哪些信息需要流入当前记忆细胞
输出门：哪些记忆信息流入隐藏状态

OpenCV 图形图像操作

环境安装：
python.exe -m pip install --upgrade pip
pip install jupyter
pip install opencv-contrib-python

• 读入图像
  cv2.imread()
  读取为B-G-R的通道顺序
  使用cv2.cvtColor(src, cv2.COLOR_BGR2RGB)即可转换为RGB顺序图像

• 通道分离
  cv2.split(img)

• 添加文字
  cv2.putText()

import numpy as np
import cv2
# 创建一个黑色的背景图
img = np.zeros((512,512,3),np.uint8)

# 添加文字
font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX  # 自带的字体
cv2.putText(img, 'caiman', (20, 200), font, 3, (0,255,0), 5)
# 背景，‘文字内容’，左下角起点坐标，字体，比例(越大越大)，颜色，线条粗细

# 创建窗口
winname = 'like'
cv2.namedWindow(winname)

# 显示图像
cv.imshow(winname, img)

# 等待键盘'ESC'命令退出窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow(winname)

文档矫正

放射变换、透视变化

#encoding:utf-8
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像
src = cv2.imread('paper.png')

# 获取图像大小
rows, cols = src.shape[:2]

# 将源图像高斯模糊（去噪）
img = cv2.GaussianBlur(src, (3, 3), 0)
# 灰度化（方便边缘检测）
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(gray, 50, 250, apertureSize = 3)
cv2.imwrite("canny.jpg", edges)
cv2.imshow("canny", edges)

# 通过霍夫变换得到A4纸边缘（点集合）
lines = cv2.HoughLinesP(edges, 1, np.pi/180, 50, minLineLength = 90, maxLineGap = 10)
print(lines)
# 下面输出的点为四个顶点
for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
	print(x1,y1)
	print(x2,y2)
for x3,y3,x4,y4 in lines[1]:
	print(x3,y3)
	print(x4,y4)

# 绘制边缘
for x1,y1,x2,y2 in lines[0]:
	cv2.lines(gray, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 1)

# 根据四个顶点设置图像透视变换矩阵
pos1 = np.float32([[x2,y2], [x4,y4], [x1,y1], [x3,y3]]) 
pos2 = np.float32([[0, 0], [188, 0], [0, 262], [188, 262]])
M = cv2.getPerspectiveTransform(pos1, pos2)
print(M)

# 图像透视变换
result = cv2.warpPerspective(src, M, (190, 272))

# 显示图像
cv2.imshow("original", src)
cv2.imshow("result",result)
cv2.imshow("gray",gray)

# 等待显示
cv2.waitKey(0)
cv2.distroyAllWindows()

Gamma变化

非线性操作
gamma值调整的是图像中的亮度部分，而不会改变过暗或过亮的部分：
当gamma>1时，校正会降低图像亮度，使亮部细节更明显；
当gamma<1时，校正会增加图像亮度，使暗部细节更明显。

import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('img1.png')

def adjust_gamma(image, gamma = 1.0)
	invGamma = 1.0/gamma
	table = []
	for i in range(256):
		table.append(((i / 255.0) ** invGamma) * 255)
	table = np.array(table).astype("uint8")
	print(table)
	return cv2.LUT(image, table)

img_gamma = adjust_gamma(img, 0.8)
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("img_gamma", img_gamma)

cv2.waitKey(0)
cv2.destoryAllWindows()

开运算

先腐蚀（erode）操作，后膨胀（dilate）操作

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('img.png')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 设置结构元素的形状和尺寸
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))
opening = cv2.morphologyEx(img, cv2.MORPH_OPEN, kernel) 

#121:1行2列的第1个图像，122：1行2列的第2个图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img), plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(openning), plt.title('opening')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

对于消除噪音效果很好，
调整结构元素的大小和形状有不同效果。
这是5*5刷子的结果：

传统图像分割

图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程

• 自适应阈值与固定阈值对比
  threshold vs adaptiveThreshold

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('img.png', 0) # 默认为1，0作为灰度图读入

# 固定阈值
ret, th1 = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESHOLD_BINARY)
# 自适应阈值（原图，最大阈值、一般为255，小区域阈值的计算方法，阈值方式，小区域面积，最终阈值等于小区域计算出的阈值再减去此值）
th2 = cv2.adaptiveThreshold(
    img, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY,11, 4)
#全局阈值，均值自适应，高斯加权自适应对比
titles = ['Original', 'Global(v = 127)', 'Adaptive Mean(11,4)', 'Adaptive Mean(55,4)', 'Adaptive Gaussian(17,6)', 'Adaptive Gaussian(11,4)']
images = [img, th1, th2, th3, th4, th5]
for i in range(6):
    plt.subplot(3, 2, i + 1), plt.imshow(images[i], 'gray')
    plt.title(titles[i], fontsize=8)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

• 边缘检测算子
  Canny边缘检测算法：
  • 彩色图像转换为灰度图像
  • 对图像进行高斯模糊（去噪）
  • 计算图像梯度，根据梯度计算图像边缘幅值与角度
  • 沿梯度方向进行非极大值抑制（边缘细化）
  • 双阈值边缘连接处理
  • 二值化图像输出结果

import cv2
import numpy as np
# 以灰度图单通道图读入（彩色图像转换为灰度图像）
img = cv2.imread('lyx.png', 0)
# Canny(源图像，下阈值，上阈值，kernel_size)
v1 = cv2.Canny(img, 80, 200, (3, 3))
v2 = cv2.Canny(img, 50, 100, (5, 5))

# np.vstack()：在竖直方向上堆叠
# np.hstack()：在水平方向上堆叠
ret = np.hstack((v1, v2)) #拼接这样可以对比来看参数不同的效果不同
cv.imshow('caiman', ret)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

分水岭算法

综合应用一下分割methods

分水岭算法步骤：

1. 加载原始图像
2. 阈值分割，将图像分割为黑白两个部分
3. 对图像进行开运算
4. 对开运算结果再进行膨胀，获取大部分背景区域
5. 通过距离变换DistanceTransform获取大部分前景区域
6. 背景区域和前景区域相减abstrac，得到二者重合区域
7. 连通区域处理
8. 最后使用分水岭算法

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Step1.加载图像
img = cv2.imread('image/yezi.jpg')
# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Step2.固定阈值分割，将图像分为黑白部分
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# Step3.对图像进行‘开运算’（先腐蚀后膨胀）
kernel = np.ones((3, 3), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2)

# Step4.对‘开运算’的结果进行膨胀，得到基本就是背景的区域
sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3)

# Step5.通过distanceTransform获取基本就是前景的区域sure_fg
# DIST_L1 DIST_C 只能对应掩膜为3, DIST_L2 可以为3或者5
dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5)
print(dist_transform.max())
ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.1 * dist_transform.max(), 255,0)

# Step6.sure_bg和sure_fg相减，得到背景和前景的重合区域
# 此区域和轮廓区域的关系位未知
sure_fg = np.uint8(sure_fg)
unknow = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg)

# 连通区域处理
ret, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg, connectivity=8) # 对连通区域标号，序号为0~N-1
print("原始markers")
print(markers) # markers相当于对前景目标都做了标记
# OpenCV分水岭算法对物体做的标注都必须大于1，背景标号为0，因此需要加1
markers = markers + 1
# 去掉属于背景区域的部分（让其变为0，成为背景）
markers[unknow==255] = 0

# Step8.分水岭算法
markers = cv2.watershed(img, markers) # 分水岭算法后，所有轮廓的像素点被标注为 -1
print("分水岭的markers")
print(markers)
# 标注为-1的像素点标红，OpenCV中颜色通道顺序为BGR
img[markers == -1] = [0, 0, 255]

# *************************打印******************************
titles = ['thresh', 'sure_bg', 'dist_transform', 'sure_fg', 'unknow','dst']
sure_bg2 = cv2.cvtColor(sure_bg, cv2.COLOR_BGR2RGB)
dist_transform2 = cv2.cvtColor(dist_transform, cv2.COLOR_BGR2RGB)
unknow2 = cv2.cvtColor(unknow, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img2 = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
images = [cv2.cvtColor(thresh, cv2.COLOR_BGR2RGB),sure_bg2, dist_transform2, cv2.cvtColor(sure_fg, cv2.COLOR_BGR2RGB),
          unknow2,img2]
for i in range(6):
    plt.subplot(3, 2, i+1), plt.imshow(images[i],)
    plt.title(titles[i], fontsize = 8)
    plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

145.3628
原始markers
[[0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 ...
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]
 [0 0 0 ... 0 0 0]]
分水岭的markers
[[-1 -1 -1 ... -1 -1 -1]
 [-1  1  1 ...  1  1 -1]
 [-1  1  1 ...  1  1 -1]
 ...
 [-1  1  1 ...  1  1 -1]
 [-1  1  1 ...  1  1 -1]
 [-1 -1 -1 ... -1 -1 -1]]

处理结果放大：

可以实现像素级别的分割，传统方法的精度要比深度学习方法更高