图像分割，ImageSegmentation，就是将数字图像分割为若干个图像子区域（像素的集合，也被称为超像素），改变图像的表达方式，以更容易理解和分析。

很多问题都可以转化为图论问题，然后用图论的基本算法加以解决。图论算法是我们经常用来求解实际问题的一种方法，在数学建模的求解过程中也经常应用。

一、基础知识经过前面的实验可以得知，彩色图像中的RGB图像就是一个三维矩阵，有3个维度，它们分别存储着R元素，G元素，B元素的灰度信息，最后将它们合起来，便是彩色图像。这一次实验涉及CMYK和HSI颜色模型，不妨搜索一下：CMYK：CMYK颜色模型包括青(cyan)、品红(magenta)、黄(yellow)和黑(black)，为避免与Blue混淆，黑色用K表示。彩色打印、印刷等应用领域采用打印墨

原理图像处理中的开操作（Opening）和闭操作（Closing）是形态学（Morphological）操作的两个基本类型，它们都是基于膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）操作。这些操作通常用于二值化图像，但也可以应用于灰度图像。腐蚀（Erosion）腐蚀操作的目的是缩小或消除图像中的前景（通常是白色）对象。在腐蚀操作中，使用一个结构元素（或核）在图像上滑动。如果结构元素在某个位置下的

一、基础知识1、什么是图像分割图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，特性可以是灰度、颜色、纹理等，目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。2、图像分割是怎么实现的图像分割算法基于像素值的不连续性和相似性，不连续性是图像的边缘，再根据制定的准则将图像分割为相似的区域，如阈值处理、区域生长、区域分离和聚合。二、实验要求三、实验记录(具体任务只展示对图片1的处理）总代码

前言：做这个实验的时候很忙，就都是你抄我我抄你了一、基础知识1．为什么要进行图像压缩：图像的数据量巨大，对计算机的处理速度、存储容量要求高。传输信道带宽、通信链路容量一定，需要减少传输数据量，提高通信速度。因此要进行图像压缩，减少数据量。2．怎么进行图像压缩：我们使用霍夫曼编码进行压缩。霍夫曼编码原理是利用信息符号概率分布特性的变字长的编码方法。对于出现概率大的信息符号编以短字长的码，对于出现概率

一、基础知识1.形态学，用于从图像中提取对表达和描绘区域形状有意义的图像分量，使后续的识别工作能够抓住目标对象最为有本质的形状特征，如边界连通区域等。2.膨胀运算：膨胀会使目标区域范围“变大”，将于目标区域接触的背景点合并到该目标物中，使目标边界向外部扩张。作用就是可以用来填补目标区域中某些空洞以及消除包含在目标区域中的小颗粒噪声。3.腐蚀运算：腐蚀可以使目标区域范围“变小”，其实质造成图像的边界

我们学校这门科目是半学期就完结哦，同学们学习的时候要注意时间哦。选择题不用管，到时候会有各种版本的复习资料的。以下这些东西可能会是大题的重点：我根据平时代码总结的，供参考基本操作：1.读图：imread(‘图片路径’)2.显示图：imshow(图片)3.开新窗口：figure()4.rgb转灰度图：rgb2gray(图片)5.灰度图合成彩色图：图片=cat(3,灰度图1，灰度图2，灰度图3);实验

（自上而下，一条一条的走）语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的，***它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。

0.写在前面没想到在CSS里也要再次了解这些颜色单位，感觉回到了大二的数字图像处理，可惜现在已经大四了，感觉并没有学会什么AI的东西1.颜色单位预定义颜色名：HTML和CSS规定了147种颜色名。

1.遥感数字图像的基础遥感数字图像的最基本单元是像元，即遥感成像过程中的采样点，每个像元具有其空间位置特征和属性特征，属性特征常用亮度值（DN）表示，大小是由遥感传感器所探测到的电磁辐射强度决定的。

文章目录9、Splash滤镜10、双色调（Duo-Tone）滤镜11、日光（Daylight）滤镜12、60sTVs效果13、高对比度14、棕褐色/复古滤镜15、晕影效果16、模糊滤镜17、浮雕边缘9、Splash滤镜在Splash滤镜中，仅某些颜色保持原样，其余颜色转换为灰度。为了执行此操作，我们将在HSV颜色空间中使用cv2.inRange。这可用于形成具有该范围内的值的所有像素的掩码，并且这

人脸识别是一个过程，其中你将数字图像或视频帧中的人脸与一个人脸数据库进行匹配。

1.摘要数字图像水印技术在信息安全领域中扮演着至关重要的角色，本文结合离散小波变换、Arnold置乱变换和奇异值分解，实现了对数字图像水印的高效嵌入和提取。

目录一SURF算法概述1积分图2SURF算法3SIFT与SURF二涉及的函数三实践一SURF算法概述

该库包含了诸多在计算机科学领域里所常用的基本数据结构和基本算法。堆、栈、队列、链表，算法包括查找、排序、排列、集合操作。

本文目录数字图像处理期末复习1.填空（每空2分，共20分）1.均值滤波计算2.中值滤波计算3.水平方向一阶锐化计算4.无方向一阶锐化计算5.位图文件存储所需要的数据量计算2.问答（每题10分，共10分）

这里来说明一下做这次的二维码提取算法用到的函数，最后再给出完整的代码！进行图像的二值化，这里可以使用opencv2里的函数threshold，当然在opencv里也有cvThreshold函数（这个函数可以具体参考：http://blog.csdn.net/xuehuic/article/details/7401181）首先我们要了解：最简单的图像分割的方法。应用举例：从一副图像中利用阈值分割出我

数字图像处理二维码识别python+opencv实现二维码实时识别特点：（1）可以实现普通二维码，条形码；（2）解决了opencv输出中文乱码的问题（3）增加网页自动跳转功能（4）实现二维码实时检测和识别代码保证原创

一、相机分类分类方式相机名称特点概要成像过程传统/胶片相机景物成像聚焦在胶片上，形成的像是实像数码相机景物成像聚焦在CCD或CMOS上，光信号转换为电信号，再经过DSP等处理成数字图像，存储在相机存储介质中

1.霍夫圆变换霍夫圆变换(HoughCircleTransform)是一种数字图像处理中的特征提取技术，用于在图像中检测圆形。

在数字图像处理的浩瀚世界中，去除图片中不必要部分的任务，宛如一幅细致的画卷，需精心描绘。这些不必要部分，可能是背景、水印、无关紧要物体或错误部分，它们如同图片中的瑕疵，需要被巧妙地修饰或去除。

知识点复习了一些基本算法，二分，前缀和，差分，双指针，离散化，位运算，归并排序，高精度等比赛情况无做题情况1.CFdiv2A(10题)：A.WeGotEverythingCovered!

四、理解基本算法中递归的概念。五、掌握自定义函数及调用，实现基本算法中的递归方法。六、掌握基本算法中由递归变递推的方法。七、理解基本算法中的分治算法，能够用分治算法实现简单的Python程序。

计算机视觉（ComputerVision）是一门研究如何让计算机能够理解和分析数字图像或视频的学科。简单来说，计算机视觉的目标是让计算机能够像人类一样对视觉信息进行处理和理解。

考试范围：第三章图像处理中的正交变换第四章图像增强第五章图像编码第六章图像复原第八章图像分析绪论图像是一种数据结构，笼统来说是一个二维矩阵，每一个点的信息共同组成了视觉平面数字图像处理的方法根据上文，数字图像处理的第一种方案是空域法

拉普拉斯变换是数字图像处理中的一种技术，其原理是基于拉普拉斯算子，用于检测图像中的边缘和突出细节。具体原理如下：1.拉普拉斯算子：拉普拉斯算子是一种数学算子，用于计算图像的二阶导数。

在数字图像处理领域，PNG和JPG是两种常见的图片格式。PNG以无损压缩而闻名，适用于保存透明背景和保留图像细节；而JPG以有损压缩而著称，适用于在较小的文件大小下保持照片质量。

排序算法是解决实际问题中常用的基本算法之一，应用范围非常广泛。常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序等等。

介绍针对leetcode的热门一百题，解决大多数实习生面试的基本算法题。通过我自己的思路和多种方法，供大家参考。1.两数之和（题号：1)方法一最先想到的就是两个for去遍历匹配。

通过生成逼真的手写数字图像，GAN可以用于数据增强、图像修复、风格迁移等任务，提高模型的性能和泛化能力。生成对抗网络在手写数字生成领域具有广泛的应用前景。主要应用场景包括数

目录1、导入库和手写数字数据集2、把数据可视化3、把数据分成训练数据集和测试数据集4、训练SVM模型5、训练决策树模型6、对所使用的模型进行评估7、对手写数字图像进行预测本项目实现了第一个功能：可以通过导入库和数据集

K-means是数据科学和商业的基本算法。只需4分钟即可了解需要4周时间才弄清楚的内容。让我们深入了解一下。1.K-means是一种流行的用于聚类的无监督机器学习算法。

图像取样和量化一、取样和量化的概念取样：对连续图像的坐标值进行数字化(x,y)量化：对连续图像的幅值进行数字化f(x,y)二、数字图像表示M*N的矩阵，矩阵中的每个元素代表一个像素三、空间和灰度分辨率空间分辨率

在数字图像中，每个像素都有一个灰度值，表示其亮度水平。亮度越高，像素就越明亮，亮度越低，像素就越暗。调整图像的亮度通常是通过改变每个像素的灰度值或应用亮度调整滤镜来实现的。

摄像头是将光学组件获得的光信号，投射到图像传感器上，完成由光信号到电信号的转换，然后再转换为数字图像信号，最

数字图像处理——复习考点填空均值滤波计算中值滤波计算无水平方向一阶锐化计算水平方向无方向——交叉微分无方向——Sobel锐化位图存储所需的数据量计算问答什么是采样，简述采样间隔与图像的关系什么是量化，简述量化等级与图像的关系简述中值滤波器对不同类型的噪声抑制效果对于一张灰度图像

周一：7：09–9：20卫星导航定位（p3），ue4rpg(p167),ue5底层渲染（04A07）socket(2-80),计算几何01A18：30–19:40数字图像处理（p1）,机器视觉（p2），

今天所记录的是当图片经过传输等过程后出现的图像噪声现象及对应解决方法——平滑一、图像噪声在数字图像的采集、处理和传输过程中，可能会受到各种噪声的干扰，这会导致图像质量下降、图像变得模糊，甚至使图像的特征难

计算机视觉是指：让机器通过数字图像或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程，以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的的技术。

图像处理领域一直以来都是计算机科学和工程学的一个重要方向，图像复原则是其中一个重要的研究方向之一。图像复原旨在通过运用各种滤波算法，对图像进行去噪、恢复和改善，以提高图像的质量和可视化效果。在本文中，我们将介绍如下内容：1.采用二维中值滤波对图像进行复原中值滤波是一种常用的去噪方法，通过取像素周围邻域的中值来替代当前像素值。采用二维中值滤波对图像进行复原，这有助于去除图像中的椒盐噪声和其他噪声，提

一、边缘检测原理边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，其目的在于标识数字图像中亮度变化明显的点，图像边缘检测大幅度地减少了

目录一、图像矩1、矩的概念介绍2、相关的API3、代码演示二、点多边形测试1、概念介绍-点多边形测试2、cv::pointPolygonTest3、代码演示一、图像矩引言在数字图像处理、计算机视觉与相关领域中

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引言换脸技术，一直以来都是数字图像处理领域的热门话题。从最早的传统方法到现在的AI驱动技术，换脸技术已经经历了多次重大的技术革新。

在计算机学科里，图形和数字图像是两个不同的概念。图形和图像在计算机中的应用非常广泛，弄清楚图形与图像的区别与联系，才可以正确的理解图形和图像的定义。那么，就和小编一起来看看图形和图像的区别在哪里吧！

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