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  • 图像处理初学者应该学习的100个问题(计算机视觉-转)

    图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗?

    转自:深度学习与NLP 
    图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗?

     

    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://www.toutiao.com/a1649793934048264

    問題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)

    图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗?

     

    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

    图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗?

     

    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

    图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗?

     

    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

    图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗?

     

    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)

    图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗?

     

    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)

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    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)

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    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

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    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

    图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗?

     

    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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