数据分析师-数据挖掘与机器学习-计算机视觉_图像分割技术.docxVIP

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计算机视觉基础

1图像的基本概念

在计算机视觉领域，图像被视为由像素组成的二维矩阵。每个像素包含颜色信息，通常以RGB（红、绿、蓝）或灰度值表示。图像的分辨率由其宽度和高度的像素数量决定，例如，一个640x480的图像意味着它由640列和480行的像素组成。

2像素与图像坐标系

像素是图像的基本单位，每个像素在图像坐标系中都有一个唯一的坐标。坐标系的原点通常位于图像的左上角，x轴向右，y轴向下。例如，像素(0,0)位于图像的左上角，而像素(639,479)在640x480图像中位于右下角。

3图像处理技术简介

图像处理技术是计算机视觉的基础，包括图像增强、图像恢复、图像压缩、图像分割等。其中，图像增强通过调整图像的对比度、亮度或颜色来改善图像质量；图像恢复旨在从模糊或噪声图像中恢复原始图像；图像压缩用于减少图像存储或传输所需的比特数；图像分割则是将图像划分为多个区域，每个区域具有相似的属性，如颜色、纹理或形状。

3.1示例：图像增强-调整亮度和对比度

importcv2

importnumpyasnp

#读取图像

img=cv2.imread(example.jpg,cv2.IMREAD_COLOR)

#调整亮度

brightness=50

img_bright=np.clip(img+brightness,0,255).astype(np.uint8)

#调整对比度

contrast=1.5

img_contrast=np.clip(img*contrast,0,255).astype(np.uint8)

#显示原图和处理后的图像

cv2.imshow(OriginalImage,img)

cv2.imshow(BrightImage,img_bright)

cv2.imshow(ContrastImage,img_contrast)

#等待按键并关闭窗口

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

3.2示例：图像分割-使用K-means聚类

importcv2

importnumpyasnp

fromsklearn.clusterimportKMeans

#读取图像并转换为二维数组

img=cv2.imread(example.jpg,cv2.IMREAD_COLOR)

img=img.reshape((img.shape[0]*img.shape[1],3))

#使用K-means聚类进行图像分割

kmeans=KMeans(n_clusters=5)

kmeans.fit(img)

labels=kmeans.predict(img)

#将聚类结果转换回图像格式

img_segmented=np.zeros_like(img)

foriinrange(5):

img_segmented[labels==i]=kmeans.cluster_centers_[i]

img_segmented=img_segmented.reshape((img.shape[0],img.shape[1],3)).astype(np.uint8)

#显示原图和分割后的图像

cv2.imshow(OriginalImage,img.reshape((img.shape[0],img.shape[1],3)))

cv2.imshow(SegmentedImage,img_segmented)

#等待按键并关闭窗口

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

4计算机视觉的历史与发展

计算机视觉的起源可以追溯到20世纪50年代，当时的研究主要集中在图像处理和模式识别上。随着计算机硬件和算法的发展，计算机视觉在90年代开始迅速发展，出现了许多重要的算法和技术，如SIFT、SURF、HOG等。近年来，深度学习技术的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN），极大地推动了计算机视觉的发展，使其在图像分类、目标检测、图像分割等领域取得了突破性的进展。

4.1示例：使用深度学习进行图像分类

importtensorflowastf

fromtensorflow.keras.preprocessingimportimage

fromtensorflow.keras.applications.resnet50importpreprocess_input,decode_predictions

importnumpyasnp

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