Разное

Image toolbox processing: Image Processing Toolbox Documentation

Содержание

Image Processing Toolbox MatLab

RADIOMASTER

Лучшие смартфоны на Android в 2022 году

Серия iPhone от Apple редко чем удивляет. Когда вы получаете новый iPhone, общее впечатление, скорее всего, будет очень похожим на ваше предыдущее устройство. Однако всё совсем не так в лагере владельцев устройств на Android. Существуют телефоны Android всех форм и размеров, не говоря уже о разных ценовых категориях. Другими словами, Android-телефон может подойти многим. Однако поиск лучших телефонов на Android может быть сложной задачей.

Нужна сертификация по ГОСТ Р
Сертификация под ключ! Акции до конца месяца
rostest24.ru

Документация Схемотехника CAD / CAM Статьи

MathCAD 12 MatLab OrCAD P CAD AutoCAD MathCAD 8 — 11

  • Главная
    • /
  • org/Breadcrumb»>База знаний
    • /
  • CAD / CAM
    • /
  • MatLab

Урок 23. Знакомство с пакетами расширения MATLAB Вывод списка пакетов расширения
Simulink for Windows
Real Time Windows Target и Workshop
Report Generator для MATLAB и Simulink
Neural Networks Toolbox
Fuzzy Logic Toolbox
Symbolic Math Toolbox
Пакеты математических вычислений
NAG Foundation Toolbox
Spline Toolbox
Statistics Toolbox
Optimization Toolbox
Partial Differential Equations Toolbox
Пакеты анализа и синтеза систем управления
Control System Toolbox
Nonlinear Control Design Toolbox
Robust Control Toolbox
Model Predictive Control Toolbox
мю — Analysis and Synthesis
Stateflow
Quantitative Feedback Theory Toolbox

LMI Control Toolbox
Пакеты идентификации систем
System Identification Toolbox
Frequency Domain System Identification Toolbox
Дополнительные пакеты расширения MATLAB
Communications Toolbox
Digital Signal Processing (DSP) Blockset
Fixed-Point Blockset
Пакеты для обработки сигналов и изображений
Signal Processing Toolbox
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox
Image Processing Toolbox
Wavelet Toolbox
Прочие пакеты прикладных программ
Financial Toolbox
Mapping Toolbox
Power System Blockset
Data Acquisition Toolbox и Instrument Control Toolbox
Database toolbox и Virtual Reality Toolbox
Excel Link
MATLAB Compiler
Что нового мы узнали?

Пакет Image Processing предоставляет ученым, инженерам и даже художникам широкий спектр средств для цифровой обработки и анализа изображений.

Будучи тесно связанным со средой разработки приложений MATLAB, пакет Image Processing Toolbox освобождает вас от выполнения длительных операций кодирования и отладки алгоритмов, позволяя сосредоточить усилия на решении основной научной или практической задачи. Основные свойства пакета:

восстановление и выделение деталей изображений;

работа с выделенным участком изображения;

анализ изображения;

линейная фильтрация;

преобразование изображений;

геометрические преобразования;

увеличение контрастности важных деталей;

бинарные преобразования;

обработка изображений и статистика;

цветовые преобразования;

изменение палитры;

преобразование типов изображений.

Пакет Image Processing дает широкие возможности для создания и анализа графических изображений в среде MATLAB. Этот пакет обеспечивает чрезвычайно гибкий интерфейс, позволяющий манипулировать изображениями, интерактивно разрабатывать графические картины, визуализировать наборы данных и аннотировать результаты для технических описаний, докладов и публикаций. Гибкость, соединение алгоритмов пакета с такой особенностью MATLAB, как матрично-векторное описание делают пакет очень удачно приспособленным для решения практически любых задач по разработке и представлению графики. Примеры применения этого пакета в среде системы MATLAB были даны в уроке 7. В MATLAB входят специально разработанные процедуры, позволяющие повысить эффективность графической оболочки. Можно отметить, в частности, такие особенности:

интерактивная отладка при разработке графики;

профилировщик для оптимизации времени выполнения алгоритма;

средства построения интерактивного графического интерфейса пользователя (GUI Builder) для ускорения разработки GUI-шаблонов, позволяющие настраивать его под задачи пользователя.

Этот пакет позволяет пользователю тратить значительно меньше времени и сил на создание стандартных графических изображений и, таким образом, сконцентрировать усилия на важных деталях и особенностях изображений.

MATLAB и пакет Image Processing максимально приспособлены для развития, внедрения новых идей и методов пользователя. Для этого имеется набор сопрягаемых пакетов, направленных на решение всевозможных специфических задач и задач в нетрадиционной постановке.

Пакет Image Processing в настоящее время интенсивно используется в более чем 4000 компаниях и университетах по всему миру. При этом имеется очень широкий круг задач, которые пользователи решают с помощью данного пакета, например космические исследования, военные разработки, астрономия, медицина, биология, робототехника, материаловедение, генетика и т.

д.

 

Нравится

Твитнуть

Теги MatLab САПР

Сюжеты MatLab

Знакомство с матричной лабораторией MATLAB MatLab

7933 0

Визуализация и графические средства MatLab

9448 0

Техническая документация по системе MatLab

6014 0

Комментарии (0)

Вы должны авторизоваться, чтобы оставлять комментарии.

Вход

О проекте Использование материалов Контакты

Новости Статьи База знаний

Радиомастер
© 2005–2022 radiomaster.ru

При использовании материалов данного сайта прямая и явная ссылка на сайт radiomaster.ru обязательна. 0.2441 s

Содержание Image Processing Toolbox

Обработка сигналов и изображений \ Image Processing Toolbox

Описание Image Processing Toolbox

1. Что такое Image Processing Toolbox?    Конфигурация системы    Сопутствующие продукты 2. Пример 1 — Некоторые основные понятия    Считывание и отображение изображений    Информация об изображении в рабочем пространстве    Улучшение контраста изображений    Запись изображений в файл на диск    Получение информации о графическом файле 3.  Пример 2 — Основы    Считывание и отображение изображения    Оценка и аппроксимация значений пикселей фона    Аппроксимация и просмотр поверхности фона    Создание изображения с равномерным фоном    Улучшение контраста на обрабатываемом изображении    Создание бинарного изображения    Определение числа объектов на изображении    Анализ матрицы меток    Отображение матрицы меток в виде псевдоцветного индексного изображения    Измерение свойств объектов на изображении    Вычисление статистических свойств объектов изображения 4. Получение помощи    Оперативная помощь    Демонстрационная версия приложения Image Processing Toolbox    Группы новостей MATLAB (MATLAB Newsgroup)    Список изображений 5. Примеры    Вступительные примеры        Пример 1 — Некоторые основные понятия        Пример 2 — Основы        Считывание данных изображения    Визуализация изображений        Визуализация индексных изображений        Визуализация полутоновых изображений        Визуализация бинарных изображений        Визуализация полноцветных изображений        Специальные подходы к визуализации           Добавление палитры           Одновременное отображение всех фреймов многофреймового изображения           Преобразование многофреймового массива в последовательность           Отображение текстуры    Модульные средства        Вставка средств Pixel Region Tool в текущее окно отображения        Создание Pixel Information GUI        Увеличение возможностей управления дополнительными средствами в GUI        Создание средств сравнения изображения    Морфологические примеры        Создание структурного элемента        Морфологическая операция раскрытия изображений        Морфологическая операция эрозии изображений        Комбинация морфологических операций раскрытия и эрозии        Морфологическая операция заливки отверстий        Поиск пиков и впадин        Просмотр матрицы меток        Выбор объектов на бинарном изображении        Поиск площадей объектов на бинарном изображении        Вычисление числа Эйлера бинарного изображения    Анализ изображений        Определение границ        Использование квадратичной декомпозиции        Детектирование линий с использованием преобразования Хоха    Улучшение изображений        Регулировка значений интенсивностей в зависимости от диапазона        Контрастно-ограниченное адаптивное выравнивание гистограммы        Декорреляционное растяжение        Удаление шума           Использование линейной фильтрации           Использование медианной фильтрации           Использование адаптивной фильтрации    Работа с областями интереса        Выбор полигона        Фильтрация области    Восстановление изображений        Устранение размытостей с помощью винеровской фильтрации        Устранение размытостей с помощью регуляризационного фильтра        Устранение размытостей методом Лаки-Ричардсона        Устранение размытостей методом слепой деконволюции    Работа с цветом        Определение глубины цвета        Уменьшение числа цветов на изображении        Уменьшение числа цветов на индексном изображении        Сглаживание цветовых переходов        Выполнение преобразования цветовых пространств        Преобразования между устройство-зависимыми цветовыми пространствами 6.

 Введение    Изображения в MATLAB и Image Processing Toolbox        Системы координат    Типы изображений в приложении        Бинарные изображения        Индексные изображения        Полутоновые изображения        Полноцветные изображения    Преобразование типов изображений        Преобразование цветовых пространств    Преобразования классов изображений        Потеря информации при преобразованиях        Преобразования индексных изображений    Работа с последовательностями изображений        Пример: Обработка последовательности изображений        Многофреймовый массив изображений    Арифметические операции с данными изображений        Арифметические операции с значениями интенсивностей изображения        Формирование серии арифметических операций 7. Считывание и запись данных изображения    Получение информации о графическом файле    Считывание данных изображения        Считывание многомерных изображений из графического файла    Запись данных изображения        Установка дополнительных форматов -установка параметров        Считывание и запись бинарных изображений в однобитном формате        Определение типа данных изображения при записи в файл    Преобразование форматов графических файлов    Считывание и запись данных в файл медицинского формата        Считывание метаданных из DICOM-файла        Считывание данных изображения из DICOM-файла        Запись данных изображения или метаданных в DICOM-файл        Использование формата Analyze 7. 5        Использование межфайлового формата 8. Визуализация и анализ изображений    Обзор        Описание установок свойств графических объектов    Использование функции imshow для визуализации изображений        Описание возможностей увеличения изображения    Использование Image Tool для анализа изображений        Открытие Image Tool        Описание возможностей масштабирования изображения при его визуализации        Описание палитры        Передача данных изображения из рабочего пространства        Передача данных изображения в рабочее пространство        Закрытие Image Tool        Печатание изображений в Image Tool    Использование навигации в приложении Image Tool        Обзор других возможностей навигации        Работа с опцией Pan        Масштабирование изображений        Установка увеличения изображения    Получение информации о пикселях на изображении        Определение значений отдельных пикселей        Определение динамического диапазона изображения        Просмотр значений пикселей с помощью приложения Pixel Region Tool    Измерение некоторых характеристик изображений        Использование Distance Tool        Измерение координат конечных точек и расстояния между ними        Настройка некоторых параметров приложения Distance Tool    Получение информации об изображении    Регулировка контраста и яркостей изображения        Использование приложения Adjust Contrast Tool        Пример: Регулировка контраста и яркостей изображения        Использование Window/Level Tool        Регулировка контраста    Просмотр нескольких изображений        Визуализация каждого изображения в отдельном окне        Визуализация нескольких изображений в одном окне отображения    Установка свойств отображения        Пространственные преобразования        Интерполяция        Типы изображений        Изменение размеров изображения        Поворот изображений        Вырезание изображений        Выполнение основных пространственных преобразований        Линейная фильтрация и проектирование фильтров        Линейная фильтрация        Свертка        Корреляция    Фильтрация с использованием функции imfilter        Типы данных        Опции корреляции и свертки        Опция дополнения края изображения        Многомерная фильтрация    Использование предопределенных типов фильтров    Частотные методы преобразований    Пример частотного метода    Локальные (оконные) методы    Создание желательной амплитудно-частотной характеристики    Вычисление частотного отклика фильтра    Некоторые виды преобразований в обработке изображений 9.  Реконструкция изображений    Обратное преобразование Радона    Пример: восстановление изображения на основе данных параллельных проекций    Преобразования Радона для модели головы человека с использованием 90 проекций    Проекционные данные с расходящимся пучком    Преобразование Фурье    Дискретное косинусное преобразование    Матрица дискретных косинусных преобразований    Дискретные косинусные преобразования и сжатие изображений    Преобразования Радона    Визуализация преобразований Радона    Использование преобразований Радона при детектировании линий    Улучшение визуального качества цветных изображений

Соседние файлы в папке MatLab

  • #

    23.02.2015205.63 Кб43Видоизменение гистограмм.docx

  • #

    23.02.2015179.4 Кб56Визуализация изображений.docx

  • #

    23.02.201521.54 Кб40Получение помощи.docx

  • #

    23. 02.2015138.76 Кб41Построение гистограмм.docx

  • #

    23.02.2015521.41 Кб45Регулировка границ диапазона и фильтры.docx

  • #

    23.02.201524.65 Кб76Содержание Image Processing Toolbox.docx

  • #

    23.02.201516.77 Кб201теория обработки изображений.docx

  • #

    23.02.201573.03 Кб45Улучшение контраста.docx

  • #

    23.02.2015526.38 Кб44фильтрация маской.docx

Библиотека Image Processing Toolbox

Заглавная страница
Избранные статьи
Случайная статья
Познавательные статьи
Новые добавления
Обратная связь

КАТЕГОРИИ:

Археология
Биология
Генетика
География
Информатика
История
Логика
Маркетинг
Математика
Менеджмент
Механика
Педагогика
Религия
Социология
Технологии
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология

ТОП 10 на сайте

Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации

Техника нижней прямой подачи мяча.

Франко-прусская война (причины и последствия)

Организация работы процедурного кабинета

Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний

Коммуникативные барьеры и пути их преодоления

Обработка изделий медицинского назначения многократного применения

Образцы текста публицистического стиля

Четыре типа изменения баланса

Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву



Мы поможем в написании ваших работ!

ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

Влияние общества на человека

Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации

Практические работы по географии для 6 класса

Организация работы процедурного кабинета

Изменения в неживой природе осенью

Уборка процедурного кабинета

Сольфеджио. Все правила по сольфеджио

Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления

⇐ ПредыдущаяСтр 4 из 5Следующая ⇒

Для визуализации моделирования система MatLab имеет библиотеку Image Processing Toolbox, которая обеспечивает широкий спектр функций, поддерживающих визуализацию проводимых вычислений непосредственно из среды MatLab, увеличение и анализ, а также возможность построения алгоритмов обработки изображений. Усовершенствованные методы графической библиотеки в соединении с языком программирования MatLab обеспечивают открытую расширяемую систему, которая может быть использована для создания специальных приложений, пригодных для обработки графики.

Основные средства библиотеки Image Processing Tollbox:

построение фильтров, фильтрация и восстановление изображений;

увеличение изображений;

анализ и статистическая обработка изображений;

выделение областей интересов, геометрические и морфологические операции;

манипуляции с цветом;

двумерные преобразования;

блок обработки;

средство визуализации;

запись/чтение графических файлов.

Таким образом, систему MatLab можно использовать для обработки изображений, сконструировав собственные алгоритмы, которые будут работать с массивами графики как с матрицами данных. Поскольку язык MatLab оптимизирован для работы с матрицами, в результате обеспечивается простота использования, высокая скорость и экономичность проведения операций над изображениями.


Таким образом, программу MatLab можно использовать для восстановления испорченных изображений, шаблонного распознавания объектов на изображениях или же для разработки каких-либо собственных оригинальных алгоритмов обработки изображений. Библиотека Image Processing Tollbox упрощает разработку высокоточных алгоритмов, поскольку каждая из функций, включенных в эту библиотеку, оптимизирована для максимального быстродействия, эффективности и достоверности вычислений. Кроме того, библиотека обеспечивает разработчика многочисленным инструментарием для создания собственных решений и для реализаций сложных приложений обработки графики. А при анализе изображений использование мгновенного доступа к мощным средствам визуализации помогает моментально увидеть эффекты увеличения, восстановления и фильтрации.

Другие возможности MatLab

Кроме уже перечисленных библиотек системы MatLab можно также отметить System Identification Toolbox — набор инструментов для создания математических моделей динамических систем, основанных на наблюдаемых входных/выходных данных. Особенностью этого инструментария является наличие гибкого пользовательского интерфейса, позволяющего организовать данные и модели. Библиотека System Identification Toolbox поддерживает как параметрические, так и непараметрические методы. Интерфейс системы облегчает предварительную обработку данных, работу с итеративным процессом создания моделей для получения оценок и выделения наиболее значимых данных. Быстрое выполнение с минимальными усилиями таких операций, как открытие/сохранение данных, выделение области возможных значений данных, удаление погрешностей, предотвращение ухода данных от характерного для них уровня.

Наборы данных и идентифицируемые модели организуются графически, что позволяет легко вызвать результаты предыдущих анализов в течение процесса идентификации системы и выбрать следующие возможные шаги процесса. Основной пользовательский интерфейс организует данные для показа уже полученного результата. Это облегчает быстрое сравнение по оценкам моделей, позволяет выделять графическими средствами наиболее значимые модели и исследовать их показатели.

А что касается математических вычислений, то MatLab предоставляет доступ к огромному количеству подпрограмм, содержащихся в библиотеке NAG Foundation Library компании Numerical Algorithms Group Ltd (инструментарий имеет сотни функций из различных областей математики, и многие из этих программ были разработаны широко известными в мире специалистами). Это уникальная коллекция реализаций современных численных методов компьютерной математики, созданных за последние три десятка лет. Таким образом, MatLab вобрала и опыт, и правила, и методы математических вычислений, накопленные за тысячи лет развития математики. Одну только прилагаемую к системе обширную документацию вполне можно рассматривать как фундаментальный многотомный электронный справочник по математическому обеспечению.

Из недостатков системы MatLab можно отметить невысокую интегрированность среды (очень много окон, с которыми лучше работать на двух мониторах), не очень внятную справочную систему (а между тем объем фирменной документации достигает почти 5 тыс. страниц, что делает ее трудно обозримой) и специфический редактор кода MatLab-программ. Сегодня система MatLab широко используется в технике, науке и образовании, но все-таки она больше подходит для анализа данных и организации вычислений, нежели для чисто математических выкладок.

Поэтому для проведения аналитических преобразований в MatLab используется ядро символьных преобразований Maple, а из Maple для численных расчетов можно обращаться к MatLab. Ведь недаром символьная математика Maple вошла составной частью в целый ряд современных пакетов, а численный анализ от MatLab и наборы инструментов (Toolboxes) уникальны. Тем не менее, математические пакеты Maple и MatLab — это интеллектуальные лидеры в своих классах, это образцы, определяющие развитие компьютерной математики.

Альтернативные пакеты

В качестве более простых, но идеологически близких альтернатив программе MatLab можно отметить такие пакеты, как Octave (http://www.octave.org/), KOctave (bubben.homelinux.net/~matti/koctave/) и Genius (www.jirka.org/genius.html).

Octave — это программа числовых вычислений, хорошо совместимая с MatLab. Интерфейс системы Octave, конечно, беднее, и у нее нет таких уникальных библиотек, как у MatLab, зато это очень простая в освоении программа, нетребовательная к системным ресурсам. Распространяется Octave на условиях открытой лицензии с исходным кодом (OpenSource) и может стать хорошим подспорьем для учебных заведений.

Программа KOctave по сути представляет собой более продвинутый графический интерфейс для системы Octave. В результате использования KOctave система Octave становится полностью похожей на MatLab.

Простенькая математическая программа Genius, естественно, не может поспорить по мощности с именитыми конкурентами, но идеология математических преобразований у нее сходна с MatLab и Maple. Распространяется Genius тоже на условиях открытой лицензии с исходным кодом (OpenSource). Она имеет собственный язык GEL, развитый инструментарий Genius Math Tool и хорошую систему подготовки документов для публикации (с использованием таких языков оформления, как LaTeX, Troff (eqn) и MathML). Очень хороший графический интерфейс программы Genius сделает работу с ней простой и удобной.

MathCad

В отличие от мощного и ориентированного на высокоэффективные вычисления при анализе данных пакета MatLab, программа MathCad (текущая версия 13, http://www.mathsoft.com/, http://www.mathcad.com/) — это, скорее, простой, но продвинутый редактор математических текстов с широкими возможностями символьных вычислений и прекрасным интерфейсом. MathCad не имеет языка программирования как такового, а движок символьных вычислений заимствован из пакета Maple. Зато интерфейс программы MathCad очень простой, а возможности визуализации богатые. Все вычисления здесь осуществляются на уровне визуальной записи выражений в общеупотребительной математической форме. Пакет имеет подробную документацию, функцию обучения использованию, целый ряд дополнительных модулей и приличную техническую поддержку производителя (как можно видеть по версии продукта, обновление этой программы происходит чаще, чем других, упомянутых в этом обзоре, хотя год выпуска первой версии у них примерно один и тот же — 1996-1997 годы). Однако пока математические возможности MathCad в области компьютерной алгебры намного уступают системам Maple, Mathematica, MatLab и даже малютке Derive. Однако по программе MathCad выпущено много книг и обучающих курсов, в том числе у нас в России. Сегодня эта система стала буквально международным стандартом для технических вычислений и даже многие школьники осваивают и используют MathCad.

Рисунок 4.1 – Интерфейс MathCad

 

Для небольшого объема вычислений MathCad идеален — здесь все можно проделать очень быстро и эффективно, а затем оформить работу в привычном виде (MathCad предоставляет широкие возможности для оформления результатов, вплоть до публикации в Интернете). Пакет имеет удобные возможности импорта/экспорта данных. Например, можно работать с электронными таблицами Microsoft Excel прямо внутри MathCad-документа.

В общем, MathCad — это очень простая и удобная программа, которую можно рекомендовать широкому кругу пользователей, в том числе не очень сведущих в математике, а особенно тем, кто только постигает ее азы.

⇐ Предыдущая12345Следующая ⇒



Читайте также:



Формы дистанционного обучения

Передача мяча двумя руками снизу

Значение правильной осанки для жизнедеятельности человека

Основные ошибки при выполнении передач мяча на месте



Последнее изменение этой страницы: 2017-02-09; просмотров: 480; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia. su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь — 176.9.44.166 (0.007 с.)

Введение в MATLAB с помощью Image Processing Toolbox — Видео

Этот сеанс представляет собой введение в MATLAB ® , язык высокого уровня и интерактивную среду для численных вычислений, визуализации и программирования.

MATLAB включает в себя встроенные математические функции, необходимые для решения инженерных и научных задач, а также интерактивную среду, идеально подходящую для итеративного исследования, проектирования и решения проблем. Пример обработки изображения используется, чтобы показать вам, как начать работу с MATLAB.

Особенности:

  • Интерактивный импорт и визуализация данных изображений из файлов и веб-камер
  • Итерационная разработка алгоритма обработки изображений
  • Автоматизация работы с помощью скриптов
  • Делитесь своими результатами с другими, автоматически создавая отчеты

Записано: 26 марта 2014 г.

Здравствуйте и добро пожаловать на знакомство с MATLAB. Меня зовут Энди Тэ, и я менеджер по маркетингу продуктов в MathWorks. На этом занятии мы познакомим вас с MATLAB на примере обработки изображений. Но прежде чем мы начнем, давайте немного поговорим о MATLAB.

MATLAB — это язык высокого уровня. Но более того, это также полностью интерактивная среда разработки. Это позволяет вам создавать сценарии, выполнять численные вычисления, делать визуализацию, как вы видите справа, используя графики и множество различных графических инструментов. Кроме того, он позволяет вам разрабатывать и программировать алгоритмы и, наконец, развертывать приложения.

Итак, давайте сделаем шаг назад и поговорим о типичном рабочем процессе технических вычислений. Традиционно вы начнете с доступа к данным. И это может быть в виде файлов, может быть, выход из стороннего программного обеспечения, может быть, даже аппаратного обеспечения. Как только вы получите данные, вы войдете в то, что мы называем фазой исследования и открытия. Здесь вы будете много заниматься разработкой алгоритмов и делать такие вещи, как построение графиков, поиск тенденций и разработка вашего приложения. И вот, наконец, поделюсь. Вы собираетесь поделиться своими идеями. Вы будете делиться своими алгоритмами с коллегами либо в виде отчетов и документации, либо, может быть, в виде выходных данных, таких как файлы C, библиотеки, вещи, которые могут использоваться другими сторонними приложениями.

Итак, хотя я показал это как линейный путь, на самом деле это итеративный путь. Обычно вы перемещаетесь между этими различными этапами, увеличивая размеры своих наборов данных, занимаясь дополнительной разработкой, совершенствуя алгоритм и приложение, делясь результатами, получая отзывы, а затем снова выполняя дополнительные уточнения. Итак, что я собираюсь показать вам на этом занятии, так это то, что MATLAB очень хорошо подходит для такого рабочего процесса.

Сегодняшняя демонстрация направлена ​​на создание системы обнаружения злоумышленников. Используя MATLAB и Image Processing Toolbox, мы собираемся исследовать изображения, чтобы создать и поделиться этим приложением. Сначала мы будем работать со статическими изображениями. Мы собираемся публиковать отчеты, чтобы помочь поделиться алгоритмом. И, наконец, мы будем работать с живым видео.

Итак, позвольте мне показать вам, что мы будем строить. Если вы посмотрите сюда, это на самом деле приложение, работающее с приятным пользовательским интерфейсом. У нас работает алгоритм. Вот наше эталонное изображение без нарушителя. А справа вы видите нашего злоумышленника, выделенного красным. Итак, в конце мы увидим, как мы собираем все это приложение вместе.

Вот мы и в MATLAB. А для тех из вас, кто плохо знаком со средой, я расскажу о различных функциях по мере того, как мы сталкиваемся с ними во время демонстрации. Итак, давайте приступим. Здесь, в командном окне, это отличное место, где вы можете начать взаимодействовать с окружающей средой. Например, вы можете начать присваивать некоторые переменные, такие как a равно 3, b равно 5. И мы можем создать еще одну переменную c и установить ее равной a, умноженной на b. А так ничего особо сложного — у нас есть ответ, 15.

Но я хотел отметить тот факт, что MATLAB хранит все эти переменные в рабочей области. И если я дважды щелкну, чтобы открыть это, вы увидите здесь переменные, которые я создал, a равно 3, b и так далее. И здесь вы можете их хранить; с ними можно работать и выполнять операции. Но что еще более важно, если я дважды щелкну здесь, вы увидите кое-что интересное. MATLAB по существу обрабатывает все переменные, как если бы они были матрицами или двумерными массивами. Итак, в этом случае переменная a представляет собой единственное значение 3, но это матрица один за другим. Так что это очень полезно, когда вы занимаетесь такими вещами, как линейная алгебра или, в нашем случае, обработка изображений, где каждое изображение по сути является матрицей.

Давайте еще немного посчитаем, чтобы показать вам, на что мы способны. И я создал эту маленькую кнопку быстрого доступа, чтобы очистить свою среду в рабочей области. И, кстати, вы можете создавать ярлыки по своему вкусу. Здесь вы можете создать ярлык. Вы можете вводить любые часто вводимые команды, которые вы можете вводить. И это просто помогает вам с вашей производительностью, чтобы ускорить вас.

Теперь я собираюсь создать матрицу. Давайте продолжим и назовем ее матрицей 1. И мы собираемся создать матрицу три на три. Так что ради экономии времени я просто собираюсь сделать здесь автодополнение. Хорошо, а теперь, если я нажму «Возврат», вы увидите, что это простая матрица три на три. И вы увидите, что это 1 и 0 в центре. И мы действительно можем построить это. Если мы взглянем сюда, в рабочее пространство, позвольте мне открыть это.

Итак, я не показывал вам это раньше, но теперь, когда у нас есть более интересные данные, вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши. И вы можете видеть, что я могу получить еще несколько переменных, таких как стандартное отклонение, среднее значение, медиана. Так как эта матрица становится больше и сложнее, вы можете предоставить некоторые интересные свойства, которые будут отображаться прямо внутри рабочей области.

А теперь мы хотим нарисовать это. Поэтому, если я выделю это и перейду на вкладку Графики, вы увидите все соответствующие графики, связанные с этим типом данных. В нашем случае мы хотим рассматривать это как изображение. Так что я мог бы использовать imshow. Это эквивалент printf в мире изображений. Вы просто подглядываете или смотрите на значения. Но я хочу использовать инструмент изображения, или imtool, потому что это такое маленькое изображение. Как вы увидите, этот инструмент для работы с изображениями позволяет мне увеличивать масштаб.

Итак, я увеличиваю изображение. Ничего особо интересного не увидишь. Но вы можете делать такие вещи с помощью инструмента изображения, как меру. Итак, вы видите, что я могу измерить этот маленький черный квадрат. Это около 1,39 пикселя в поперечнике. Я действительно могу играть с контрастом. Я могу обрезать изображение. Но что также интересно — позвольте мне немного изменить размер — я могу нажать на эту кнопку прямо здесь, чтобы проверить значения пикселей. Итак, если я нажму на это, это покажет вам, что это моя матрица. Все различные элементы — здесь все единицы белые. И центр 0, который черный. Так что по сути это картинка. Это не очень интересно. Но тем не менее моя маленькая матрица — это картинка.

Итак, приступим. Я собираюсь сейчас выполнить некоторые операции. Итак, помните, я упоминал, что MATLAB обрабатывает все, как если бы это был двумерный массив или матрица. Вы можете выполнять операции над всем массивом. Итак, здесь мы собираемся пойти дальше и выполнить некоторые логические операции. Например, я собираюсь создать еще одну матрицу — 2. И я собираюсь установить это равным всему в матрице 1, что, скажем, меньше 1.

Итак, что я собираюсь сделать здесь, по сути, я создал обратное. Вот и все, что было 1, теперь 0. Все, что 0, теперь 1. И это я тоже могу распечатать. Я просто пройдусь по своей истории. Я собираюсь распечатать матрицу 2. А вот — давайте увеличим масштаб — мое изображение. И вы можете видеть, что это наоборот. Вот теперь центр белый. Это 1. Все окружающие пиксели черные, потому что они равны 0,9.0005

Итак, теперь вы можете видеть, что я достаточно много взаимодействовал с MATLAB. Я ввел много команд. Но хотя поначалу это здорово, это может стать трудоемким. По мере того, как ваши команды становятся более интенсивными, и вы хотите больше взаимодействовать, вы, вероятно, захотите перейти к чему-то, что называется сценарием. Итак, позвольте мне показать вам один из способов, как получить это или как перейти к этому.

Если мы перейдем к истории команд, вы увидите, что все, что я ввел в командном окне с тех пор, как я открыл этот сеанс MATLAB, я записал здесь. И вы, по сути, можете сказать: «Хорошо, я хочу это запечатлеть». Я удерживаю клавишу Control и начинаю выделять все нужные мне команды. Давайте посмотрим, здесь я создал несколько матриц, которые называются imtool. И я могу щелкнуть правой кнопкой мыши здесь. И я могу оценить этот раздел. Так что я могу переиграть все в истории. Или я могу щелкнуть правой кнопкой мыши и перейти к созданию сценария.

Итак, открывается это окно редактора. И здесь вы можете увидеть все мои команды, которые я ввел. И я могу сохранить это. Например, я могу просто сохранить и создать тестовый скрипт. И тогда все скрипты помечены .m для MATLAB. А вот и мой сценарий. И я могу существенно очистить свое рабочее пространство. И я могу перезапустить свой сценарий, просто перейдя на вкладку «Редактор» и нажав «Выполнить». И по существу, вот все мои переменные. Все они были заполнены, созданы с помощью моей матрицы, а также запущены с помощью imtool. А вот мое маленькое изображение, которое я могу увеличить и увидеть.

Так что это отличный способ перейти в среду, работающую со сценариями, где вы можете выполнять итерации. Вы можете отлаживать его. Вы можете сэкономить и действительно сделать себя намного продуктивнее. Итак, командное окно — это здорово. Но если вы хотите стать намного более автоматизированным, сохранять эти вещи и повторять итерации, я рекомендую перейти к сценарию.

Итак, давайте продолжим и перейдем к нашему примеру обработки изображения. Позвольте мне пойти дальше и очистить окружающую среду. Теперь с нашим примером обработки изображения, если вы посмотрите сюда слева, я еще не показывал вам это. Но вот наш браузер папок, наш файловый браузер. Итак, здесь мы можем видеть разные файлы. Мы можем перейти к любой папке в файловой системе, которую захотим. А вот и два наших тестовых изображения. Давайте продолжим и теперь импортируем их в рабочую область.

Итак, если мы дважды щелкнем тестовое изображение один, мы увидим, что появился мастер импорта. Итак, вот это изображение в формате JPEG. Так что это на самом деле довольно просто. Все, что он делает, это говорит мне имя. Он говорит мне, что это изображение размером 266 на 484 пикселя. И это три слоя. Причина, по которой он состоит из трех слоев, состоит в том, что там есть R, G и B — красный, синий и зеленый слои. И мы продолжим и импортируем это в рабочую область, нажав Finish. Но я должен отметить, что этот мастер импорта настраивается в зависимости от вашего типа данных. Например, если у вас есть табличные данные или другой формат данных, вы увидите параметры, которые помогут вам контролировать, как и что импортируется в рабочую область. Так что просто помните, что мастер импорта будет настраивать в зависимости от вашего типа данных.

Давайте продолжим и нажмем Finish здесь. И тогда вы увидите, что у нас есть наше тестовое изображение, тестовое изображение 1. Давайте продолжим и импортируем второе изображение. И вот оно. И мы нажмем Finish. Итак, у нас есть два изображения. Давайте продолжим и просмотрим их, чтобы убедиться, что они правильно импортированы в среду. Если мы нажмем на один из них, перейдем на вкладку Графики, вы увидите, что любой соответствующий график будет поднят на поверхность здесь. Мы можем сделать простое им-шоу. И это, опять же, как эквивалент printf. Мы просто смотрим на эту переменную.

Видите, ничего интересного. Вот мой офис. Как видите, сегодня относительно чисто. Но вы видите, что нет ничего интересного. Здесь нет злоумышленников. Так что там все выглядит хорошо. Но если мы перейдем к тестовому изображению 2, а затем воспользуемся здесь инструментом изображения. Я хочу показать вам кое-что интересное об этом. Вот фото нашего офиса. Но внутри него кто-то есть. Итак, у нас есть кто-то здесь.

Это довольно интересно. Используя инструмент изображения, мы можем начать предварительную обработку или начать анализ данных. Например, мы можем нажать на вот эту маленькую линейку. И я могу измерить, какой рост у этого человека? О, это около 150 пикселей в высоту. Так что это может быть важно позже. Потому что мы могли бы захотеть выполнить некоторую фильтрацию на основе длины, возможно, убедившись, что мы обнаруживаем человека, а не чье-то домашнее животное. Вот как вы можете сделать некоторые быстрые измерения. Позвольте мне продолжить и удалить этот инструмент расстояния.

Но вы также можете делать такие вещи, как обрезка изображения. Вы можете вернуться к этой проверке значений пикселей. Здесь мы видим область пикселей. На этот раз — позвольте мне увеличить масштаб, чтобы вы могли видеть это немного лучше — теперь это немного интереснее. Когда я перемещаю это маленькое окно просмотра, чтобы посмотреть на область пикселей, вот уровни интенсивности красного, синего и зеленого. Итак, чтобы сделать эту красную сумку, вы можете увидеть значения, необходимые для создания этого цвета. Если вы посмотрите на это в темноте, вы увидите, что, по сути, все это близко к нулю. И затем, если вы подойдете близко к стене, все будет очень интенсивно, около 200, 256, что является самым высоким, что, по сути, будет чисто белым внутри этого изображения. Так что действительно отличная информация — и это важно, потому что вы, возможно, захотите выполнить обработку на основе цвета позже, так что это просто еще один способ проанализировать ваши данные и посмотреть, возможно, какой тип обработки вы, возможно, захотите использовать в будущем.

Но в нашем случае все немного проще. Так что, если я вернусь и возьму свое другое изображение, позвольте мне продолжить и закрыть эту пиксельную область. И я собираюсь схватить свой перед. Итак, в нашем случае, мы пытаемся выяснить, когда у нас есть нарушитель. И если вы посмотрите на эти два изображения, вы увидите много совпадений. Весь офис в значительной степени постоянен, за исключением того, что человек — это единственное, что является новым.

Итак, у вас есть, по сути, фон — это фон — и передний план. Так вот, этого человека мы хотим изолировать. И мы хотим идентифицировать его как злоумышленника. И мы собираемся использовать технику обработки изображений, называемую сегментацией изображения. По сути, мы попытаемся отделить этого человека от изображения, чтобы мы могли провести некоторый анализ. И мы хотим игнорировать все то, что является постоянным, потому что это не представляет интереса.

Итак, давайте продолжим и пошагово рассмотрим, как мы собираемся сегментировать и анализировать это изображение. Давайте продолжим и закроем некоторые окна здесь. И обычно первое, что вы делаете на пути к сегментации изображения, — это преобразование изображений в оттенки серого. Итак, первый вопрос, который вы можете задать: как мне вообще это сделать? Ну, один из способов, вы можете перейти прямо сюда, к панели поиска. И вы можете печатать в оттенках серого. Так что, если я это сделаю, вы увидите несколько поисковых предложений. Или вы можете просто нажать «Вернуться» здесь. И вы увидите — вот вам помощь — вы увидите, что можете сортировать вещи, уточнять их по типу продукта. Или вы можете просто прокрутить вниз и начать изучение некоторых функций. И вы увидите здесь, здесь RGB до серого. Так что это звучит как то, что я хочу. Если я нажму на нее, вы увидите описание — преобразовать изображение RGB или цветовую карту в оттенки серого.

Похоже, это то, что я хочу. Вот пример синтаксиса, откуда он взялся, Image Processing Toolbox — импорт, экспорт и преобразование. Это было преобразование типа изображения. И прежде чем вернуться и использовать эту функцию, я просто хотел показать вам на более высоком уровне, если я нажму здесь, это отличный способ просмотреть все различные категории функций для панели инструментов обработки изображений. И это касается практически всех других наборов инструментов. Если вы обратитесь за помощью и посмотрите на все различные типы наборов инструментов, которые существуют, вы можете получить действительно отличное руководство о том, как использовать различные функции.

Итак, если мы вернемся к Image Processing Toolbox, вы увидите, как они классифицируются. Вы видите, что есть функции улучшения изображения. Вы можете нажать здесь. Есть регулировка контраста. Вы можете вернуться к импорту, экспорту, преобразованию, если хотите преобразование типа. И вот функция, которую мы хотим, RGB в серый цвет. Так что Help — отличный ресурс. Вы можете использовать панель поиска или просто перемещаться и исследовать. И в документах тоже много отличных примеров.

Итак, давайте приступим к использованию этой функции. Итак, я собираюсь создать две новые переменные. Я назову это изображение серым, поэтому imgray1. Я собираюсь использовать RGB. И я нажимаю Tab, чтобы помочь мне — хорошо, так что это вызывает общие функции с префиксом RGB. Поэтому я хочу, чтобы RGB стал серым. И я собираюсь сделать это на тестовом изображении и нажать Tab. Мне нужно тестовое изображение 1. А затем я хочу создать еще одно, изображение серого 2, установить его равным серому цвету RGB и установить его как тестовое изображение 2.

Вот мои два изображения в градациях серого. Вы видите, что они теперь заполнены в рабочей области. Я могу пойти дальше и начертить их, чтобы убедиться, что они там. Есть до. Позвольте мне нажать здесь. Вот после. Так что нам точно по пути.

Итак, мы здесь. Мы по сути преобразованы в оттенки серого. Теперь мы хотим перейти к следующему шагу. Но прежде чем я это сделаю, еще раз помните, что если вы вводите данные в командном окне, это может быть утомительно. Я собираюсь пойти дальше и открыть сценарий, который я уже написал ранее. Итак, вот оно, обнаружение изображения.

Здесь вы увидите, что я читаю на картинках. Так что помните, прежде чем я просто дважды щелкнул изображения в файловом браузере и использовал мастер импорта, чтобы загрузить их. Что ж, вы также можете использовать эту функцию imread в MATLAB. Поэтому, если я нажму F1, это вызовет нашу справку. И вы можете видеть, что это функция, которая считывает изображение или графический файл. А вот и синтаксис. И если вы прокрутите вниз, вот различные типы файлов, с которыми он работает. Так что это отличный способ просто импортировать наше изображение из командной строки или внутри скрипта.

Итак, я собираюсь очистить нашу среду, чтобы перезапустить этот сценарий с самого начала. И вы можете видеть здесь, что эта область кода выделена желтым цветом. Так что это на самом деле раздел кода. И если я нажму, вы увидите, что эта желтая область движется. Так что это тоже интересный аспект MATLAB. Вы можете создать эти разделы кода с этими двойными знаками процента. Так что если я перехожу к одному знаку процента, это просто комментарий. Но если я перехожу к двойному знаку процента, я создаю раздел кода.

По сути, это сложная точка останова, если хотите. Таким образом, все внутри этой желтой области является одной точкой выполнения. Поэтому, если я запущу этот раздел, он запустит весь код внутри него. Я действительно могу выйти из строя. Так что я могу вернуться и запустить предыдущий раздел. Так что это действительно отличный способ очень быстро итерировать и сходиться к решению. И вам не нужно запускать весь файл или все приложение и запускать все последовательно или в хронологическом порядке, как вы это делаете во многих других языках, так что это действительно отличный способ работать со средой.

Итак, давайте пройдемся по этому сценарию. И вот у нас есть первый раздел. Я собираюсь перейти на вкладку моего редактора и нажать Run in Advance. Давайте продолжим и запустим это. Здесь мы заполнили наше рабочее пространство двумя цветными изображениями. Я сейчас собираюсь сделать imshow на обоих из них. Вот. Вот мое изображение после. Есть до. Давайте продолжим и преобразуем их в серый цвет.

Итак, у нас есть еще два изображения в рабочей области — распечатайте их с помощью imshow. Они здесь. И здесь мы начнем сегментировать изображение. Итак, возвращаясь к нашим двум изображениям, вот наши оттенки серого. Итак, вот мое до. Вот мое после. Помните, здесь много констант, верно? Весь фон на обоих изображениях статичен. Единственное, что меняется, — это то, что мы хотим изолировать или сегментировать. Итак, это подводит нас к еще одному простому, но мощному аспекту того, как вы делаете сегментацию. И это вычитание фона.

Итак, мы возьмем исходное изображение и вычтем его из второго изображения. И, надеюсь, у нас останется только то, что отличается прямо здесь. Итак, если мы вернемся к MATLAB, вы увидите здесь, в этом разделе, вычитание изображений, что есть несколько способов сделать это. Один из способов, который я сделал здесь, который будет работать, у меня есть два изображения, мое до и после. И я собираюсь вычесть одно из другого. И я собираюсь ввести абсолютное значение, чтобы убедиться, что у меня нет отрицательных чисел. Так что это просто использование базовой математики. И помните, MATLAB рассматривает все как матрицы. Это просто математическая операция. Циклов for нет. Там нет ничего сложного. Просто сделав простое вычитание, я могу удалить фон.

Вы могли бы также использовать imsubtract. Таким образом, вычитание изображения также является функцией обработки изображения. Так что это просто показывает вам, что есть несколько способов сделать одно и то же в MATLAB. И это довольно гибкая среда.

Итак, давайте вычтем изображения. Итак, давайте продолжим и запустим этот раздел заранее. Теперь то, что у вас осталось — это очень интересно. Весь фон стал черным. И то, что я хочу сегментировать, вы можете видеть, что он начинает появляться. Он немного потускнел. Но вы можете видеть, что он проделал довольно хорошую работу. У меня на самом деле злоумышленник несколько выделен. Но нам нужно немного больше обработать, чтобы мы действительно могли сделать это более определенным и с ним было немного легче иметь дело. Но мы определенно на правильном пути.

Итак, здесь, в этом разделе кода, мы собираемся найти максимальное местоположение разницы. Таким образом, все, что мы делаем на самом деле, — это находим самую высокую интенсивность. Он будет проходить через каждую строку и столбец и искать наибольшую интенсивность пикселей. Итак, если мы хотим посмотреть, что это здесь, в следующем разделе кода, здесь мы используем imtool для просмотра различий изображений здесь. И давайте продолжим и запустим этот раздел. И я могу просто нажать Control-Enter, чтобы запустить этот раздел кода. Здесь у нас есть наше изображение. Давайте продолжим и немного увеличим масштаб.

И если мы нажмем кнопку проверки пикселей прямо здесь, вот интенсивность. Я могу пойти дальше и перетащить это вокруг. И мы можем как бы осмотреться здесь. И мы видим, ладно, в черных областях, конечно, около нуля. На самом человеке вы можете увидеть где-то от 40 до 150. Таким образом, вы можете видеть, где находится интенсивность. Они какие-то низкие, некоторые из них. Но некоторые из них достигают 150, а самый высокий показатель составляет около 256, что нам довольно далеко.

Итак, что мы собираемся сделать, так это запустить этот раздел кода. Итак, вы видели, как я выбился из строя. Давайте продолжим и найдем местоположение максимальной разницы. И если мы запустим это, вы увидите здесь, вот мое изображение. И мы нарисовали миленькую звездочку там, где у нас самая высокая интенсивность. И я считаю, что мы видели это с помощью imtool. Мы видели, что это около 155. Таким образом, это, по сути, маркировка как центр тяжести или центр масс для этого объекта здесь. Итак, давайте продолжим — мы уже использовали imtool. Давайте продолжим и перейдем к этой пороговой области.

Таким образом, пороговое значение является еще одним простым, но мощным методом обработки изображений. По сути, я собираюсь преобразовать это изображение в градациях серого в бинарное изображение, где только 1 и 0. И способ, которым я это делаю, заключается в том, что я собираюсь создать эту новую переменную изображения thresh. И я возьму разницу изображения l и скажу, что все, что имеет значение интенсивности больше 8, я хочу изменить на 1. Все, что ниже 8, я собираюсь установить на 0. Итак, еще раз, это порог, если хотите, того, где мы собираемся сократить его. И если вы помните некоторые интенсивности, большинство из них были около 20 или 40 и выше. И тогда все, что было фоном, было почти черным. Так что у нас должны быть хорошие результаты с этим. Давайте продолжим и запустим этот раздел. Опять же, я просто нажму Control-Enter.

Теперь вы видите, хм, гораздо более очевидное. Итак, у нас есть наш объект, наш злоумышленник, довольно хорошо выделенный. Вот наш центр масс, чтобы убедиться, что мы идентифицировали этот правильный объект. Тем не менее, у нас есть некоторая утечка случайного шума. Так что это могло быть из-за движения камеры или чего-то еще, что фон, когда он был вычтен, оставил после себя некоторый остаток. Итак, мы собираемся попытаться очистить это. Потому что, когда мы перейдем к следующему шагу, мы хотим, чтобы это изображение было довольно чистым. Потому что для анализа областей или объектов все эти маленькие точки, по сути, являются маленькими объектами. И это действительно может отбросить некоторые из наших вычислений.

Итак, давайте еще немного поработаем над изображением. Что мы собираемся использовать здесь, в этом разделе областей заливки, мы собираемся использовать функцию под названием bwareaopen. Так что эта функция на самом деле является морфологическим оператором. Морфология на самом деле просто красивое слово для фильтров, основанных на форме. Итак, это технология обработки изображений. Если я нажму F1, здесь мы сможем фильтровать изображения на основе форм.

В этом случае это немного более гибко. Мы собираемся ввести наше черно-белое изображение здесь. Но что такое буква p или это входное значение, каков размер объекта, который мы собираемся экранировать? Какая площадь? Итак, вы собираетесь указать область в пикселях, которую вы хотите отобразить. В нашем случае мы хотим сказать — вот наше бинарное изображение. Мы собираемся передать это как переменную. И мы собираемся сказать, что все, что имеет площадь 15 пикселей или больше, мы собираемся сохранить. Все, что ниже этого, мы собираемся выбросить и, по сути, превратить в 0. Так что, надеюсь, это должно немного очистить изображение.

Итак, давайте запустим этот раздел — Control-Enter. И вы увидите, что это сработало очень хорошо. Весь этот случайный шум исчез. У нас есть объект, главный здесь. Похоже на его руку, а это может быть частью его тени. Но в остальном, это все еще очень хорошо. И мы определенно можем работать с этим. Итак, давайте вернемся сюда.

В этом разделе мы собираемся сделать то, что называется наложением изображения. И что интересно в этой функции, так это то, что эта функция не из MATLAB. Это не часть Image Processing Toolbox. На самом деле это утилита, которую мы скачали с File Exchange. Так что это от нашего сообщества пользователей. Давайте пойдем дальше, и я покажу вам, где я это взял.

И вот мы в центре MATLAB. Так что это наше сообщество пользователей для всего MATLAB. И здесь вы можете найти много отличных ресурсов, таких как примеры кода. Люди задают вопросы, много тем для обсуждения. Но также вы можете получить некоторые действительно хорошие утилиты. Вот наложение изображения. Если я нажму на это, вы увидите описание. Это просто накладывает одно изображение на другое. И вы получите действительно красивый визуальный ряд. Вы можете выделить что-нибудь интересное. И в нашем случае мы хотим выделить нашего нарушителя. Так что это идеальная функция для нашего варианта использования.

Итак, давайте вернемся к MATLAB. Итак, вот наша функция наложения изображения. Вы действительно можете это увидеть. Мы скачали его. Он также находится внутри текущей папки. И мы собираемся передать два изображения. Итак, давайте продолжим и запустим этот участок кода — Control-Enter. И здесь у нас есть наше изображение здесь. И вы можете видеть, что мы выделили красным нашего нарушителя. Так что теперь это отличный визуальный способ показать пользователю или тому, с кем мы делимся нашим кодом, что действительно изменилось и что мы идентифицировали внутри изображения. А вот и наш нарушитель.

Давайте вернемся сюда. И мы собираемся сделать еще один шаг обработки. Помните, я измерял этого человека. И я выяснял, какой у них рост. Ну опять же, может быть, мы хотим отфильтровать и не иметь ложных срабатываний, скажем, когда кошка входит в поле зрения. Это на самом деле не то, о чем мы заботимся. Но когда заходит человек, хочется обязательно бить тревогу.

Итак, здесь мы говорим, что нас интересуют только объекты, длина которых превышает 80 пикселей или более. Итак, здесь мы собираемся использовать функцию, которая поможет извлечь это значение. Мы собираемся использовать функцию под названием regionprops. И если я нажму F1, вы увидите, что это из нашего набора инструментов для обработки изображений. И это очень мощная функция. Потому что, по сути, он может извлекать статистику из объектов на изображении. Таким образом, передавая изображения, вы можете получить такие вещи, как области. Вы можете найти такие вещи, как центроиды, диаметры, значения пикселей, интенсивности, эксцентриситеты, насколько что-то круглое, периметры. Таким образом, можно извлечь много мощной статистики. И даже в нашем случае мы хотим найти длины осей, то есть какой рост у этого человека.

Итак, если мы вызовем эту функцию, мы сохраним здесь несколько новых переменных. Здесь мы собираемся просмотреть и найти все длины основных осей. Мы собираемся сравнить их. Все, что больше 80, мы будем хранить. И затем, если оно больше 80, мы собираемся выполнить эту проверку в этом последнем разделе здесь, чтобы увидеть, есть ли у нас что-то интересное и действительно ли на изображении есть что-то другое.

Итак, давайте запустим этот раздел кода. И вы увидите здесь, в рабочей области, мы добавили несколько новых переменных. Итак, у нас есть наша статистика изображений и окончательная статистика изображений. Если мы откроем эти массивы здесь, вы увидите, что у меня есть куча главных осей, поэтому была найдена куча длин. Однако нас интересует только тот, который больше 80: 107. И просто для проверки того, что фильтрация сработала, здесь мы можем видеть наши главные оси выше 80. Мы нашли это. Итак, вот 107.

Итак, если это работает правильно, если мы запустим наш последний раздел кода прямо здесь, это означает, что если эта матрица пуста, мы собираемся сказать, что ничего не изменилось. В нашем случае что-то есть. Таким образом, мы должны иметь возможность распечатать, что что-то есть на изображении. Итак, давайте запустим этот последний раздел. И если я перейду к командному окну, вы увидите вывод, напечатанный здесь, что основная длина была выше 80. Это было 107. И что-то было в изображении.

Итак, мы видим, что наш алгоритм теперь работает довольно хорошо. И это на отличном этапе, когда мы можем начать делиться им и получать отзывы. Итак, есть много способов поделиться своим кодом. Вы определенно можете распространять файлы MATLAB. И если у ваших коллег есть MATLAB, они могут запустить его и протестировать. Но еще один отличный способ поделиться — щелкнуть здесь свой код — здесь мы находимся в окне редактора. Как видите, у нас появилась новая вкладка «Редактор». Это тот же самый, где я контролировал все пошаговые действия в разных разделах. Но что интересно рядом с этим, у нас также есть вкладка «Опубликовать».

Итак, вы увидите, что на самом деле можете делать такие вещи, как выделение и выделение кода. Потому что то, что вы на самом деле поместили в файл MATLAB, файл .m, будет отображаться в вашем итоговом отчете. Таким образом, вы можете сделать много дополнительных комментариев, чтобы действительно предоставить дополнительное описание и контекст для того, когда это на самом деле генерируется.

Итак, если мы собираемся опубликовать — давайте продолжим и опубликуем обнаружение изображения. И, по сути, когда вы это сделаете, он запустит весь алгоритм. Итак, давайте продолжим и запустим его. И теперь у вас есть действительно хороший HTML-файл. И этим документом теперь можно поделиться с другими. И если вы помните, раньше мы создавали эти участки кода с двойными знаками процента — каждый из комментариев теперь становится точкой навигации внутри этого оглавления. Итак, вот этот раздел под названием «Чтение в изображениях». Вы увидите, что это представлено здесь. Вот код, который был в этом разделе. Итак, вот отображение цветных изображений. И вы можете увидеть вывод этого участка кода и так далее.

Так что это отличный способ задокументировать вашу работу. Вы можете очень легко показать своим коллегам, как вы логически пришли к своему решению или пришли к своим результатам. И это просто представлено в действительно приятной форме, не только для обмена, но и для ваших собственных заметок, которые помогут вам документировать вашу работу, так что это действительно отличный способ поделиться.

Итак, теперь давайте перейдем к работе с живым видео. Так что, несмотря на то, что это было очень интересно, мы работали с некоторыми статическими изображениями. Мы действительно разработали, как нам кажется, суть алгоритма именно здесь. Теперь мы хотим еще немного увеличить масштаб, чтобы перейти к нашей системе обнаружения злоумышленников. Так что большая часть этого работает с живым видео. Итак, мы будем работать с недорогим оборудованием, например с простой веб-камерой. И для этого мы продолжим и просто подтвердим, что у нас есть правильные аппаратные соединения.

Если мы перейдем на вкладку «Главная» прямо здесь и нажмем надстройки, вы увидите, что здесь есть выбор — получить пакеты поддержки оборудования. И если мы нажмем здесь, вы увидите, что появляется этот симпатичный мастер. Здесь вы можете видеть, что у нас есть выбор. Буду устанавливать из интернета. Нажмите «Далее. А вот и разные варианты.

Итак, вот все различные типы аппаратных целей, к которым вы можете получить доступ непосредственно из MATLAB, все, от процессоров ARM, Raspberry Pi, BeagleBoard, множество различных типов входных данных, таких как Lego Mindstorm для хорошей робототехники. А потом, даже прокрутив вниз, вы увидите веб-камеры USB. И если я выделю это, вы увидите, что он у меня уже установлен. Так что он просто спрашивает меня, хочу ли я переустановить его. И это просто говорит мне версии. Вот как вы могли бы продолжить и просто выбрать другой пакет поддержки для поддержки типа оборудования, с которым вы хотите взаимодействовать.

Итак, приступим к работе с видео. Итак, я собираюсь открыть еще один сценарий, который я написал ранее. Итак, позвольте мне пойти дальше и закрыть это. И мы увидим здесь, в левой части, у меня есть это, называемое сегментацией подчеркивания fn. Так что все это, это мой тот самый алгоритм обнаружения изображений, который я написал ранее. Единственная разница в том, что я закомментировал все имшоу. Потому что мне больше не нужно его отлаживать на данный момент. Я почти знаю, что все шаги работают очень хорошо. Я часто использовал imshow, чтобы подправить и настроить свои изображения. Так что алгоритм работает довольно хорошо прямо сейчас.

Что я сделал, если вы посмотрите вверху, так это использовал ключевое слово под названием функция. И что это делает, так это делает весь этот файл намного более удобным для использования. Так что это позволяет мне вызывать этот алгоритм как функцию. Точно так же, как я вызывал такую ​​функцию, как RGB to gray, теперь я могу вызвать всю эту процедуру как функцию подчеркивания сегмента. И что приятно, так это то, что я не только могу это вызвать, но и фактически могу передавать входные аргументы так же, как вы передавали изображение для преобразования RGB в серый. В данном случае вы можете передать исходное изображение моего офиса до, а затем изображение после, которое мы ищем для нашего нарушителя.

Итак, он запустит алгоритм. И что приятно, так это то, что у вас даже будет или может быть возвращаемое значение. Итак, здесь мы собираемся вернуть выделенное изображение, то, где я использовал функцию наложения изображения из обмена файлами. И если я прокрутю сюда, вы увидите, где я сделал это задание. Итак, после того, как я выполнил наложение изображения, я передал его обратно в переменную здесь, выделенное изображение. И тогда функция, или где бы эта функция не вызывалась, вернет это выделенное изображение.

Опять же, функции очень мощны и являются отличным способом сделать ваши алгоритмы более доступными и простыми в использовании. И я вызываю эту функцию из другой функции, называемой security_cam. Итак, камера подчеркивания безопасности — моя следующая функция. И все, что я делаю, это настраиваю веб-камеру, которую я скачал из Интернета в качестве пакета поддержки. Я настраиваю это. Здесь я беру свое эталонное изображение. Поэтому я фотографирую свой офис до того, как в него кто-нибудь войдет. Так что это моя ссылка или мое фоновое изображение. Здесь я собираюсь войти в цикл for. И по мере прохождения каждой итерации цикла я буду делать новый снимок для поиска нарушителя. А потом я вызову свою функцию сегментации. Я собираюсь передать свое эталонное изображение, а также только что сделанную фотографию, и, надеюсь, вернусь ни с чем. Но если он обнаружит объект, он вернет его сюда и выведет на дисплей.

Вот и все. Я ссылаюсь на свой алгоритм. Я превратил это в функцию. Я бегу в этом красивом цикле for здесь. И я на самом деле сделал эту функцию безопасности прямо здесь. Так что я могу перейти в свою командную строку прямо здесь и ввести это. Итак, если я наберу security_cam и нажму «Ввод», здесь у меня будет запущено мое живое видео.

Вы можете видеть, что моя рука хорошо сегментирована. Он выделен красным. На самом деле вы можете видеть в моем командном окне, что что-то обнаруживается. Но если я уберу руку, вы увидите, что она вернулась в ничто на картинке. Так что это действительно проверка. Я значительно увеличил свои наборы данных. И сейчас я работаю с живым видео.

И последний этап, который я собираюсь сделать, это добавить красивый пользовательский интерфейс поверх моего алгоритма. Итак, я создал его. Я проверил это с реальным видео. А теперь я собираюсь создать симпатичный маленький пользовательский интерфейс. И для этого я на самом деле использую что-то, называемое гидом. Итак, проводник, если вы войдете в наш поиск прямо здесь, вы увидите, о чем я говорю. Итак, внутри справки вы увидите открытый редактор макета графического интерфейса. Итак, графический пользовательский интерфейс — это сокращение от GUI. И вы увидите, что существуют разные способы создания этих пользовательских интерфейсов.

Итак, есть способы построения диалоговых окон. Вы можете создавать очень сложные пользовательские интерфейсы. Итак, есть действительно хороший способ создания хороших интерфейсов, позволяющих вам взаимодействовать с алгоритмами и настраивать их. И это также позволяет вам легко поделиться этим. И когда вы создаете эти графические интерфейсы, по сути, вы создаете приложение. И поэтому, когда у вас есть эти приложения, есть множество способов их установить. Вы можете предоставить их в качестве установки для других людей, у которых есть MATLAB, так что это действительно хороший способ сделать ваш код более доступным для совместного использования и превратить ваш код в полноценное приложение.

Даже все эти маленькие инструменты, если я вернусь к MATLAB здесь — хорошо, так что давайте продолжим и покажем вам, что здесь было создано. Вот фигурное окно. Итак, используя руководство, если я его открою, вы увидите, что мы на самом деле использовали много хороших утилит для создания этих хороших диалоговых окон, для создания этих графиков, которые вы увидите заполненными через минуту. Вы видели это, на самом деле, в начале. Все это было запущено. Мы создали эти приятные ползунки, кнопки запуска и остановки, даже кнопку для получения эталонного изображения, так что действительно хорошие способы просто разместить ваш интерфейс.

И вот — я не собираюсь утомлять вас кодом, но, по сути, это функции, которые подключены к этому пользовательскому интерфейсу. Так что весь код прямо здесь. И в конечном результате, если я запущу это, вы увидите, что может произойти, если мы получим действительно хороший интерфейс. Я могу пойти дальше и взять свое эталонное изображение здесь. Вы увидите, что это моя фотография моего офиса. Вот моя кнопка «Пуск». Если я продолжу и нажму «Старт», вы увидите, хорошо, это работает довольно хорошо. Но здесь у меня есть ручка настройки. Так что я могу, по сути, перемещать это и доводить до точки, где она правильно сегментирована. Здесь речь идет не о выборе правильной длины объектов. Итак, давайте продолжим и настроим это, пока не получим предупреждение. И теперь мы существенно настроили его. И у нас есть действительно хорошая работающая система.

Итак, снова у нас есть приятный пользовательский интерфейс. У нас есть наш алгоритм, работающий внизу. И у нас с ним хорошее взаимодействие. И мы могли бы также поделиться с нашими пользователями хорошим опубликованным файлом HTML, чтобы помочь документировать то, что вы сделали. Итак, давайте продолжим и вернемся к нашей презентации.

Подводя итог нашей демонстрации, мы вернемся к нашему типичному рабочему процессу технических вычислений. И вы видели, как мы получаем доступ к данным. Сначала мы имели дело со стандартными изображениями JPEG. Мы импортировали их с помощью мастера импорта. Мы сделали некоторое развитие. Позже мы даже интегрировали некоторое оборудование, используя недорогую веб-камеру. Мы разработали свой алгоритм. И мы поделились им, используя наши удобные функции публикации. Таким образом, мы могли перемещаться по всем этапам. И вы видели, как мы использовали сценарии для автоматизации. При этом мы использовали MATLAB и некоторые функции из Image Processing Toolbox, чтобы создать нашу систему обнаружения злоумышленников.

Итак, чтобы узнать больше о MATLAB, посетите наш веб-сайт по адресу www.mathworks.com/matlab. Там вы найдете множество полезных видеороликов и примеров кода, которые помогут вам начать работу и вдохновятся на создание собственных приложений. Если вам нужна помощь или помощь, конечно, у нас есть поддержка. Но также MATLAB Central — отличный ресурс, где вы найдете множество экспертов, как из MathWorks, так и из нашего сообщества, которые помогают отвечать на вопросы, поднимать интересные темы, а также делиться кодом просто для того, чтобы действительно вдохновлять и помогать. чтобы вы начали свое путешествие.

Чтобы узнать больше о Image Processing Toolbox, посетите наш веб-сайт по адресу www.mathworks.com/products/image. И там вы найдете множество других видео и примеров, связанных с обработкой изображений. Там же справа вы увидите мою фотографию. Поэтому, если у вас есть какие-либо вопросы, возможно, вы новичок в этой области и просто хотите обсудить некоторые возможности, не стесняйтесь, пишите мне по электронной почте. И я постараюсь вам ответить.

Так что оставайтесь здесь. Мы подошли к концу этой сессии. Надеюсь, вы чему-то научились, хорошо познакомились с MATLAB, увидели некоторые возможности и возможности. И, пожалуйста, оставайтесь рядом. У нас скоро сессия вопросов и ответов. Поэтому, пожалуйста, введите ваши вопросы. Мы сделаем небольшой перерыв. А потом мы вернемся и ответим на них за вас. Так что еще раз спасибо, и увидимся через минуту.

Скачать код и файлы

Загрузить код примера

Связанные продукты
  • Image Processing Toolbox
  • МАТЛАБ
Узнать больше

Код примера загрузки

Image Processing Toolbox, Blackfin | Аналоговые устройства

  • Особенности и преимущества
  • информация о продукте

Возможности и преимущества

  • API-интерфейсы, подобные OpenCV: Большинство модулей точно соответствуют битам с OpenCV. Также поддерживаются собственные API-интерфейсы ADI.
  • Размер изображения: настраиваемый.
  • Преобразование цвета, свертка, корреляция, Sobel, морфология и RANSAC.
  • Линейный/расширенный/без запаха фильтр Калмана.
  • Пирамиды изображений/фильтры, матричные/векторные операции, интегральное изображение.
  • Преобразование Хафа, оптический поток, пирамидальный оптический поток, обнаружение углов, контуры, функции Хаара
  • RLE, Packed_RLE, статистические инструменты, такие как гистограмма.
  • Повторный вход: Поддерживается
    • Стандарт соответствия
  • : Нет
  • Зависимости платформы: нет
  • Формат выпуска: Модуль объектного кода с оболочкой исходного кода C.
  • Формат ввода: настраиваемый — один из следующих RGB888, YUV444 упакованных YUV400 8-бит, YUV400 16-бит, HSV888, двоичный YUV 8-битный, двоичный YUV 16-битный.
  • Выходной формат: настраиваемый — один из следующих форматов: RGB888, YUV444, YUV400, 8 бит, YUV400, 16 бит, HSV888, двоичный YUV, 8 бит, двоичный YUV, 16 бит, матричный/векторный, видео в оттенках серого.

Подробная информация о продукте

Blackfin Image Processing Toolbox — это набор примитивов для обработки изображений, предназначенных для ускорения разработки сложных решений для обработки изображений или видео в Blackfin. Примитивные функции были оптимизированы для работы на процессорах семейства Analog Devices Blackfin BF-5xx и BF-60x. Это самостоятельный программный модуль. Библиотека совместима с MISRA-C.

Продукт также включает справочные коды C для примитивов и коды-оболочки для OpenCV, подобных API. Наряду с этим демонстрационный код предоставляется для демонстрации использования этих примитивов на Blackfin.

Код реализован таким образом, что он может работать с изображениями, которые находятся как в L1, так и в L3 (внешняя память, такая как SDRAM/DDRAM). API перемещения памяти помогают перемещать данные из L3 в L1 и обратно через MDMA.

{{#каждый список}}

{{/каждый}}

Каждый модуль поддерживает семейство процессоров Analog Devices, Inc. (ADI) Blackfin или SHARC и является лицензионным продуктом, доступным в формате объектного кода. Получатели должны подписать или принять лицензионное соглашение с ADI перед отправкой или загрузкой модулей, указанных в лицензионном соглашении.

Сводка MIPS:

  Память (байт)
Производительность
Модуль
Код
Стопка
ОЗУ данных
ПЗУ данных
Среднее количество циклов на пиксель
MIPS
adi_RGB2GRAY
168 12 0 0 3,43 13,49
adi_conv2D3by3_8
1502 60 0 0 9,82 38,63
adi_erusion-(прямоугольник)
1182 28 60 0 4,17 16,40
adi_dilation-(прямоугольник)
1190 28 60 0 4,18 16,44
adi_sobel_3x3_horz_i8
388 24 0 0 2,73 10,75
adi_mean_8bit
92 8 0 0 0,71 2,79
adi_hist_i8
500
32 0 0 6,29
24,73
adi_HoughVoting (6,18% ненулевых пикселей)
230
28
0 0 207
50,30
adi_IntegralSum_i8
118
4
0 0 3,11
12,23
adi_median_i8
336
36
0 0 12,76
50,17
adi_KalmanPredict
792
148
0 0 2999
0
adi_contour_segment_image
394
120
0 0 21,99
0,13
adi_RLE_8bit
78
16 0 0 6,90 0,11

  • MIPS измерено оптимальное расположение памяти на ADSP BF533
  • Для оптимального распределения памяти весь код и данные, используемые модулем, были кэшированы L3, а буферы ввода/вывода были заполнены с использованием памяти MDMA
  • «ОЗУ данных» для одного экземпляра, включая стек, рабочий цикл, экземпляр/стадию, минимальные входные и выходные одиночные буферы
  • 1 КиБ = 1024 байта
  • ADSP-BF561 поддерживается для проекта VisualDSP++5. 1.1 и ADSP-BF533, ADSP-BF609 и ADSP-BF707 для проектов CrossCore Embedded Studio 1.1.0

Для получения более полного списка примитивов обработки изображений загрузите код и просмотрите документ спецификации в нем.

  • Windows XP Professional SP3 (только 32-разрядная версия).
  • Windows Vista Business/Enterprise/Ultimate SP2 (только 32-разрядная версия). Рекомендуется устанавливать программное обеспечение в место, не защищенное UAC.
  • Windows 7 Профессиональная/Корпоративная/Максимальная (32- и 64-разрядная версии). Рекомендуется устанавливать программное обеспечение в место, не защищенное UAC.
  • Минимум одноядерный процессор с тактовой частотой 2 ГГц, рекомендуется двухъядерный процессор с тактовой частотой 3,3 ГГц.
  • Минимум 1 ГБ памяти (ОЗУ), рекомендуется 4 ГБ.
  • Требуется не менее 2 ГБ свободного места на жестком диске.
  • CrossCore ® Embedded Studio для процессоров Analog Devices.
  • VisualDSP++ для процессоров Analog Devices.

SIP — Домашняя страница Scilab Image Processing

SIP означает S cilab I mage P набор инструментов для обработки. ГЛОТОК намеревается выполнять задачи обработки изображений, такие как фильтрация, размытие, обнаружение краев, пороговое значение, манипуляции с гистограммами, сегментация, математическая морфология, цветное изображение обработка и т. д.
Эти операции полезны для решения проблем в реальных приложений, начиная от планирование движения автомобиля до автоматической диагностики медицинских изображений.
SIP предназначен для полное, полезное и БЕСПЛАТНОЕ цифровое изображение набор инструментов для обработки Scilab.

Что умеет SIP:
Хотя SIP далек от завершения, он имеет следующее полезные функции:

  • Ввод/вывод файлов изображений во многих форматы, в том числе BMP, JPEG, GIF, PNG, TIFF, XPM, PCX и другие форматы. (Спасибо ImageMagick)
  • Многочисленные функции с гибким интерфейсом и ошибкой лечение (см. список)
  • Документация с примерами для всех функций
См. журнал изменений и Страницы разработки для получения дополнительной информации.

SIP, SIVP и IPD — «другие» наборы инструментов Scilab для обработки изображений
По сути, SIP нацелен на комплексную функциональность. единственная цена — более длительный процесс установки, чтобы получить все функции из-за множества сторонних зависимостей.

  • SIP отдает приоритет GNU/Linux. SIVP и IPD в настоящее время проще для пользователей Windows.
  • SIP обеспечивает унифицированные привязки к нескольким библиотекам обработки изображений: ImageMagick, OpenCV, животное и Лептоника.
  • SIP обладает наибольшим количеством функций. По состоянию на апрель 2012 года у SIP есть 74 справки. страниц по сравнению с 55 SIVP и 53 IPD.
  • SIP появился первым, SIVP как дружественный форк SIP. ИПД появился более совсем недавно. Самый из улучшений SIVP недавно были снова объединены в SIP.
  • SIP предназначен для более продвинутых пользователей: имеет большую функциональность, чем SIVP. и IPD, но их может быть сложнее установить. Это дизайнерское решение.
  • SIP предназначен для очень быстрого прототипирования решений для обработки изображений.
  • SIP имеет дружелюбное и отзывчивое сообщество разработчиков и пользователей.
  • SIP предоставляет обширную иллюстрированную документацию с примерами.
  • SIP предоставляет современные алгоритмы, связанные с евклидовой морфологией, такие как как расширения, эрозии, преобразования расстояния, скелеты, сегментация водораздела, с эталонными реализациями, которые в основном превосходят Matlab и другие программного обеспечения.
  • SIVP имеет явную обработку целых пикселей глубины, в то время как SIP специально создан для двойное представление для простоты.
  • СИВП на данный момент поддерживает обработку видео за пределами SIP.
  • SIP фокусируется на простоте использования, функциональности и на внутренняя скорость предусмотренных функций, не на любые низкоуровневые детали, видимые пользователю, которые могут усложнить быстрое использование, например специализированная поддержка огромных изображений или целочисленной глубины пикселей. Большая часть обработки изображений производственный код или сложные трудоемкие алгоритмы, с которыми необходимо иметь дело очень большие изображения должны переключиться с Scilab на C/C++ (например), как только идея заработает для изображений среднего размера в Scilab+SIP.
  • SIP получил награду Google Summer of Code 2012!
  • Вывод: все 3+ набора инструментов Scilab IP великолепны и дополняют друг друга. Другой. Они даже обмениваются кодом.

Лицензия: GPL.

Ошибки:
Пожалуйста, сообщайте об ошибках на Ошибка Трекер .

Текущие основные авторы:
Рикардо Фаббри ( rfabbri at (не эта часть) gmail d0t com ) и
Чжан Ченг ( zhangcheng.johnchain на gmail, com ).
SIP поддерживается
проф. Лучано да Фонтура Коста ( лучано в если,sc,usp,br ), и
проф. Одемир Мартинес Бруно ( bruno at icmc, usp, br )

Задача:

На Sourceforge есть полный список задач:

Список дел

Пожалуйста, присылайте предложения и запросы функций на
ricardofabbri (a) пользователи (точка) sf (точка) net
Sourceforge
SIP-запись на SouceForge. net ГЛОТОК на Freshmeat.net

Другие ящики для инструментов:
  • Передовой Графика — подходит для трехмерного построения затененных поверхностей.
  • Обработка видео — набор инструментов на основе SIP и OpenCV, которые можно использовать для чтения/записи видео.
  • Октава Функции компьютерного зрения — хороший материал, который можно легко конвертируется в scilab.

Библиотеки компьютерного зрения:
С++ Компьютерное зрение библиотеки.

Фотография Эдуардо Юстиниано:

Полезная информация:
Электронный справочник Computer Vision

26. 11.2016 SIP теперь работает по стандарту Scilab 5.5.2 и Imagemagick 6.8.9-9, поставляемые с Ubuntu 16.10

Пожалуйста, используйте версию разработки Git

  • Версия для разработчиков <<используйте эту
    • (git) (zip) (tar.gz) самая последняя
  • SIP 0.12.1 (вместо этого лучше использовать Git)
    • Источник (проверено на Linux)
    • Что нового
  • SIP 0.4.0 RC1 (устаревший)
    • Установщик Windows БЕТА
    • Линукс Двоичные файлы — автономный, для Scilab 3. 0
  • SIP 0.3.1 (устаревший)    
    • Источник
    • Линукс Двоичные файлы — автономный, для scilab 2,7

Пока нет стабильных бинарников Windows для SIP. Пожалуйста, учтите добавление нового двоичного файла Windows!
  • Windows (старая версия)
    (SIP 0.1.1) — Scilab v. <= 2.7 !
  • ImageMagick
    (Linux/UN!X) — только для сборки исходного кода и для Windows
    (5.4.3 для WIN0WS)
    v5.4.3 требуется для SIP 0.1.1 в Windows.
  • Все файлы в Source Forge.
  • списки адресов электронной почты
  • Функции SIP
    (онлайн) (html tar. bz2)
  • Часто задаваемые вопросы
  • Информация о разработке
  • А Руководство пользователя SIP Джоселин Друэль.
  • Презентация (английский) (Франсуа) (португальский)
  • Монография по развитию SIP в португальский
    (pdf) (пс.гз).

Набор инструментов для обработки изображений — The MathWorks — Каталоги в формате PDF | Техническая документация

Добавить в избранное

{{requestButtons}}

Выдержки из каталога

Image Processing Toolbox Выполнение обработки изображений, анализа и разработки алгоритмов Image Processing Toolbox™ предоставляет исчерпывающий набор эталонных стандартных алгоритмов и графических инструментов для обработки изображений, анализа, визуализации и алгоритмов. разработка. Вы можете выполнять улучшение изображения, устранение размытия изображения, обнаружение признаков, шумоподавление, сегментацию изображения, геометрические преобразования и регистрацию изображения. Многие функции набора инструментов являются многопоточными, чтобы использовать преимущества многоядерных и многопроцессорных компьютеров. Image Processing Toolbox поддерживает широкий набор типов изображений, включая изображения с высоким динамическим диапазоном, гигапиксельное разрешение, встроенный профиль ICC и томографические изображения. Графические инструменты позволяют исследовать изображение, исследовать область пикселей, регулировать контрастность, создавать контуры или гистограммы и манипулировать областями интереса (ROI). С помощью алгоритмов набора инструментов вы можете восстанавливать испорченные изображения, обнаруживать и измерять функции, анализировать формы и текстуры и настраивать цветовой баланс. Ключевые возможности ▪ Улучшение изображения, фильтрация и устранение размытия ▪ Анализ изображения, включая сегментацию, морфологию, извлечение признаков и измерение ▪ Пространственные преобразования и регистрация изображений ▪ Преобразования изображения, включая БПФ, ДКП, Радон и веерную проекцию ▪ Рабочие процессы для обработки , отображение и навигация по произвольно большим изображениям ▪ Модульные интерактивные инструменты, включая выбор областей интереса, гистограммы и измерения расстояний ▪ Управление цветом ICC ▪ Многомерная обработка изображений ▪ Отображение последовательности изображений и видео ▪ Импорт и экспорт DICOM Начало работы с Image Processing Toolbox 4: 44 Изучите возможности Image Processing Toolbox™ для сегментации, морфологии, статистики изображений и преобразования Хафа. Импорт и экспорт изображений Image Processing Toolbox поддерживает изображения, созданные широким спектром устройств, включая цифровые камеры, спутниковые и бортовые датчики, устройства для обработки медицинских изображений, микроскопы, телескопы и другие научные инструменты. Вы можете визуализировать, анализировать и обрабатывать эти изображения во многих типах данных, включая числа с плавающей запятой одинарной и двойной точности, а также 8-битные, 16-битные и 32-битные целые числа со знаком и без знака. Существует несколько способов импорта и экспорта изображений в среду MATLAB® и из нее для обработки. Вы можете использовать Image Acquisition Toolbox™ для получения изображений в реальном времени с веб-камер, устройств захвата кадров, камер DCAM, камер GigE Vision и других устройств. Используя Database Toolbox™, вы можете получить доступ к изображениям, хранящимся в ODBC-совместимых или JDBC-совместимых базах данных.

Поддерживаемые стандартные и специализированные форматы MATLAB поддерживает стандартные форматы данных и изображений, включая JPEG, JPEG-2000, TIFF, PNG, HDF, HDF-EOS, FITS, Microsoft® Excel®, ASCII и двоичные файлы. Он также поддерживает многоканальные форматы изображений BIP и BIL, используемые LANDSAT. Функции низкоуровневого ввода-вывода и сопоставления памяти позволяют разрабатывать собственные процедуры для работы с любым форматом данных. Image Processing Toolbox поддерживает ряд специализированных форматов файлов изображений. Для медицинских изображений он поддерживает файлы DICOM, включая связанные метаданные, а также форматы Analyze 7.5 и Interfile.

фигуры. Вы также можете интерактивно обрезать, регулировать контрастность и измерять расстояния. Набор инструментов доступен в Image Tool или в отдельных функциях, которые можно использовать для создания пользовательских интерфейсов. Улучшение мультиспектральных цветных составных изображений Построение цветных составных изображений для выделения и сегментации растительности на спутниковых снимках. Обнаружение автомобилей на видео дорожного движения Визуализация и анализ видео и последовательностей изображений. Предварительная и постобработка изображений Image Processing Toolbox предоставляет эталонные стандартные алгоритмы для задач предварительной и постобработки, которые решают. ..

Удаление размытия изображений с использованием алгоритма слепой деконволюции Восстановление изображения при отсутствии информации об искажении. Аппаратно-независимое управление цветом Независимое от устройства управление цветом в Image Processing Toolbox позволяет точно представлять цвет независимо от устройств ввода и вывода. Это полезно при анализе характеристик устройства, количественном измерении точности цветопередачи или разработке алгоритмов для нескольких разных устройств. С помощью специальных функций в наборе инструментов вы можете преобразовывать изображения между независимыми от устройства цветовыми пространствами, такими как…

▪ Вычисление среднего или стандартного отклонения ▪ Определение значений интенсивности вдоль сегмента линии ▪ Отображение гистограммы изображения ▪ Построение профиля значений интенсивности Исправление неравномерного освещения Улучшение изображения и вычисление статистики сегментированных объектов с помощью REGIONPROPS. Идентификация круглых объектов Пороговое определение изображения и вычисление размеров объектов. Алгоритмы обнаружения краев Алгоритмы обнаружения краев позволяют определять границы объектов на изображении. Эти алгоритмы включают методы Собеля, Превитта, Робертса, Канни и лапласиана Гаусса. Мощный Canny…

▪ Открытие и закрытие ▪ Маркировка связанных компонентов ▪ Сегментация водораздела ▪ Реконструкция ▪ Преобразование расстояния Сегментация текстуры с использованием текстурных фильтров Идентификация областей различных текстур с использованием энтропийных измерений и морфологических операций. Advanced Image Analysis Image Processing Toolbox также содержит расширенные функции анализа изображений, которые позволяют: ▪ Измерять свойства указанной области изображения, такие как площадь, центр масс или ограничивающая рамка ▪ Обнаруживать линии и извлекать линейные сегменты из изображения с помощью Преобразование Хафа ▪ Измерение свойств, таких как поверхность…

выполняет повторную выборку изображения с разными уровнями разрешения. Использование этого рабочего процесса улучшает отображение изображений и производительность навигации. Вы можете использовать рабочий процесс обработки блоков, чтобы применить функцию к каждому отдельному блоку большого изображения, что значительно сократит использование памяти. В этом рабочем процессе вы можете использовать Parallel Computing Toolbox™ для дальнейшего повышения производительности. Блочная обработка больших изображений Сокращение использования памяти для обработки больших изображений за счет поэтапного чтения, обработки и записи результатов обратно на диск. Вычисление статистики для больших изображений Вычисление и применение глобальной статистики при обработке…

Все каталоги и технические брошюры The MathWorks

  1. MATLAB Builder NE (для Microsoft .NET Framework)

    4 страницы

  2. MATLAB Builder JA (для языка Java)

    6 страниц

  3. MATLAB Production Server

    6 страниц

  4. MATLAB Builder EX (для Microsoft Excel)

    4 страницы

  5. Ссылка на электронные таблицы EX (для Microsoft Excel)

    3 страницы

  6. Набор инструментов для базы данных

    4 страницы

  7. Генератор отчетов MATLAB

    4 страницы

  8. Stateflow

    8 страниц

  9. SimEvents

    7 страниц

  10. SimDriveline

    7 страниц

  11. SimHydraulics

    7 страниц

  12. SimPowerSystems

    8 страниц

  13. Simulink Control Design

    5 страниц

  14. Набор блоков для аэрокосмической отрасли

    5 страниц

  15. Набор инструментов системы связи

    9 страниц

  16. SimRF

    6 страниц

  17. Симулинк Кодер

    6 страниц

  18. Встроенный кодировщик

    8 страниц

  19. Simulink PLC Coder

    4 страницы

  20. Конструктор фиксированной точки

    9 страниц

  21. MATLAB Coder

    5 страниц

  22. Simulink 3D Animation

    10 страниц

  23. Набор блоков датчиков

    2 страницы

  24. Генератор отчетов Simulink

    3 страницы

  25. Поиск ошибок Polyspace

    6 страниц

  26. набор инструментов глобальной оптимизации

    10 страниц

  27. Phased Array System Toolbox

    9 страниц

  28. Набор инструментов OPC

    5 страниц

  29. Simulink Design Verifier

    7 страниц

  30. Simulink Design Optimization

    10 страниц

  31. Конструкция фильтра HDL Coder

    5 страниц

  32. Набор инструментов для биоинформатики

    9 страниц

  33. SimBiology

    6 страниц

  34. Набор инструментов системы компьютерного зрения

    10 страниц

  35. Набор инструментов системы DSP

    11 страниц

  36. Набор инструментов для нечеткой логики

    5 страниц

  37. Набор инструментов для идентификации системы

    6 страниц

  38. Набор инструментов для дифференциальных уравнений в частных производных

    5 страниц

  39. Клиент Polyspace для C/C++

    5 страниц

  40. xPC Target

    5 страниц

  41. SimMechanics

    7 страниц

  42. Simscape

    7 страниц

  43. Simulink

    6 страниц

  44. Набор инструментов для сбора данных

    8 страниц

  45. Набор инструментов для обработки сигналов

    10 страниц

  46. Панель инструментов системы управления

    6 страниц

  47. Набор инструментов для символьных вычислений?

    6 страниц

  48. Набор инструментов для параллельных вычислений?

    7 страниц

  49. MATLAB®

    6 страниц

  50. Mapping Toolbox 3. 2

    7 страниц

  51. Набор инструментов для управления прибором

    7 страниц

  52. Набор инструментов для оптимизации 6.0

    14 страниц

Архивные каталоги

  1. Примечания к выпуску MATLAB

    505 страниц

  2. Справочник по C и Fortran API

    263 страницы

  3. Внешние интерфейсы

    649 страниц

  4. Ссылка на функцию: том 3 (P-Z)

    1696 страниц

  5. Справочник по функциям: том 2 (F-O)

    1568 страниц

  6. Справочник по функциям: том 1 (A-E)

    1298 страниц

  7. Создание графических пользовательских интерфейсов

    520 страниц

  8. Трехмерная визуализация

    212 страниц

  9. Графика

    667 страниц

  10. Классы MATLAB и объектно-ориентированное программирование

    313 страниц

  11. Советы по программированию в MATLAB

    66 страниц

  12. Основы программирования

    840 страниц

  13. Анализ данных

    220 страниц

  14. Математика

    316 страниц

  15. Инструменты рабочего стола и среда разработки

    766 страниц

  16. Руководство по началу работы с MATLAB®

    250 страниц

Сравнить

Удалить все

Сравнить до 10 продуктов

Цифровая обработка изображений в Matlab Toolbox

Отображение и исследование изображений

ice

Интерактивный редактор цвета.

rgbcube

Отображает куб RGB на рабочем столе MATLAB.

Ввод/вывод файла изображения

movie2tifs

Создает многокадровый файл TIFF из фильма MATLAB.

seq2tifs (DIPUM)

Создает многокадровый файл TIFF из последовательности MATLAB.

tifs2movie

Создайте фильм MATLAB из многокадрового файла TIFF.

tifs2seq

Создайте последовательность MATLAB из многокадрового файла TIFF.

Геометрические преобразования

imtransform2

Преобразование двумерного изображения с фиксированным выходным положением.

pixeldup

Дублирует пиксели изображения в обоих направлениях.

pointgrid

Точки, расположенные на сетке.

reprotate

Многократный поворот изображения.

visform

Эффект трансформации визуализации на множестве точек.

Регистрация изображения

visreg

Визуализация зарегистрированных изображений.

Значения пикселей и статистика

localmean

Вычисляет массив локальных средних значений.

statmoments

Вычисляет статистические центральные моменты гистограммы изображения.

Анализ изображения

Байеса-Гаусса

Байесовский классификатор для гауссовых закономерностей.

bound2eight

Преобразование 4-связной границы в 8-связную границу.

bound2four

Преобразование 8-связной границы в 4-связную границу.

bound2im

Преобразует границу в изображение.

bsubsamp

Подвыборка границы.

bwboundaries

Трассировка границ области в бинарном изображении.

colorgrad

Вычисляет векторный градиент изображения RGB.

colorseg

Выполняет сегментацию цветного изображения.

connectpoly

Соединяет вершины многоугольника.

угловой процесс

Обрабатывает выходные данные функции угловой метрики.

диаметр

Измерение диаметра и связанных свойств областей изображения.

fchcode

Вычисляет цепной код границы Фримена.

frdescp

Вычисляет дескрипторы Фурье.

ifrdescp

Вычисляет обратные дескрипторы Фурье.

im2minperpoly

Минимальный многоугольник периметра.

imstack2vectors

Извлекает векторы из стека изображений.

invmoments

Вычислить инвариантные моменты изображения.

localthresh

Локальное пороговое значение.

mahalanobis

Вычисляет расстояние Махаланобиса.

movingthresh

Сегментация изображения с использованием порога скользящего среднего.

otsuthresh

Оптимальный порог Оцу с учетом гистограммы.

polyangles

Вычисляет внутренние углы многоугольника.

maincomps

Векторы главных компонент и связанные с ними величины.

randvertex

Добавляет случайный шум к вершинам полигона.

regiongrow

Выполнение сегментации по регионам роста.

подпись

Вычисляет подпись границы.

specxture

Вычисляет спектральную текстуру изображения.

сплит-слияние

Сегментируйте изображение, используя алгоритм разделения и слияния.

statxture

Вычисляет статистические показатели текстуры изображения.

strsimilarity

Вычисляет меру подобия между двумя строками.

x2majoraxis

Выравнивает координату x с большой осью области.

Сжатие изображения

сравнение

Вычисляет и отображает ошибку между двумя матрицами.

cv2tifs

Декодирует сжатую последовательность изображений TIFS2CV.

huff2mat

Декодирует матрицу, закодированную методом Хаффмана.

huffman

Создает код Хаффмана переменной длины для источника символов.

im2jpeg

Сжимает изображение с использованием аппроксимации JPEG.

im2jpeg2k

Сжимает изображение, используя аппроксимацию JPEG 2000.

imratio

Вычисляет соотношение байтов в двух изображениях/переменных.

jpeg2im

Декодирует сжатое изображение IM2JPEG.

jpeg2k2im

Декодирует сжатое изображение IM2JPEG2K.

lpc2mat

Распаковывает одномерную матрицу с прогнозирующим кодированием без потерь.

mat2huff

Хаффман кодирует матрицу.

mat2lpc

Сжимает матрицу, используя одномерное кодирование с предсказанием без потерь.

ntrop

Вычисляет оценку первого порядка энтропии матрицы.

Quantize

Квантует элементы матрицы UINT8.

шоумо

Отображает векторы движения сжатой последовательности изображений.

tifs2cv

Сжимает многокадровую последовательность изображений TIFF.

unravel

Декодирует битовый поток переменной длины.

Улучшение изображения

adpmedian

Выполнение адаптивной медианной фильтрации.

gscale

Масштабирует интенсивность входного изображения.

intrans

Выполняет преобразование интенсивности (уровень серого).

Шум изображения

imnoise2

Создает массив случайных чисел с указанным PDF.

imnoise3

Генерирует периодический шум.

Линейная фильтрация

dftfilt

Выполняет фильтрацию в частотной области.

spfilt

Выполняет линейную и нелинейную пространственную фильтрацию.

Дизайн линейного двумерного фильтра

bandfilter

Вычисляет полосовые фильтры в частотной области.

cnotch

Генерирует режекторные фильтры с круговой симметрией.

hpfilter

Вычисляет фильтры верхних частот частотной области

lpfilter

Вычисляет фильтры нижних частот частотной области.

recnotch

Создает фильтры с прямоугольными вырезами (осями).

Нечеткая логика

aggfcn

Агрегирующая функция для нечеткой системы.

auxfcn

Функция аппроксимации.

bellmf

Колоколообразная функция принадлежности.

deuzzify

Вывод нечеткой системы.

fuzzyfilt

Детектор нечетких границ.

fuzzysysfcn

Функция нечеткой системы.

implfcns

Функции импликации для нечеткой системы.

lambdafcns

Лямбда-функции для набора нечетких правил.

makefuzzyedgesys

Скрипт для создания MAT-файла, используемого FUZZYFILT.

onemf

Постоянная функция принадлежности (один).

sigmamf

Функция принадлежности сигма.

смф

S-образная функция принадлежности.

trapezmf

Трапециевидная функция принадлежности.

triangmf

Треугольная функция принадлежности.

truncgaussmf

Усеченная гауссова функция принадлежности.

zeromf

Постоянная функция принадлежности (ноль).

Морфологические операции (бинарные изображения)

конечные точки

Вычисляет конечные точки бинарного изображения.

Анализ текстуры

Specxture

Вычисляет спектральную текстуру изображения.

statxture

Вычисляет статистические показатели текстуры изображения.

Обработка на основе областей

histroi

Вычисляет гистограмму ROI на изображении.

Wavelets

waveback  

Выполняет многоуровневую двумерную обратную FWT.

wavecopy

Извлекает коэффициенты структуры вейвлет-разложения.

wavecut  

Устанавливает нулевые коэффициенты в структуре вейвлет-разложения.

wavedisplay

Отображение коэффициентов вейвлет-разложения.

wavefast  

Выполняет многоуровневое двумерное быстрое вейвлет-преобразование.

wavefilter

Создает фильтры вейвлет-разложения и реконструкции.

wavepaste  

Помещает коэффициенты в структуру вейвлет-разложения.

wavework

Редактирует структуры вейвлет-разложения.

wavezero  

Устанавливает нулевые коэффициенты детализации вейвлета.

Преобразование цветового пространства

hsi2rgb  

Преобразует значения HSI в цветовое пространство RGB.

rgb2hsi

Преобразует значения RGB в цветовое пространство HSI.

Операции с массивами

dftuv

Вычисляет массивы meshgrid.

paddedsize  

Вычисляет минимально необходимый размер площадки для использования в БПФ.

Типы изображений и преобразование типов

tofloat

Преобразование изображения в формат с плавающей запятой.

Прочие функции

conwaylaws  

Применяет генетические законы Конвея к одному пикселю.

i2percentile

Вычисляет процентиль по заданному значению интенсивности.

iseven

Определяет, какие элементы массива являются четными числами.

isodd

Определяет, какие элементы массива являются нечетными числами.

manualhist

Генерирует бимодальную гистограмму в интерактивном режиме.

percentile2i

Вычисляет значение интенсивности по процентилю.

timeit

Измерение времени, необходимого для запуска функции.

twomodegauss

Генерирует бимодальную функцию Гаусса.

Функции Питера для компьютерного зрения

Функции Питера для компьютерного зрения

Указатель разделов Кодекса

  • Перцептивно однородные цветовые карты
  • Перцептивно однородные троичные изображения
  • Обнаружение признаков с помощью фазовой конгруэнтности
  • Обнаружение пространственных объектов
  • Сегментация
  • Интегральные изображения
  • Немаксимальное подавление и пороговое значение гистерезиса
  • Соединение кромок и фитинг сегментов линии
  • Тестовые изображения для определения границ
  • Шумоподавление изображения
  • Нормали поверхностей к поверхностям
  • Расчет скалограммы
  • Анизотропная диффузия
  • Трансформация и улучшение шкалы серого
  • Преобразования в частотной области
  • Функции, поддерживающие проективную геометрию
  • Соответствие характеристик
  • Подгонка модели и робастная оценка
  • Улучшение отпечатков пальцев
  • Интересные синтетические изображения
  • Генерация изображения ASCII
  • Преобразование вращения
  • Геофизические и геофизические функции
  • Интерактивное смешивание изображений
  • Отображение изображений, запись изображений и прочее
Полный набор этих функций доступен в виде zip-файла. MatlabFns.zip
  • Как цитировать этот сайт
  • Лицензия Массачусетского технологического института
  • Не можете найти здесь то, что вам нужно? Взгляните на
    Другие настоятельно рекомендуемые сайты с программным обеспечением Computer Vision.

МАТЛАБ

Для использования этих функций вам понадобится MATLAB и Набор инструментов для обработки изображений MATLAB.
Вы также можете обратиться к документации MATLAB и Документация Image Processing Toolbox

Octave

В качестве альтернативы вы можете используйте Octave, который очень хорошая альтернатива MATLAB с открытым исходным кодом. Почти все функции на этой странице запустить под Octave. См. мои заметки по использованию Octave.

Совместимость с MATLAB/Octave отдельной функции указывается следующим образом

  • Работает под MATLAB и Octave.
  • Работает только под MATLAB.
  • Не тестировался в Octave.

В эти дни я работаю почти полностью в Юлии. Я больше не разрабатываю никаких новых код в MATLAB. Коллекции функций, которые я портировал на Джулию, указаны в разделах кода ниже.

Я получаю много писем, касающихся этого сайта. я постараюсь ответить на почту, которая непосредственно касается использования отдельных функций. Однако, пожалуйста примечание У меня нет времени, чтобы обеспечить онлайн-решение проблем со зрением оказание услуг!

Сообщайте о любых ошибках и/или предлагайте улучшения на
[email protected]

Ура,
Питер Ковеси

Перцептивно однородные цветовые карты

Многие широко используемые цветные карты имеют перцептивные плоские пятна, которые могут скрыть функции размером до 10% от общего диапазона данных. Они также могут имеют точки локального высокого цветового контраста, приводящие к восприятию ложных признаков в ваших данных, когда их нет. MATLAB «горячий», Цветовые карты ‘jet’ и ‘hsv’ страдают от этих проблем. Использовать перцептивно единообразный цветные карты вместо этого! Для обзор этой работы и теории, стоящей за ней, пожалуйста, посетите colorcet.com.

  • colorcet.m Автономная функция, содержит предварительно сгенерированные массивы моего перцептивно однородного цвета карты.
    Если вы хотите загрузить только одну функцию с этой страницы, скачайте эту!

    Попробуйте colorcet(‘Gouldian’) как высококачественный, однородный по восприятию, замена Parula . Вы удивитесь, какая разница делает.
    См. это обсуждение дизайна этой карты и ее сравнение с Parula.

Создание и коррекция цветовых карт

Если вы хотите поэкспериментировать с генерацией собственного восприятия однотонные карты…

  • cmap.m Создание цветовой карты функция. Выбирайте из большой библиотеки цветовых карт. Цветные карты определяется путями B-сплайнов через пространство CIELAB. Параметризация Затем вдоль траектории корректируется для обеспечения однородного воспринимаемого контраста. Измените функцию, чтобы добавить любые новые цветовые карты, которые вы хотите.
  • equalisecolormap.m Переназначает записи в цветовой карте, чтобы выровнять восприятие контраст по цветовой карте. Используется cmap.m . Может также использоваться для «спасти» некоторые цветные карты MATLAB.
  • linearrgbmap.m Генерирует линейная карта цветов от [0 0 0] до указанного цвета в пространстве RGB.
  • ternarymaps.m Возвращает три базовые/основные цветовые карты для создания троичных изображений. Цвет карты близки по яркости (в отличие от основных цветов RGB).
  • randmap.m Генерирует карту цветов случайные цвета. Не однородно по восприятию и уж точно бесполезно для отображение данных, которые варьируются в непрерывном диапазоне. Тем не менее, это полезно для отображения помеченного сегментированного изображения.
  • makecolorcet.m Используется для автоматически генерировать функцию colorcet. m с помощью cmap.m
  • псевдосерый.m Псевдосерый масштабная цветная карта с 2551 уровнем. Эта цветовая карта может помочь, если вы хотят получить наилучший рендеринг с высоким динамическим диапазоном изображение в градациях серого на 8-битном дисплее.

Визуализация изображений с картами цветов

  • applycolormap.m Применяет цветную карту в одноканальное изображение для получения результата RGB.
  • showdivim.m Эта функция предназначен для отображения изображения с расходящейся цветовой картой. Сделать это правильно требует, чтобы желаемое опорное значение в данных правильно связан с центральной записью расходящегося цвета карта.
  • showangularim.m Эта функция отображает изображение угловых данных с указанной цветовой картой. За чтобы угловые данные отображались правильно, важно, чтобы данные значения соблюдаются, так что значения данных правильно назначаются определенные записи в циклической цветовой карте. Присвоение значений цвета также зависят от того, являются ли данные циклическими по пи или 2 * пи. Эта функция также позволяет кодировать цветовую карту углового изображения. информация, которая должна модулироваться для представления амплитуда/надежность/когерентность угловых данных.

Троичные изображения

  • ternaryimage.m Генерирует перцептивно однородное троичное изображение из 3 полос данных.
    Требуется
    • ternarymaps.m
    • linearrgbmap.m
    • equalisecolormap.m
    • histruncate.m
    • applycolormap.m
    • нормализовать.м
Тестовые изображения
  • sineramp.m Генерирует тестовое изображение состоящая из синусоиды, наложенной на пилообразное изменение амплитуда синусоиды модулируется от ее полного значения наверху изображения до 0 внизу. Полезное тестовое изображение для оценки цветные карты.
  • кругsineramp.m Генерирует тестовое изображение, представляющее циклическую версию sineramp.m для тестирования циклические цветовые карты. Он состоит из синусоидальной волны, наложенной на функция спиральной рампы.

Визуализация путей карты цветов и цветовых пространств

  • colormappath.m путь цветовой карты через цветовые пространства CIELAB или RGB.
  • viewlabspace.m Интерактивный визуализация цветового пространства CIELAB. Полезно для картографических местоположений контрольных точек сплайна для определения цветовых карт с помощью cmap.m
  • viewlabspace2.m Другой интерактивная визуализация цветового пространства CIELAB, обеспечивающая вертикальные срезы цветового пространства.
  • generatelabslice.m Генерирует RGB-изображение среза в пространстве CIELAB с указанный уровень яркости.

Функции чтения и записи цветовых карт в различных форматах

  • writecolormapfn.m Создает файл функции MATLAB из карты цветов Nx3.
  • map2geosofttbl.m пишет цветовая карта RGB в файл .tbl для использования с Geosoft Oasis Montaj или QGIS.
  • map2ermapperlutfile.m Записывает карту цветов в файл .lut для использования с ER Mapper, Intrepid или КартаИнформация.
  • считывательmapperlutfile.m Читает цветовую карту в формате LUT ER Mapper.
  • map2imagejlutfile.m Записывает карту цветов в файл .lut для использования с ImageJ.
  • readimagejlutfile.m Читает цветовую карту в формате LUT ImageJ.
  • map2actfile.m Записывает карту цветов в файл Adobe Color Map Table .act.
  • map2qgisstyle.m пишет карты цветов в файл стиля QGIS xml.

Моделирование и визуализация дальтонизма.

  • дальтоник.m Имитирует цветопередача для дальтоников.
  • дальтоникиlabspace.m Визуализация цветовых пространств для дальтоников в пространстве Lab. Использовал к поддерживать дизайн цветовых карт для дальтоников.
  • дальтоникlmsspace.m Визуализация цветовых пространств для дальтоников в пространстве LMS.

Преобразование цветового пространства.

  • rgb2lab.m Преобразование цветов RGB в L*a*b*.
  • rgb2cmyk.m Преобразование цветов RGB в cmyk.
  • cmyk2rgb.m Преобразование цветов cmyk в RGB.
  • rgb2lms.m Цвета RGB для ответов конуса LMS.
  • lms2rgb.m Отклики конуса LMS на цвета RGB.
  • xyz2lms.m Отклики конуса XYZ на LMS.
  • rgb2nrgb.m RGB в нормализованное преобразование цветов RGB.

Необходимые дополнительные вспомогательные функции.

  • bbspline.m Базовый b-сплайн реализация, используемая для создания путей через цветовое пространство для cmap.м
  • pbspline.m Базовый периодический b-сплайн реализация, используемая для создания путей через цветовое пространство для cmap.м
  • Также необходимо: show.m, нормализовать.м и с.м

Юлия Код

  • Для работающих в Юлии у меня есть создал пакет, содержащий большинство функций, указанных выше: PerceptualColourMaps.jl

Цветовые карты Python

  • Для тех, кто работает с Python, эти цветовые карты доступны по адресу github. com/bokeh/colorcet. Этот пакет дает вам доступ к этим картам цветов для использования с программами построения графиков Python такие как Боке, Матплотлиб, ХолоВьюс, GeoViews и Даташейдер. Спасибо Джеймсу Беднару.

R Карты цветов

  • Для тех, кто работает в R, эти цветовые карты доступны в цвет пакет поддерживается Джеймсом Баламутой. Они также включены в приятели пакет поддерживается Кевином Райтом. Пакет приятелей собирается вместе несколько цветовых карт, включая CET для восприятия однородные цветовые карты, а также включает код R для генерации цвета тестовое изображение карты.

Артикул:

  • Питер Ковеси. «Хорошие цветные карты: как их создавать».
    arXiv:1509.03700 [cs.GR] 2015.
Интерактивное смешивание изображений

Эти функции предоставляют набор интерактивных инструментов для визуализации несколько изображений. Некоторые видео их использования можно увидеть здесь.

  • линимикс.м Создает интерактивное изображение для смешивания последовательности изображений.
  • билинимикс.м Создает интерактивное изображение для смешивания двухмерной сетки изображений.
  • ternarymix.m Интерактивный троичный изображение для смешивания 3 изображений. Вы также можете переключаться между смешиванием и режимы смахивания.
    Обновлено в декабре 2014 г. дополнение к смешению. Также можно переключаться между цветом и оттенками серого. режимы.
  • двоичный микс.м Так же, как ternarymix, но для 2 изображений.
  • cliquemix.m Позволяет смешивание или перелистывание между любой парой в коллекции изображений.
    Обновлено в декабре 2014 г., чтобы включить смахивание в дополнение к смешению.
  • cyclemix.m Позволяет смешивание между последовательностью изображений циклическим образом.
  • логистикавзвешивание.м Адаптация обобщенной логистической функции для использования в качестве функция взвешивания для смешивания изображений.
  • swipe.m Не проводите пальцем между двумя изображения, когда вы можете интерактивно прокручивать между 2, 3 или 4 изображениями!
  • собиратьncheckimages.m Собирает и проверяет изображения перед смешиванием.

Вышеуказанные функции также требуют: нормализовать.м, гисттрункате.м, круг.м, круговая структура.м и наменпат.м.

Демонстрационный пакет: Скачать BlendDemo.zip. Это содержит все приведенные выше функции и некоторые примеры наборов данных. В рамках расширенного папке в MATLAB запустите blenddemo.m. Ряд окон будет open, каждый из которых демонстрирует свой интерфейс смешивания. Нажмите в любой из них и играть!

Код:

  • Питер Ковеси, Ын-Юнг Холден и Джейсон Вонг, 2014 г. «Интерактивный Смешение нескольких изображений для визуализации и Интерпретация», Computers & Geosciences 72 (2014) 147-155. https://doi.org/10.1016/j.cageo.2014.07.010
Обнаружение признаков на основе фаз и соответствие фаз

    Фазовая конгруэнтность — инвариантная мера освещенности и контрастности особенности значимости. В отличие от детекторов признаков на основе градиента, который может только обнаруживать ступенчатые функции, правильно конгруэнтность фаз обнаруживает особенности в все вид фазового угла, а не только шаг особенности, имеющие фазовый угол 0 или 180 градусов.

  • Phasecongmono.m Это функция вычисляет конгруэнтность фаз через моногенные фильтры. Оно имеет отличная скорость и значительно сниженные требования к памяти по сравнению с другие функции конгруэнтности фаз ниже. Требует перффт2.м, filtergrid.м и фильтр нижних частот.м
  • Phasecong3.m Эта функция заменяет Phasecong2.m и Phasecong.m, будучи быстрее и требуя меньше Память. Вычисляет угловые элементы в дополнение к ребрам. Требует filtergrid.м и фильтр нижних частот.м
    • Устарело: Phasecong.m Исходный код для вычисления совпадения фаз в изображении. Эта функция также возвращает изображение типа объекта. Обратите внимание, что эта функция заменяется Phasecong2. m и Phasecong3.m и приведены здесь только для справки.
    • Устарело: Phasecong2.m Конгруэнтность фаз код, который сочетает в себе обнаружение краев и углов и обеспечивает лучшее локализация. Обратите внимание, что эта функция заменена Phasecong3.m и Phasecongmono.m и здесь только для справки.
  • dispfeat.m Это функция обеспечивает визуализацию и статистику различных типы объектов, найденные на изображении с помощью Phasecong. Как правило, вы найдете широкое распределение всех типов элементов между краями ступеней и линии. Эта функция нуждается в edgelink.m (см. ниже).
  • одот.м Демонстрирует действия операторов «Одот» и «Ослэш» на одномерном сигнале. Эти операторы позволяют разлагать и комбинировать сигналы таким образом, это согласуется с моделью восприятия особенностей Локальной Энергии.
  • spacegabor.m применяется один ориентированный фильтр Габора к изображению.

     

    изображение фазовой симметрии
  • фазовая симм. м Код для расчет фазовой симметрии. Это может быть использовано как линия и блоб детектор. Фазовая симметрия является инвариантом освещения и контраста. мера симметрии изображения. (Яркий круг не более «симметричный», чем серый кружок, как это может быть в случае с некоторыми другими меры!).
  • Phasesymmono.m Это функция вычисляет фазовую симметрию через моногенные фильтры. Имеет отличное скорость и значительно сниженные требования к памяти по сравнению с Phasesym.m Однако вы можете предпочесть вывод фильтров, ориентированных на Phasesym.
  • gaborconvolve.m Код для свертка изображения с банком логарифмических фильтров Габора. А этап предварительной обработки для анализа текстуры, обнаружения признаков и классификация и др.
  • плотгаборфильтры.м А функция для построения логарифмических фильтров Габора. Эта функция полезна для посмотреть, какое влияние различные настройки параметров оказывают на формирование набора логарифмических фильтров Габора, используемого в вышеприведенных функциях.
  • монофил.м Ан реализация моногенных фильтров Фельсберга. Эта функция применяется набор моногенных фильтров к изображению для получения двумерного аналитического сигнала по ряду шкал. Как и в gaborconvolve, это можно использовать как этап предварительной обработки для анализа текстуры, обнаружения признаков и классификация и др.
  • highpassmonogenic.m Применяет фильтр высоких частот и вычисляет фазу и амплитуду с помощью моногенных фильтров. Требуется perfft2.m
  • filtergrid.m Генерирует сетку для построения фильтров частотной области. Используется некоторыми из вышеперечисленных функций.
  • Объяснение реализация свертки с логарифмическими фильтрами Габора, используемыми в функции выше.

Каталожные номера:

  • Петер Ковеси, «Симметрия и асимметрия от локальной фазы». АИ’97, Десятый Австралийская объединенная конференция по искусственному интеллекту. 2 — 4 Декабрь 1997 г. Материалы — Стендовые доклады. стр. 185-190.
  • Петер Ковеси, «Особенности изображения от фазовой конгруэнтности». Видере: Журнал исследований компьютерного зрения . Массачусетский технологический институт Нажимать. Том 1, номер 3, лето 1999 г.
    Электронные публикации, даже с уважаемым издателем, могут быть проблемный. По какой-то причине MIT Press решило больше не вести архив Видере . К счастью, архив журнал можно найти в Университете Рочестера по адресу www.cs.rochester.edu/u/brown/Videre.
  • Петер Ковеси, «Крылья — это не просто ступеньки». Материалы ACCV2002 Пятая Азиатская конференция по компьютерному зрению , Мельбурн, январь 22-25, 2002. стр. 822-827. (препринт)
  • Питер Ковеси, «Конгруэнтность фаз обнаруживает углы и края». Конференция Австралийского общества распознавания образов: Вычисление цифровых изображений: методы и приложения DICTA 2003. Декабрь 2003 года. Сидней. стр. 309-318. (препринт)
  • Петер Ковеси, «Инвариантные меры характеристик изображения на основе фазовой информации», докторская диссертация, Университет Западной Австралии. 1996.

Для тех, кто работает в Юлии упаковка ImagePhaseCongruency.jl реализует большинство функций, описанных выше.

Обнаружение пространственных объектов
  • canny.m Осторожный край детектор.
  • harris.m Harris Corner детектор.
  • благородный.м Дворянский уголок детектор.
  • shi_tomasi.m Угловой детектор Ши-Томаси возвращает минимальное собственное значение тензор структуры. Это представляет собой идеал, который Harris and Noble детекторы пытаются аппроксимировать.
  • гессенские особенности.м Детектор признаков Гессе.
  • fastradial.m An реализация быстрой радиальной функции Лоя и Зелински детектор.
  • gaussfilt. m Обертка функция удобной фильтрации по Гауссу.
  • производная5.м вычисляет 1-ю и 2-ю производные изображения с помощью 5-кранового коэффициенты Фарида и Симончелли. Используйте эту функцию вместо функции MATLAB GRADIENT для более точных результатов.
  • производная7.m вычисляет производные с помощью 7-tap коэффициенты Фарида и Симончелли.
  • filterregionproperties.m Фильтрует регионы по значениям их свойств. Позволяет выбрать капли в пределах указанного размера или диапазона ориентации главной оси и т. д.

Артикул:

  • Отсканировано изображения моей ксерокопии статьи Харриса и Стивенса «Комбинированный Детектор углов и краев».

Для тех, кто работает в Юлии упаковка ImageProjectiveGeometry.jl реализует большинство функций, описанных выше.

Сегмент
  • сл.м Реализация Achanta et al SLIC Superpixels.
  • spdbscan. m Кластеризация суперпикселей с помощью алгоритма DBSCAN.
  • регионприлегание.м Вычисляет матрицу смежности для изображения помеченных областей, как может быть получен с помощью алгоритма суперпикселя или графического разреза.
  • очистка регионов.м Очищает небольшие области в сегментированном изображении. (медленный и немного шелушащийся, используйте mcleanupregions.m ниже)
  • mcleanupregions.m Морфологическая очистка небольших областей на сегментированном изображении. (потребности круговая структура.м)
  • finddisconnected.m Находит группы несвязанных помеченных регионов. Использован mcleanupregions.m, чтобы сократить время выполнения.
  • makeregionsdistinct.m Гарантирует, что помеченные области различны.
  • перенумероватьregions.m Перенумеровывает области в помеченном изображении так, чтобы они находились в диапазоне от 1:maxRegions.
  • Нарисуйте границы помеченных областей на изображении.
  • maskimage.m Применить маску к изображению.
  • dbscan.m Базовый реализация кластеризации DBSCAN
  • testdbscan.m Функция для тестирования/демонстрации dbscan.m
  • Пример иллюстрируя, как вы можете использовать приведенные выше функции для выполнения основных сегментация с использованием суперпикселей SLIC и кластеризации DBSCAN.
Интегральные изображения
  • Integerimage.m вычисляет целостный образ образа.
  • встроенный фильтр.м выполняет фильтрацию по интегральному изображению.
  • intfilttranspose.m транспонирует спецификацию интегрального фильтра изображения.
  • целоесреднее.м выполняет усредняющую фильтрацию по интегральному изображению. Вычисление стоимость не зависит от размера усредняющего фильтра.
  • integgaussfilt.m Эта функция аппроксимирует фильтрацию по Гауссу, многократно применяя интегравераг. м . Это позволяет сглаживать с очень низкими вычислительными затратами. который не зависит от размера Гаусса.
  • растворинтег.м Эта функция используется integgausfilt.m для решения задачи многократного усреднения. ширина фильтра, необходимая для аппроксимации гауссиана желаемого стандартного отклонения.

Артикул:

  • Быстрая почти гауссовская фильтрация Австралийский шаблон Конференция Общества признания: DICTA 2010. 909:03 декабря 2010. Сидней.
    В этом документе описывается, как получить высокую скорость приближенная гауссовская фильтрация через интегральные изображения. Здесь нет вычислительное обоснование использования грубых ящичных фильтров для аппроксимации Гауссианы и их производные, как это делает, например, функция SURF детектор.
Немаксимальное подавление и пороговое значение гистерезиса

  • nonmaxsup.m Код для выполнение подавления немаксимумов для краевых изображений.
  • Код nonmaxsupts.m для выполнения немаксимального подавления и пороговой обработки точек генерируется детектором функций/углов. Он необязательно возвращает расположение субпиксельных функций. (обновлено в январе 2016 г.)
  • subpix2d.m Субпиксель местоположения на 2D-изображении.
  • subpix3d.m Субпиксель местоположения в 3D-объеме или в данных 2D + масштабного пространства.
  • hysthresh.m код для выполнение гистерезисного порога.
  • ориентир.м вычисляет ориентацию на изображении элемента до немаксимального подавление в случае отсутствия информации об ориентации из процесса обнаружения признаков.
  • SmoothOrient.m применяет сглаживание к полю ориентации, которое может быть полезно перед применение немаксимального подавления.
  • адаптивныйпорог.м реализация адаптивного порогового метода Велнера.
Соединительный элемент для соединения кромок и линейных сегментов

изображение
края
края с маркировкой
встроенные линейные сегменты

  • крайлинк. м функция связывания ребер, которая формирует списки связанных точек ребер из бинарное краевое изображение. Потребности findendsjunctions ниже.
  • fillgegaps.m Заполняет маленькие пробелы в бинарном изображении карты ребер. Может быть полезно нанести перед краем связывание. Требуется findisolatedpixels.m и findendsjunctions.m
  • drawedgelist.m отображает набор списков ребер, сгенерированных с помощью edgelink или lineseg.
  • edgelist2image.m передает данные списка краев обратно в массив 2D-изображений.
  • линийсег.м формы отрезки прямой линии, подогнанные с заданным допуском к спискам связных краевых точек.
  • maxlinedev.m есть также используется lineseg.m для вычисления отклонений списков ребер от подогнанные сегменты.
  • findendsjunctions.m находит соединения и окончания линий на изображении линии/ребра.
  • findisolatedpixels.m находит изолированные пиксели в изображении.
  • cleangelist.m очищает набор списков ребер, сгенерированных с помощью реберной связи или линий, чтобы ребра и шпоры короче минимальной длины удаляются. Есть некоторые проблемы с этим кодом, и он может интенсивно использовать память.
  • Пример использования этих функции выше.
Тестовая решетка для обнаружения краев

Тестовое изображение
Осторожное изображение края
Конгруэнтность фаз
Цветовая маркировка для типа элемента

  • step2line.m Генерирует тестовое изображение, где тип элемента изменяется от края ступени к линейному объекту сверху вниз, сохраняя идеальную фазу конгруэнтность. Это тестовое изображение указывает на важность фазы конгруэнтность независимо от того, под каким углом происходит конгруэнтность и до определенного момента независимо от скорости, с которой амплитуда спектр затухает с частотой. Детектор границ на основе градиента дает двойной ответ для всех функций, которые имеют конгруэнтность фазы под углами, отличными от нуля (к нижней части испытательного изображение). Детектор конгруэнтности фаз отмечает элементы одним отклик. Изображение с цветовой кодировкой было сгенерировано dispfeat.m.
  • окружность.м Генерирует тестовое изображение, состоящее из круглой синусоидальной решетки. Может также использоваться для построения конгруэнтных узоров с круговой фазой.
  • старсин.м Генерирует тестовое изображение, состоящее из синусоидальной решетки в виде звезды. расходящиеся от центра. Как и в случае с circsine, эта функция может быть используется для построения звездообразных фазово-конгруэнтных узоров.
Шумоподавление изображения

  • шумкомп.м Код для шумоподавления изображений. Этот код отличается от стандартного вейвлета методы шумоподавления в том, что он использует неортогональные вейвлеты, и в отличие от существующих методов, гарантирует, что фазовая информация сохранилось на изображении. Информация о фазах имеет решающее значение для визуальное восприятие человека. Также этот код есть ли у эффективный способ автоматического определения пороговых уровней.

    См. пример ниже, в разделе преобразование шкалы серого и усовершенствование, для примера использования этой функции.

Артикул:

  • Петер Ковеси, «Фазовое сохранение шумоподавления изображений». Конференция Австралийского общества распознавания образов: ДИКТА’99. , декабрь 1999 г. Перт, Вашингтон. стр. 212-217.

Для тех, кто работает в Юлии упаковка ImagePhaseCongruency.jl реализует эту функцию.

Нормали поверхностей к поверхностям

Нормали поверхности
      
Реконструкция поверхности
  • шейплетсурф.м Функция восстанавливает оценку поверхности по ее поверхности нормалей путем сопоставления нормалей поверхности с нормалями берега базисных функций шейплета. Результаты корреляции суммируются произвести реконструкцию. Суммирование базисных функций шейплета приводит к неявной интеграции поверхности при обеспечении сплошность поверхности.

    Обратите внимание, что реконструкция действительна только до коэффициента масштабирования (что можно исправить). Однако процесс реконструкции очень устойчив к шуму и отсутствующим значениям данных. Реконструкции (до положительной/отрицательной неоднозначности формы) возможны там, где есть неоднозначность числа пи в значениях наклона. Некачественные реконструкции также возможно только с наклоном или только с данными наклона. Однако, если вы иметь полную информацию о градиенте, вам лучше использовать Frankot Алгоритм Челлаппа ниже.

  • frankotchellappa.m Ан реализация алгоритма Франкота и Челлаппы для построения интегрируемая поверхность из информации о градиенте. Если у вас есть полный информация о градиенте в x и y, это, вероятно, лучший алгоритм для использовать. Это очень просто, очень быстро и очень устойчиво к шуму. если ты иметь информацию о нормали к поверхности в виде наклона и наклона, и вы имеете неоднозначность числа пи в ваших данных наклона или имеете только наклон, тогда попробуйте использовать shapeltsurf.m выше.
  • град2наклон.м Преобразует значения градиента по поверхности в углы наклона и наклона.
  • наклон2град.м Преобразует углы наклона и наклона поверхности в градиенты.
  • иглоучаст.м Создает игольчатую диаграмму с заданными поверхностными градиентами по поверхности.
  • Needleplotst.m Генерирует игольчатый график с заданными значениями наклона и наклона поверхности.
  • testp.m Генерирует синтетическая тестовая поверхность вместе с нормалями поверхности для тестирования шейплетсерф.

Артикул:

  • Петер Ковеси, «Shapelets, коррелированные с нормалями поверхности, создают поверхности». 10-я Международная конференция IEEE по компьютерному зрению. Пекин. стр. 994-1001. 2005 г.
  • Слайды PowerPoint
  • Пример того, сколько 3D-формы вы можете получить из очень минимального поверхностная нормальная информация.
Расчет скалограммы

  • масштаб.м Функция для расчета скалограмм фазы и амплитуды 1D сигнал. Анализ проводится с использованием квадратурных пар логарифмов Габора. вейвлеты.
Анизотропная диффузия

  • анизодифф.м Функция выполнить анизотропную диффузию изображения в соответствии с Perona и Алгоритм Малика. Этот процесс сглаживает области, сохраняя при этом и усиление контраста при резких градиентах интенсивности.
Трансформация и улучшение шкалы серого
  • экстракт полей.м отделяет поля от видеокадра и дополнительно интерполирует промежуточные линии.
  • интерпфилдс.м интерполирует строки в поле, извлеченном из видеокадра.
  • normalise.m масштабирует значения изображения в 0-1.
  • прил.контраст.м регулирует контрастность изображения с помощью сигмовидной функции.
  • adjgamma.m регулирует гамма изображения.
  • greytrans.m позволяет вы можете интерактивно переназначить значения интенсивности в цвете или оттенках серого изображение с помощью функции отображения, определяемой серией точек сплайна. А слабая попытка повторить 9Инструмент картографирования интенсивности 0902 xv . Это не так быстро, но он работает с изображениями с плавающей запятой, что позволяет вам, чтобы лучше сохранить точность изображения. (Требуется ремапим.м).
  • remapim.m не интерактивный версия greytrans, которая позволяет применять отображение интенсивности к цветное изображение или изображение в оттенках серого, использующее функцию сопоставления, определенную экспериментально с грейтрансом. Полезно, если вы хотите применить то же самое функция отображения на последовательность изображений.
  • histruncate.m обрезает концы гистограммы изображения. Полезно для улучшения изображений с посторонними значениями.
  • histeqfloat.m Эта функция отличается от классических функций выравнивания гистограмм тем, что кумулятивная гистограмма рассматривается как функция , а не как таблица поиска для сопоставления входных значений серого с их выходными значениями. При таком подходе для изображений, содержащих значения с плавающей запятой, количество различных значений в выходном изображении будет таким же, как и количество различных значений на входе. Это может внести значительный разница.
  • Пример использования некоторых перечисленные выше функции для улучшения изображения видеонаблюдения. Однако вы должны отметить, что многие системы наблюдения близки к юридически слепой. Видеть
  • Ковеси, стр. Видеонаблюдение: юридически слепой? В книге «Вычисление цифровых изображений: методы и приложения», 2009 г. DICTA ’09. стр. 204-211.
    Публикация IEEE. doi.org/10.1109/DICTA.2009.41
    (препринт)
Преобразования частотной области
  • perfft2.m 2D Преобразование Фурье периодической составляющей уравнения Мойсана «Периодический плюс». Smooth Image Decomposition». Я думаю, что это станет моим fft по умолчанию. функция для изображений.
  • lowpassfilter.m конструкции низкочастотный фильтр Баттерворта.
  • конструкции highpassfilter.m высокочастотный фильтр Баттерворта.
  • конструкции highboostfilter.m высокоэффективный фильтр Баттерворта.
  • конструкции bandpassfilter.m полосовой фильтр Баттерворта.
  • гомоморфный.m выполняет гомоморфную фильтрацию изображения. Один из моих любимых образов техники улучшения. (требуется histruncate.m и normalise.m)
  • psf.m генерирует различные функции распределения точек. Эта функция может быть полезна, когда вручную определяя функции распределения точек для фильтрации Винера или с функциями деконволюции, такими как алгоритм Ричардсона-Люси (см. функцию deconvlucy.m в MATLAB Image Processing Toolbox).
  • psf2.m идентичен по сравнению с psf, у него просто другой способ указания формы функции что может быть удобнее для некоторых приложений.
  • имспект.м участков спектр амплитуд изображения, усредненный по всем ориентациям.
  • freqcomp.m демонстрирует реконструкцию изображения по компонентам Фурье.
  • фильтрсетка.м Генерирует сетку для построения фильтров частотной области. Использован некоторые из вышеперечисленных функций.

Для тех, кто работает в Юлии упаковка ImagePhaseCongruency.jl реализует большинство функций, описанных выше.

Функции, поддерживающие проективную геометрию

изображение пляжа
ректифицированный пляж
  • омография 1д.м вычисляет одномерную гомографию 2×2 3 или более точек вдоль линии.
  • гомография2d.m вычисляет 3×3 2D-гомографию 4 или более точек на плоскости. Этот код следует нормализованному алгоритму прямого линейного преобразования дано Хартли и Зиссерманом.
  • fundmatrix.m вычисляет фундаментальную матрицу из 8 или более совпадающих точек в стереопара изображений с использованием нормализованного 8-точечного алгоритма.
  • affinefundmatrix.m вычисляет аффинная фундаментальная матрица из 4 или более точек совпадения в стерео пара образов.
  • Fundfromcameras.m вычисляет фундаментальная матрица для двух проекционных матриц камеры.
  • decomposecamera.m разлагается проекционную матрицу камеры на внутренние и внешние параметры.
  • rq3.m RQ-разложение матрицы 3 x 3.
  • skew.m Конструкции 3×3 кососимметричные матрица из 3-вектора.
  • normalise2dpts.m переводит и нормализует набор двумерных однородных точек так, чтобы их центр тяжести находился в точке начало координат и их среднее расстояние от начала координат равно sqrt(2). Этот используется для улучшения условий любых уравнений, используемых для решения гомографии, фундаментальные матрицы и т. д.
  • hnormalize.m нормализует массив однородных координат так, чтобы их шкала параметр равен 1. Точки на бесконечности не изменяются.
  • makehomogeneous.m преобразует Массив N x npts неоднородных точек в однородные точки с шкала 1.
  • сделать неоднородным.м нормализует массив однородных точек N x npts к шкале 1 и возвращает неоднородные координаты.
  • ray2raydist.m вычисляет кратчайший путь расстояние между двумя 3D лучами.
  • imTrans.m применяет однородный трансформировать в образ. Исходное положение и размер выходного изображения настраиваются содержать преобразованное изображение. (Обратите внимание, что я написал этот код до была выпущена версия 3 Image Processing Toolbox с функция ИМТРАНСФОРМА. Вам, вероятно, лучше использовать MATLAB ИМТРАНСФОРМ)
  • imTransD. m применяет однородное преобразование в изображение. Сдвиг начала не применяется к трансформированный образ. Я использую эту функцию для регистрации изображений и т. д.
  • digiplane.m позволяет вам оцифровывать и преобразовывать точки в плоской области в изображение.
  • equalAngleConstraint.m Аффинный преобразования ограничений при двух равных углах.
  • knownAngleConstraint.m Аффинный преобразовать ограничения при известном угле.
  • lengthRatioConstraint Аффинный ограничения преобразования с заданным отношением длины.
  • circleintersect.m Находки пересечение двух кругов. Используйте эту функцию для решения аффинных ограничения преобразования.
  • hпопереч.м Однородный перекрестное произведение, результат нормирован на s = 1.
  • hline.m График 2D линий определяется в однородных координатах.
  • гомотранс 2D гомогенный преобразование точек/линий.
  • plotPoint. m Графики точка с указанной меткой и дополнительной текстовой меткой.
  • cameraproject.m Проекты 3D мир указывает на изображение камеры.
  • Idealimagepts.m Вычисляет изображение места, которые были бы получены, если бы у камеры не было дисторсии объектива.
  • imagept2plane.m Проецирует точки изображения на плоскость и возвращает их 3D-местоположения.
  • Solstereopt.m Решает 3D местоположение точки с заданными координатами изображения этой точки в двух, или еще, изображения.
  • undistortimage.m Удаляет линзу искажение изображения с учетом коэффициентов радиальной дисторсии объектива.
  • camstruct.m строит структуру который содержит параметры камеры. К ним относятся параметры дисторсии объектива и размер изображения.
  • camstruct2projmatrix.m преобразует структуру камеры в проекционную матрицу 3×4 без учета объектива параметры искажения.
  • plotcamera.m Сюжеты представление камеры в трехмерном пространстве с учетом структуры камеры.
  • Если вы используете эти функции выше, вам следует посмотреть Эндрю Зиссермана Функции MATLAB для геометрии с несколькими видами
    Кроме того, вы должны слушать «Фундаментальный» Матричная песня Дэниела Веджа.

Для тех, кто работает в Юлии упаковка ImageProjectiveGeometry.jl реализует большинство функций, описанных выше.

Соответствие характеристик
  • matchbycorrelation.m генерирует предполагаемые совпадения между ранее обнаруженными характерными точками в двух изображений путем поиска точек, максимально коррелирующих с каждым другой в окнах, окружающих каждую точку. Только точки, которые наиболее сильно коррелируют друг с другом в обоих направлениях вернулся. Это простое сравнение N 2 .
  • matchbymonogenicphase.m is аналогично matchbycorrelation, но вместо этого сопоставляется по ориентированной фазе значения, а не значения оттенков серого. Этот сопоставитель выполняет скорее хорошо относительно нормализованной корреляции оттенков серого. Обычно там найдено больше предполагаемых совпадений и меньше выбросов. Eсть большие вычислительные затраты на этапе предварительной фильтрации, но потенциально этап сопоставления выполняется намного быстрее, так как каждый пиксель эффективно кодируется всего с 3 битами. (Хотя эта потенциальная скорость не реализуется в этом реализация). Посмотреть тестовый фонд ниже, чтобы увидеть пример использования этой функции.
Подгонка модели и оценка надежности

Предполагаемые совпадения, полученные
с помощью matchbycorrelation.m		    
Внутреннее соответствие соответствует
фундаментальной матрице
  • рансак.м общего назначения реализация алгоритма RANSAC.
  • рансакфитомография.м надежно подгоняет гомографию к набору предположительно совпадающих точек изображения.
  • ransacfitfundmatrix.m надежно подгоняет фундаментальную матрицу к набору предположительно совпадающих точек изображения. Эта функция использует решение фундаментальной матрицы с 8 точками.
  • ransacfitfundmatrix7.m надежно подгоняет фундаментальную матрицу к набору предположительно совпадающих точек изображения. Для этой функции требуется 7-точечный матричный код Эндрю Зиссермана. Доступна с: Функции MATLAB для геометрии с несколькими видами
  • ransacfitaffinefund.m надежно подгоняет аффинную фундаментальную матрицу к набору предположительно совпадающих изображений точки.
  • ransacfitplane.m надежно подгоняет плоскость к трехмерным точкам данных.
  • ransacfitline.m надежно подгоняет линию к 3D-точкам данных.
  • iscolinear.m проверяет, если 3 точки коллинеарны, используются при рансакфитпланировании и рансакфитомографии.
  • fitline.m метод наименьших квадратов подгонка линии к 2D точкам данных.
  • fitline3d.m метод наименьших квадратов подгонка линии к 3D точкам данных. Предоставлено Феликсом Дювале.
  • fitplane.m метод наименьших квадратов подгонка плоскости к 3D точкам данных.
  • тестовый самолет пример использования ransacfitplane.m
  • тестфитлайн пример использования ransacfitline.m
  • тестовый фонд пример использования ransacfitfundmatrix.m
  • тестомог пример использования ransacfithoography.m
  • случайная выборка базовая замена randsample для использования с ransac.m если у вас нет MATLAB Statistics Toolbox или вы используете Octave.
  • Пример использования функции выше, чтобы найти фундаментальную матрицу.

Каталожные номера:

  • Слушайте RANSAC Песня Дэниела Веджа.
  • Вы также должны проверить его 2.71828183: Число и Песня

Для тех, кто работает в Юлии упаковка ImageProjectiveGeometry. jl реализует большинство функций, описанных выше.

Расширение отпечатков пальцев
   
  • ridgesegment.m идентифицирует гребнеобразные участки изображения отпечатка пальца. Также нормализует значения интенсивности изображения.
  • ridgeorient.m оценивает локальная ориентация гребней в отпечатке пальца.
  • сюжеты plotridgeorient.m Ориентация гребня рассчитывается с помощью ridgeorient.
  • ridgefreq.m оценивает частота локальных гребней на изображении отпечатка пальца.
  • freqest.m оценивает хребет частоты в пределах небольшого блока изображения. Это используется гребневая частота
  • ridgefilter.m усиливает изображение отпечатка пальца с использованием ориентированных фильтров.
  • Пример использования этих функций выше.
Геофизические и геофизические функции
г.
  • ppdrc. m Фазовый консервант Сжатие динамического диапазона. Алгоритм преобразования тонов на основе частоты подходит для научных, нефотографических изображений. Попробуйте использовать это функция вместо выравнивания гистограммы. Очень хорошо на аэромагентике данные. Требует highpassmonogenic.m
    Для тех, кто работает в Юлии упаковка ImagePhaseCongruency.jl обеспечивает реализацию этой функции.
  • irelief.m Функция интерактивного рельефная заливка набора данных. Требует применитьcolormap.m
  • рельеф.м Неинтерактивная версия функции выше.
  • вверхпродолжить.м Создает восходящее продолжение данных магнитного поля или поля гравитационного потенциала.
  • производная частоты Горизонтальные и вертикальные производные вычисляются в частотной области.
  • vertderivativeintegral.m Вертикальная производная или интеграл данных потенциального поля.
  • тилтдерив.м Генерирует производная наклона данных потенциального поля.
  • аналитикасигнал.м Аналитический сигнал данных потенциального поля.
  • agc.m Эта функция реализует Алгоритм автоматической регулировки усиления Раджагопалана. Оригинал приложение предназначалось для отображения геонаучных вертикальных магнитных данные градиента, но это может быть полезно для любого вида с высоким динамическим диапазоном изображение.
  • терраса.м Эта функция реализует модифицированную версию террас Корделла и Маккафферти. алгоритм для данных потенциального поля. Его ключевое свойство состоит в том, что выход остается стабильным независимо от того, сколько итераций применяется.
  • фильтр ориентации.м Генерирует селективную фильтрацию изображения по ориентации. Использовать для выделение структур с доминирующей ориентацией в ваших данных.
  • сделка.м Фильтрует изображение, чтобы попытаться удалить артефакты алиасинга из любого процесс сетки.
  • wavenumbergrid. m Сгенерируйте сетку волновых чисел для фильтрации в частотной области.
  • removetrend.m полиномиальную поверхность тренда в сетку и удаляет ее.

Артикул:

  • Питер Ковеси, «Отображение тона с сохранением фазы нефотографических Изображения с высоким динамическим диапазоном ». Материалы: Австралийский образец. Конференция Recognition Society: Вычисление цифровых изображений: методы и Приложения DICTA 2012. (препринт)
Интересные синтетические и тестовые изображения

  • Noiseonf.m генерирует шум изображения с заданными амплитудными спектрами. Можно создать приятное изображения облачного узора таким образом.
  • cloud9.m создает фильм последовательность шумовых изображений с заданными амплитудными спектрами. Очень расслабляющий.
  • chirpexp.m создает тестовое изображение экспоненциального щебета. Амплитуда щебета модулируется от 1 вверху изображения до 0 внизу. я использовал это тестовое изображение для оценки эффективности различных цветовых карт и разделы цветовых карт с различными пространственными частотами и контрастом.
  • чирплин.м аналогичный chirpexp.m, но с линейным сигналом чирпа.
  • sineramp.m Генерирует тестовое изображение, состоящее из синусоиды, наложенной на пилообразное изменение Амплитуда синусоиды модулируется от ее полного значения в вверху изображения до 0 внизу. Полезное тестовое изображение для выделение проблем на цветных картах.
  • кругсинерамп.м Генерирует тестовое изображение, представляющее циклическую версию sineramp.m для тестирование циклических цветовых карт. состоит из синусоиды накладывается на спиральную линейную функцию.

  • derespolar.m Генерирует деразрешенные изображения в полярных координатах.
  • polartrans.m Генерирует полярный трансформация образа. Линейный или логарифмический радиус можно указать трансформацию.
  • QuantizePhase.m Генерирует изображение, в котором значения фазы квантуются до желаемого количество уровней. Значения фазы в изображении важны. Однако, несмотря на это, их можно очень сильно проквантовать с относительно небольшими затратами. потеря восприятия.
Создание изображения ASCII

  • matscii.m Функция для генерировать изображения ASCII из изображений в градациях серого. Немного ретро-забавы, но В наши дни становится все труднее найти шрифты постоянной ширины…
Однородные преобразования
  • plotframe.m а система координат, заданная однородным преобразованием.
  • транс.м гомогенный матрица перевода.
  • rotx.m однородная матрица для вращения вокруг оси x.
  • роты.м однородная матрица для вращения вокруг оси Y.
  • ротз.м однородная матрица для вращения вокруг оси Z.
  • гомотранс.м однородное преобразование точек/линий
  • инвхт.м оптимизирован обратная однородная матрица преобразования
  • inveuler.m решает для углы Эйлера, заданные однородным преобразованием.
  • invrpy.m решает для углы крена, тангажа, рыскания заданы однородным преобразованием.
  • dhtrans.m вычисляет однородная матрица Денавита Хартенберга 4×4 с заданными параметрами связи угол соединения, длина, смещение сустава и скручивание.
Кватернионы
  • конструкция newquaternion.m кватернион от заданного угла и оси.
  • matrix2quaternion.m преобразует однородную матрицу вращения 4×4 в кватернион
  • quaternion2matrix.m преобразует кватернион в однородную матрицу преобразования 4×4.
  • кватернионротат.м использует кватернион для поворота векторов.
  • кватернионпродукт. м вычисляет кватернионное произведение.
  • кватернионконъюгат.m вычисляет сопряжение кватерниона.
  • vector2quaternion.m встраивает 3-вектор в кватернион.
Дескрипторы угловых осей
  • новый уголоси.м строит дескриптор угловой оси из заданного угла и оси.
  • matrix2angleaxis.m преобразует однородную матрицу вращения в описание угловой оси
  • уголоси2матрица.м преобразует дескриптор угловой оси в однородное преобразование 4×4 матрица.
  • угол поворота оси.м использует дескриптор угловой оси для поворота векторов
  • нормализовать уголоси.м нормализует дескриптор угловой оси так, чтобы угол имел максимальную величину pi.

Для тех, кто работает в Юлии упаковка ImageProjectiveGeometry.jl реализует большинство функций, описанных выше.

Отображение изображений, запись изображений и прочее
  • findimage. m Отображает диалоговое окно файла, позволяющее найти и загрузить изображение в интерактивном режиме. Полезно, когда вы забыли название своего изображения или не можете удосужился напечатать.
  • findimages.m Позволяет вам для выбора и загрузки нескольких изображений. Они возвращаются в массиве ячеек.
  • show.m Эта функция удобно отображает изображение нужного размера, цветов, диапазона и с названием. Размер окна рисунка соответствует размеру изображения, не оставляя границ, экономя место на рабочем столе. По возможности изображение отображается как «TrueSize», то есть пиксели на экране соответствуют пикселям на изображении.
  • showangularim.m Эта функция отображает изображение угловых данных с указанной цветовой картой. За чтобы угловые данные отображались правильно, важно, чтобы данные значения соблюдаются, так что значения данных правильно назначаются определенные записи в циклической цветовой карте. Присвоение значений цвета также зависят от того, являются ли данные циклическими по пи или 2 * пи. Эта функция также позволяет кодировать цветовую карту углового изображения. информация, которая должна модулироваться для представления амплитуда/надежность/когерентность угловых данных.
  • showdivim.m Эта функция предназначена для отображения изображения с расходящейся цветовой картой. Сделать это правильно требует, чтобы желаемое опорное значение в данных было правильно связан с центральной записью расходящейся цветовой карты.
  • directionplot.m Визуализирует изображение ориентации с размытыми ориентированными линиями. Ориентированная линия сегменты нанесены на изображение в виде размытой сетки. Использовать случайно смешанного местоположения сетки, а не регулярной сетки гарантирует, что рисунок сетки не будет мешать вашему восприятию ориентации. Это улучшает восприятие ориентации шаблон значительно.
  • showfft.m отображает амплитудный спектр БПФ.
  • showlogfft.m отображает логарифмический амплитудный спектр БПФ.
  • showurf. m Эта функция завершает команды, которые я обычно использую для отображения поверхности. Поверхность отображается с помощью SURFL с интерполированным затенением, с помощью «медная» цветная карта с включенным rotate3d и установленной осью vis3d.
  • togglefigs.m предоставляет удобный средства переключения отображения нескольких фигур. Удобно для сравнения изображений и участки. Оси изображений связаны так, что панорамирование и масштабирование синхронизированы на всех изображениях.
  • syncshow.m Показать несколько изображений со связанными осями для панорамирование и масштабирование или связать набор существующих фигур, чтобы панорамирование и масштабирование синхронизировано.
  • imwritesc.m Эта функция объединяет масштабирование изображения и запись в одну функцию. Если тип изображения двойной значения изображения масштабируются в диапазоне 0-1, чтобы не происходило переполнения при записи 8-битных значений интенсивности. Используемый формат изображения определяется MATLAB по окончанию файла. Если тип изображения uint8, масштабирование не выполняется.
  • imwritefloattiff.m Эта функция использует Tiff, шлюз MATLAB к библиотечным процедурам LibTIFF, чтобы обеспечить базовый функция записи изображения с плавающей запятой. (imwrite() MATLAB, кажется, может только для записи целочисленных изображений tiff.)
  • matprint.m Эта функция выводит матрицу, используя заданную строку формата стиля C. Часто вы обнаружите, что числовые форматы MATLAB по умолчанию не то, что вам нужно…
  • цифр.м Функция для оцифровывать точки на изображении. Эта функция использует курсор в виде перекрестия. предоставлено ГИНПУТ. Я считаю, что это гораздо полезнее, чем курсор используется компанией IMPIXEL. Кроме того, каждое оцифрованное местоположение помечается значком красный «+».
  • impad Заполняет границу изображение до фильтрации. Доступны различные варианты обивки.
  • imtrim Обрезает границу изображение (распаковывает его)
  • imsetborder Наборы граничные пиксели изображения до указанного значения.
  • removenan Заменяет NaN значения в матрице с указанным значением по умолчанию. Полезно, когда вы хотите, чтобы NaN не загрязняли и не разрушали некоторые операции на массиве, например, БПФ.
  • fillnan Заменяет NaN значения в матрице со значением в ближайшем пикселе, отличном от Nan.
  • implace.m Функция для размещения изображение в указанном месте внутри большего изображения.
  • вычислений Cubaroots.m вещественные корни куб.
  • взвешенный histc.m базовый эквивалент к функции MATLAB HISTC для взвешенных данных.
  • функция удобства geoseries.m для создание геометрических рядов.
  • circle.m Рисует круг.
  • circlestruct.m генерирует круговой структурирующий элемент для морфологических операций. Вы можете вместо этого используйте strel(‘disk’,R,0) MATLAB. Однако иногда мне нравится возможность настроить форму, используя значения с плавающей запятой для радиус.
  • pointinconvexpoly.m Определить, 2D-точка находится внутри выпуклого многоугольника.
  • rectintersect.m Определить, есть ли два прямоугольники пересекаются.
  • polyfit2d.m Подходит для 2D полиномиальная поверхность к данным. Базовый 2D-эквивалент 1D-полифита MATLAB. Включает некоторую нормализацию для уменьшения числовых проблем.
  • polyval2d.m Оценивает 2D полиномиальная поверхность, сгенерированная polyfit2d.m
  • logcolornormalization.m Выполните цветность, серую или комплексную нормализацию цвета на цветное изображение.
  • свддемо.м Демонстрация СВД и собственные значения для матрицы преобразования 2×2.
Геометрические фигуры
  • икосаэдр.м генерирует вершины, граф смежности и список граней икосаэдр.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *