Разное

Обработка изображений c: Обработка изображений в C — CodeRoad

Содержание

Обработка изображений в C - CodeRoad



Может ли кто-нибудь предложить какую-нибудь хорошую библиотеку обработки изображений в C/c++, которая может легко работать в Visual studio? Мне нужно сделать некоторое моделирование 3-D и реконструкцию изображения (это потребует большого доступа к значениям пикселей).Я ищу что-то, что имеет хорошую документацию/онлайн-поддержку помимо данной функциональности.

В настоящее время я пытаюсь CImg, но хочу услышать Ваше мнение, прежде чем приступить к проекту.

c++ windows image-processing
Поделиться Источник Manish     17 ноября 2010 в 06:31

6 ответов


  • Обработка изображений в C#

    Как правильно начать обработку изображений с помощью C# Мне нужно знать инструменты и алгоритмы, чтобы начать понимать Спасибо

  • обработка изображений

    Как осуществляется обработка изображений? Я хочу сравнить два изображения и выявить различия между ними.

    Как определить разницу между двумя взятыми пикселями разных изображений?



2

Теги c обработка изображений графика++ естественным образом привести меня в посте ссылка на openCV

Поделиться sum1stolemyname     17 ноября 2010 в 06:36


Поделиться Ross     17 ноября 2010 в 13:40



1

  • ITK (InsightToolkit) - для многомерных наборов данных
  • VTK (VisualizationToolkit) - для визуализации, но и немного для ImageProcessing
  • OpenCV-обычно для 2D, но очень быстро.
  • Matlab-следует использовать только для 2D (MATrix LABoratory), а не для больших наборов данных
  • Mathematica-... также я бы сказал: 2D
  • Boost-иногда может быть полезен для анализа
  • CGAL - также может использоваться для извлечения признаков

Поделиться Mr.

Smith     10 ноября 2011 в 10:18


  • Обработка изображений на iPhone

    Я хотел бы применить обработку изображений к снимкам, сделанным на iPhone. Эта обработка будет включать в себя 2D матричные свертки и т. д. Боюсь, что производительность с вложенным NSArrays будет довольно плохой. Как правильно манипулировать пиксельными изображениями? Должен ли я просто...

  • обработка изображений веб-приложений

    Я пишу веб-приложение, единственным намерением которого является обработка изображений, предоставленных Пользователем. Я действительно понимаю, что множество языков программирования облегчают работу с изображениями на стороне сервера и некоторые базовые функции и т. д., Но меня беспокоит здесь то,...



0

я попробовал Cairo (http://cairographics.org/samples/) для проекта в прошлом.

библиотека g2 (http: / / g2. sourceforge.net/) также имеет довольно широкие возможности. хотя немного староват.

Поделиться sp24     17 ноября 2010 в 07:10



0

Другая такая библиотека- ITK .

Поделиться tyree731     17 ноября 2010 в 13:56



0

Наиболее полезными библиотеками обработки изображений в C/C++ являются OpenCV и ITK.They наиболее часто используемые библиотеки для обработки изображений. Потому что у них есть хорошая документация, Всемирная поддержка с почтовыми списками или форумами. Кроме того, они оба являются библиотеками с открытым исходным кодом, которые написаны с использованием c++. ITK фактически используется для обработки медицинских изображений. Но вы можете использовать для любого типа изображения. И opencv имеет очень большие функции по обработке изображений, компьютерному зрению и машинному обучению. В высокоуровневом приложении вы не могли бы отделить один из них от каждого other.Image proc., comp. vis. и машинное обучение переплетаются друг с другом. Кроме того, и openCV,и ITK можно использовать с любой другой библиотекой на основе c++, такой как qt для gui, vtk для визуализации и т. д. Также вы можете использовать opencv и itk together.OpenCV и itk такое большое преимущество для обработки изображений для тех, кто знаком с C/C++ также python.

Поделиться O.AYYILDIZ     27 декабря 2015 в 23:39


Похожие вопросы:


Обработка изображений в C

Я нашел книгу по обработке изображений в C : http:/ / homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/BOOKS/PHILLIPS / Дело в том, что я готов использовать C++ для обработки изображений. Как вы думаете, было бы хорошо...


что такое обработка изображений?

Я собираюсь создать приложение, в котором пользователь может редактировать свои фотографии, такие как эффект цветового баланса, эффект серого листа , инвертный эффект, исправление эффекта красных.

..


Обработка изображений в C++

Если я хочу работать с изображениями в C++, например читать и отображать их, в дополнение к выполнению некоторых операций над ними, с чего вы рекомендуете кому-то начать? Существуют ли конкретные...


Обработка изображений в C#

Как правильно начать обработку изображений с помощью C# Мне нужно знать инструменты и алгоритмы, чтобы начать понимать Спасибо


обработка изображений

Как осуществляется обработка изображений? Я хочу сравнить два изображения и выявить различия между ними. Как определить разницу между двумя взятыми пикселями разных изображений?


Обработка изображений на iPhone

Я хотел бы применить обработку изображений к снимкам, сделанным на iPhone. Эта обработка будет включать в себя 2D матричные свертки и т. д. Боюсь, что производительность с вложенным NSArrays будет...


обработка изображений веб-приложений

Я пишу веб-приложение, единственным намерением которого является обработка изображений, предоставленных Пользователем.

Я действительно понимаю, что множество языков программирования облегчают работу...


Предварительная обработка изображений в глубоком обучении

Я экспериментирую с глубоким обучением на изображениях. У меня есть около ~4000 изображений с разных камер с разными условиями освещения, разрешением изображения и углом обзора. Мой вопрос таков:...


MATLAB захват видео и обработка изображений без набора инструментов сбора изображений

Я хотел бы захватить живое видео в MATLAB и взять из него кадры фотографий, на которых будет произведена обработка изображений для идентификации определенных цветов в окружающей среде У меня нет...


Более быстрая обработка изображений.

У меня есть проблема с приложением, которое использует библиотеку GD PHP, оно берет изображение и создает миниатюру/обрезку на его основе. Это приложение ищет в базе данных информацию, связанную с...

Цифровая обработка изображений Введение - CoderLessons.

com

Обработка сигналов — это дисциплина в области электротехники и математики, которая занимается анализом и обработкой аналоговых и цифровых сигналов, а также хранением, фильтрацией и другими операциями с сигналами. Эти сигналы включают в себя сигналы передачи, звуковые или голосовые сигналы, сигналы изображения и другие сигналы и т. Д.

Из всех этих сигналов при обработке изображений выполняется поле, которое относится к типу сигналов, для которых вход является изображением, а вывод — также изображением. Как следует из названия, он занимается обработкой изображений.

Это может быть далее разделено на аналоговую обработку изображений и цифровую обработку изображений.

Аналоговая обработка изображений

Аналоговая обработка изображений производится на аналоговых сигналах. Включает обработку двухмерных аналоговых сигналов. В этом типе обработки изображения обрабатываются электрическими средствами путем изменения электрического сигнала. Общий пример включает телевизионное изображение.

Цифровая обработка изображений доминирует над аналоговой обработкой изображений с течением времени из-за более широкого спектра применений.

Цифровая обработка изображений

Обработка цифрового изображения связана с разработкой цифровой системы, которая выполняет операции с цифровым изображением.

Что такое изображение

Изображение — это не более чем двухмерный сигнал. Он определяется математической функцией f (x, y), где x и y — две координаты по горизонтали и вертикали.

Значение f (x, y) в любой точке дает значение пикселя в этой точке изображения.

Приведенный выше рисунок является примером цифрового изображения, которое вы сейчас просматриваете на экране своего компьютера. Но на самом деле это изображение — не что иное, как двумерный массив чисел в диапазоне от 0 до 255.

128 30 123
232 123 321
123 77 89
80 255 255

Каждое число представляет значение функции f (x, y) в любой точке.

В этом случае значения 128, 230, 123 каждый представляет отдельное значение пикселя. Размеры изображения на самом деле являются размерами этого двухмерного массива.

Связь между цифровым изображением и сигналом

Если изображение представляет собой двумерный массив, то какое оно имеет отношение к сигналу? Чтобы понять это, нам нужно сначала понять, что такое сигнал?

Сигнал

В физическом мире любая величина, измеряемая во времени в пространстве или в любом более высоком измерении, может восприниматься как сигнал. Сигнал является математической функцией и передает некоторую информацию.

Сигнал может быть одномерным или двухмерным или более размерным сигналом. Одномерный сигнал — это сигнал, который измеряется во времени. Типичным примером является голосовой сигнал.

Двумерные сигналы — это те, которые измеряются по некоторым другим физическим величинам. Примером двумерного сигнала является цифровое изображение. Мы рассмотрим более подробно в следующем уроке, как формируются и интерпретируются одномерные или двухмерные сигналы и более высокие сигналы.

отношения

Поскольку все, что передает информацию или передает сообщение в физическом мире между двумя наблюдателями, является сигналом. Это включает в себя речь или (человеческий голос) или изображение в качестве сигнала. Поскольку, когда мы говорим, наш голос преобразуется в звуковую волну / сигнал и преобразуется с учетом времени, с которым мы разговариваем. Не только это, но и способ работы цифровой камеры, так как при получении изображения с цифровой камеры требуется передача сигнала из одной части системы в другую.

Как формируется цифровое изображение

Поскольку захват изображения с камеры — это физический процесс. Солнечный свет используется в качестве источника энергии. Сенсорная матрица используется для получения изображения. Поэтому, когда солнечный свет падает на объект, количество света, отраженного этим объектом, воспринимается датчиками, и непрерывный сигнал напряжения генерируется количеством измеренных данных. Чтобы создать цифровое изображение, нам нужно преобразовать эти данные в цифровую форму.

Это включает выборку и квантование. (Они обсуждаются позже). Результат выборки и квантования приводит к двумерному массиву или матрице чисел, которые являются ничем иным, как цифровым изображением.

Перекрывающиеся поля

Машинное / Компьютерное зрение

Машинное зрение или компьютерное зрение имеет дело с разработкой системы, в которой входными данными является изображение, а выходными данными является некоторая информация. Например: Разработка системы, которая сканирует человеческое лицо и открывает любой вид блокировки. Эта система будет выглядеть примерно так.

Компьютерная графика

Компьютерная графика имеет дело с формированием изображений из объектных моделей, а не изображение захватывается каким-либо устройством. Например: рендеринг объектов. Генерация изображения из объектной модели. Такая система будет выглядеть примерно так.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это более или менее исследование внедрения человеческого интеллекта в машины. Искусственный интеллект имеет множество применений в обработке изображений. Например: разработка компьютерных систем диагностики, которые помогают врачам интерпретировать изображения рентгеновских лучей, МРТ и т. Д., А затем выделять заметные участки, которые должен осмотреть врач.

Обработка сигнала

Обработка сигналов является зонтиком, а обработка изображений лежит под ним. Количество света, отраженного объектом в физическом мире (трехмерном мире), проходит через объектив камеры, и оно становится двухмерным сигналом и, следовательно, приводит к формированию изображения. Затем это изображение оцифровывается с использованием методов обработки сигналов, а затем этим цифровым изображением манипулируют при цифровой обработке изображений.

Введение в дистанционное зондирование

Оптимизация изображения

Зачем мы оптимизируем спутниковые изображения? Различные методы оптимизации изображения используются для подготовки "сырых данных" таким образом, чтобы собственно анализ изображений был проще, быстрее и надёжнее. Выбор метода зависит от цели анализа. Ниже представлены два процесса:

Растягивание гистограмм

При цифровой обработке изображения его статистики изображаются на гистограмме оттенков серого (частотном распределении оттенков серого)

Гистограмма спутникового снимка справа до и после растягивания.

Форма гистограммы описывает диапазон контрастов спутникового снимка и позволяет делать выводы о его однородности. Например, распределение оттенков серого сузким максимумом указывает на малую контрастность. Широкий максимум указывает на однородность в изображении, но также на больший диапазон контрастов.

Растягивание гистограммы является методом обработки отдельных значений в изображении. Растягивание используется для контрастного представления данных. Контрастное растягивание может быть использовано во многих различных процессах. Входные данные всегда растягиваются на диапазон 0-255.

Фильтр

Так называемые фильтры изменяют структуру изображения путём расчёта соотношений значений градаций серого соседних пикселей. Фильтры используют матрицы коэффициентов, которые вырезают небольшую область или матрицу из оригинального изображений с центром в заданной точке. Затем необходимо "прогнать" всё изображение через фильтр/матрицу.

Часть Rhein-Neckar-Kreis, исходные данные до растягивания (sсм. гистограмму слева).
Источник: Landsat

Окно "Фильтры" в программе обработки изображений IDRISI.

Реализация основных методов цифровой обработки изображений на языке с# Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

увеличить степень извлечения магнитных фракций при последующей магнитной сепарации. Кроме того, за счет увеличения поверхностной энергии решается проблема низкой активности конвертерного шлака, что приводит к улучшению вяжущих свойств.

Таким образом, применение низкотемпературной плазмы с последующей магнитной сепарацией при обработке конвертерных шлаков открывает возможности для создания энергоэффективных схем использования конвертерных шлаков. Разработка рациональной и экономически выгодной технологической схемы переработки конвертерного шлака, позволит решить проблему переработки накопленных отходов и обеспечить вторичным сырьем металлургическую и строительную промышленность.

Список литературы

1. Баутин В.М., Шаталов М.А. Направления развития системы глубокой переработки отходов промышленно-производственных подсистем АПК // Экономика. Инновации. Управление качеством. 2015. № 3 (12). С. 72-73.

2. Гончарова М.А., Копейкин А.В., Крохотин В.В. Оптимизация методики определения минералогического состава конвертерных шлаков // Строительные материалы. 2015. № 1. С. 64-67.

3. Жуков А.Д., Орлова А.М., Наумова Н.А., Никушкина Т.П., Майорова А.А. Экологические аспекты формирования изоляционной оболочки зданий // Научное обозрение. 2015. № 7. С. 209-212.

4. Романов П.С., Романова И.П. Рециклинг отходов металлургической промышленности как способ сбережения природных ресурсов и снижения экологической напряженности // Синергия. 2016. № 2. С. 94-99.

5. Романов П.С., Романова И.П. Возможности использования плазменных технологий для переработки конвертерных шлаков // Синергия. 2016. № 3. С. 95-100.

Тарасьев А.А., Филиппова М.Е., Круглов В.Н., Спиричева Н.Р.

РЕАЛИЗАЦИЯ ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ НА ЯЗЫКЕ С#

Уральский федеральный университет

Ключевые слова: методы, цифровая, обработка, изображения, программирование.

Аннотация: В ходе работы над проектом была написана программа

на языке C# в программной среде Microsoft Visual Studio 2013, осуществляющая простейшую обработку изображений. Представлено практическое применение некоторых основных методов цифровой обработки изображений, таких как: контрастное масштабирование, изменение гистограмм, наложение шумов на изображения, медианная фильтрация и морфологическая обработка. Продемонстрированы работа сглаживающих пространственных фильтров и методы выделения границ областей.

Keywords: methods, digital, processing, image, programming.

Abstract: In the course of the project program was written in C # in a software environment Microsoft Visual Studio 2013 is simple image processing. Presented by the practical application of some of the basic methods of digital image processing, such as contrast scaling, changing histograms imposition of noise in the image, median filtering and morphological processing. Demonstrate the operation of the spatial smoothing filters and methods of isolation boundary.

Введение. Цифровая обработка изображений в наши дни является актуальной областью для решения задач, таких как: сканирование графических данных, обработка и видоизменение изображений, распознавание образов и объектов, системы технического зрения и т.д. Некоторые реализованные методы уже нашли своё место в популярных программах «Photoshop» и «Lightroom».

Основной целью работы является успешное освоение базовых теоретических знаний в области компьютерной цифровой обработки изображения, реализации знаний на практике и продвижение вглубь области на основании полученных навыков, а также непосредственная реализация в едином приложении базовых методов цифровой обработки изображений и некоторых экспериментальных модификаций, вопрос о качестве которых остается спорным по причине незавершенности исследования и упрощенного практического представления. Разработанное приложение может служить в качестве образовательного пособия по основам компьютерной цифровой обработки изображений вследствие наглядности работы алгоритмов.

Методы. Объектами исследования стали некоторые базовые алгоритмы цифровой обработки изображений: контрастное масштабирование, изменение гистограмм, наложение шумов, медианная фильтрация, сглаживающие пространственные фильтры, морфологическая обработка и выделения границ областей.

Контрастное масштабирование - изменение яркости каждого элемента изображения по линейному закону g = fa + b. Реализовано

два способа представления - при помощи автоматического растягивания диапазона яркостей на интерактивно заданный уровень и при помощи изменения с помощью бегунков (см. рисунок 1). Также воплощены три различные разновидности яркостных срезов -известный зануляющий, а также контрастный и сглаживающий [1, 2,

5].

Рисунок 1 - Изменение контрастности

Для обеспечения наглядности работы контрастных методов обработки изображений реализован интерфейс с «бегунками», для равномерного изменения различных параметров функции обработки в реальном времени.

Изменение гистограмм - преобразование изображений путём изменения яркостей пикселей в соответствии с различными законами распределения частот яркостей (см. рисунок 2). Также реализованы спорные экспериментальные методы, сводящие диапазон яркости изображения в область светлых частот по логарифмическому закону (см. рисунок 3) [5].

Медианная фильтрация - вид цифрового фильтра, применяемого для уменьшения уровня шума изображения, использующий элементы теории вероятностей и математической статистики. Медиана -центральное значение выборки случайных величин [3].

Сглаживающие пространственные фильтры - пространственные фильтры, изменяющие значение пикселя в зависимости от изменения яркости световой интенсивности его соседних пикселей (см. рисунок 4) [3, 5].

Сглаживающие фильтры могут применяться для расфокусировки изображения и подавления шума. Расфокусировка может применяться как предварительный шаг обработки изображения, например, для удаления мелких деталей при распознавании больших объектов, или же для устранения разрывов в линиях или деталях. Для подавления

шумов может использоваться расфокусировка с применением как линейной, так и нелинейной фильтрации.

Рисунок 2 - Видоизменение гистограмм. Равномерная гистограмма

оШ - Цифровая обработка изображений |""сз"'|ГЖ"[[ Ш \

Файл Изменение контраста Изменение гистограмм Фильтрация Нахождение контуров Повышение резкости Морфологическая обработка

Рисунок 3 - Видоизменение гистограмм. Экспериментальная гистограмма

щЁ? ЁШ.Р - Цифровая обработка изображений

Файл вменение контраста Изменение гистограмм ©ильтрация Нахождение к&нтуров Повышение резкости Морфе

Диапазон яркости обработанного изображения

Рисунок 4 - Сглаживающий по однородным областям фильтр

Морфологическая обработка - метод извлечения информации (границы, остовы, выпуклые оболочки) из исходного изображения. При реализации методов разработан способ интерактивного изменения размеров маски примитива. Использован базовый примитив - квадрат, а также планируется реализация других базовых масок (см. рисунок 5) [1].

Для устранения разрывов, а также при предварительной обработке изображений в системах распознавания образов часто используются морфологическая обработка и обработка с помощью матриц Лапласа.

Щ [),№- Цифровая обработка изображений Файл Изменение контраста Изменение гистограмм

ч<

Фильтрация Нахождение контуров П(

// /77

> уу // ■■/?'

------------( ', "Г ''х. \ ; ', V.

.Диапазон щюстм

обработанного нзофакеаив

Рисунок 5 - Морфологическая обработка. Построение остова

Выделения границ областей - построение изображения границ объектов и очертаний однородных областей (см. рисунок 6) [2, 3].

Рисунок 6 - Выделение границ. Расширенный лапласиан

Методом исследования стала реализация данных алгоритмов на объектно-ориентированном языке программирования С# с использованием принципов ООП.

Результаты. В ходе проведённой научно-исследовательской работы были получены и проанализированы результаты каждого рассмотренного способа цифровой обработки информации.

Реализованные методы работают корректно, для ряда функций, а именно алгоритмов фильтрации реализован способ математического подсчета эффективности по основным качественным критериям, таким как уровень оставшихся искажений на изображении (шума), величина искажения изображения вследствие сглаживания а также время работы алгоритма (см. рисунки 7-9) [2, 3, 5].

Рисунок 7 - Исходное изображение

Рисунок 8 - Медианная фильтрация зашумленного импульсным шумом изображения

ТсигсИ^сипе <=. м 0 -Ж*]

Уровень оставшегося шума: 0,1 30&404231592В

Величина искажения изображения: 0,0163573£20427152

Бремя работе! алгоритма: ¡)0:57 секунды.

Рисунок 9 - Эффективность метода фильтрации

Большинство методов реализовано с возможностью интерактивного ввода параметров управления.

Работа может быть направлена на дальнейшее исследование методов цифровой обработки изображений при помощи средств объектно-ориентированного программирования. При дальнейшей работе можно обеспечить использование обобщенного, улучшенного представления реализованных методов и их модификаций в технологиях распознавания образов и объектов, а также в системах технического зрения [4].

Дискуссия. Спорным является вопрос о математической и логической обоснованности разработанных экспериментальных методов, а также о возможности дальнейшего применения именно реализованных методов. При более глубоком изучении теоретической

базы а также при дальнейшей практической разработке могут быть даны однозначные ответы на поставленные дискуссионные вопросы. На данный момент можно сказать, что разработанные методы корректно выполняют свои функции и могут найти применение, однако, возможно, могут быть реализованы по-другому для обеспечения более весомых результатов.

Заключение. В заключении стоит отметить, что основная цель работы была достигнута, были реализованы базовые методы цифровой обработки изображений. Многие рассмотренные методы уже нашли применение в популярных программах, таких как «Photoshop» и «Lightroom».

Также предприняты попытки к созданию модифицированных методов для преобразования изображений с помощью изменения гистограмм и различными видами яркостных срезов, а также добавлена возможность интерактивного ввода параметров, в частности размера маски примитива при морфологической обработке. Все функции работают корректно и наглядно и могут найти применение в интерактивных обучающих материалах, технологиях обработки изображений, системах технического зрения, технологиях распознавания объектов, технологиях моделирования, наложения изображений на объекты и т.д.

Список литературы

1. Радченко Д.С. Исследование точностных характеристик алгоритмов измерения частоты // Синергия. 2016. № 3. С. 101-108.

2. Грузман И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах: Учебное пособие / Грузман И.С., Киричук В.С., Косых В.П., Перетягин Г.И., Спектор А.А. - Новосибирск, НГТУ, 2002. 168 с.

3. Дворковича А.В. Цифровая обработка телевизионных и компьютерных изображений / под ред. Ю.Б. Зубарева, В.П. Дворковича -М.: Международный центр научной и технической информации. 1997. 212 с.

4. Системы технического зрения. Справочник. / под ред. В.И. Сырямкина, В.С.Титова - Томск.: МГП «РАСКО». 1993. 367 с.

5. Прэтт У. Цифровая обработка изображений в 2-х Т. / Пер. с англ. под ред. Д.С.Лебедева. - М.: Мир. 1982. 790 с.

Обработка изображений с помощью языка программирования Python 3.7

Актуальность

В современном мире очень развита медиакультура, огромной популярностью пользуются соцсети, в которых пользователи выкладывают видео и изображения. В связи с этим люди интересуются приложениями, позволяющими обработать изображения.

Данное приложение создано в образовательных целях, позволяя познакомиться с пиксельной обработкой изображений, а его практическое применение заключается в наложении эффектов на изображение.

Цель

Создание оконного приложения, включающего в себя несколько различных алгоритмов по обработке изображений, выбор эффектов осуществляет пользователь посредством меню.

Задачи

  1. Найти информацию о различных алгоритмах по обработке изображений в Python 3.7.

  2. Разобраться в принципе работы алгоритмов по обработке изображений в Python 3.7.

  3. Самостоятельно разработать алгоритм по обработке изображений на языке Python 3.7.

  4. Реализовать алгоритмы по обработке изображений.

  5. Создать оконное (EXE) приложение.

  6. Протестировать оконное приложение.
     

Оснащение и оборудование, использованное при создании работы

Описание

В процессе выполнения настоящей работы автор подготовил проект для участия на конференции «Инженеры будущего» по теме «Обработка изображений с помощью языка программирования Python 3.7.». При подготовке работы участник выполнял все дедлайны, учёл все необходимые требования по оформлению материалов. Первоначально материалы загружались по консольному приложению, которое потом было доработано до оконного, таким образом, проект был улучшен.

 

Результаты работы/выводы

Была найдена информация о различных алгоритмах по обработке изображений в Python 3.7. Рассмотрен принцип работы алгоритмов по обработке изображений в Python 3.7. Придумано несколько эффектов обработки для цветовых каналов изображений на языке Python 3.7. Реализовано 13 эффектов для обработки изображений. Создано меню для пользователя. Протестировано оконное приложение. Было реализовано консольное приложение с меню, с помощью которого пользователь может накладывать разные фильтры на изображения, а также обрезать его, добавлять текст и другие изображения.

Перспективы использования результатов работы

При доработке проекта его можно превратить в приложение для смартфона, которое в дальнейшем может быть монетизировано посредством вставки рекламы других компаний.

Сотрудничество с вузом/учреждением при создании работы

НИИ «ВШЭ»

Мнение автора

«При выполнении этой работы я научился обрабатывать фотографии с помощью языка программирования Python 3.7. Разобрался в работе некоторых алгоритмов из интернета и несколько придумал сам»

Цифровой обработки изображений

Ручной дифференциальный подсчет лейкоцитов – это сложный и трудоёмкий процесс, занимающий, как правило, от 2 до 10 минут на обработку каждого мазка крови. За последние десятилетия данный метод почти не изменился, в то время как качество, эргономичность и степень автоматизации микроскопов значительно улучшились. Сегодня цифровая обработка изображения (DI; Digital Imaging) может значительно облегчить рабочий процесс в лаборатории, сделать его более продуктивным и эффективным.

Важно понимать, что для достижения достаточной достоверности получаемых результатов при ручном дифференциальном подсчёте требуется наличие опыта и определенной степени подготовки. Специфическое определение отдельных лейкоцитов происходит посредством субъективной интерпретации различных характеристик клетки. Это зависит от того, как клетка расположена по отношению к другим клеткам на срезе. Зачастую атипичные формы клеток встречаются вследствие болезни и текущего лечения. Поскольку при идентификации клеток нередко возникают разногласия во мнениях специалистов, лаборатории неизменно стремятся повысить согласованность и точность результатов.

Наши решения в области цифровой обработки изображений помогают в устранении данной проблемы. Во-первых, одним из преимуществ технологий цифровой обработки изображений является стандартизация. Поскольку в основе работы оборудования для цифровой обработки изображений заложены и всегда используются строго определенные процессы, имеющиеся клетки всегда классифицируются одинаковым образом. За счет этого исключается возможность ошибочной классификации вследствие человеческого фактора. Во-вторых, поскольку все характерные параметры клетки сравниваются со стандартизованными данными обширной нейронной сети, точность идентификации значительно повышается.

Всё это позволяет сэкономить время. В первую очередь, вместо подсчета вручную система обнаруживает клетки автоматически. Кроме того, все клетки наглядно представляются перед оператором на одном экране, что позволяет визуально определить, является ли образец нормальным или нет, в то время как при подсчёте вручную клетки можно видеть только по отдельности. Наконец, данные генерируются и хранятся в электронном виде, что позволяет получить доступ к ним в любой момент времени. В результате отпадает необходимость соблюдения требований по вводу данных и появляется возможность сравнивать новые данные с изображениями из истории болезни пациента.

С цифровой обработкой изображений снижаются трудозатраты и появляется возможность перенаправить рабочую силу на выполнение более важных задач. Благодаря повышенной степени стандартизации и точности классификации, данный метод потенциально повышает качество оказываемых медицинских услуг, направленных на достоверную диагностику и эффективное лечение пациента.

Обработка изображений GPU с использованием OpenCL

Дата публикации Oct 29, 2018

Большие ускорения могут быть достигнуты при использовании графических процессоров вместо процессоров для определенных задач.

Помимо очевидного варианта использования графического процессора (GPU), а именно рендеринга трехмерных объектов, также можно выполнять вычисления общего назначения с использованием каркасов, таких как OpenCL или CUDA. Один из известных вариантов использования - майнинг биткойнов. Мы рассмотрим другой интересный пример использования: обработка изображений. После обсуждения основ программирования на GPU, мы реализуем расширение и эрозию менее чем в 120 строках кода, используя Python и OpenCL.

Первая причина

Многие операции обработки изображений повторяются от пикселя к пикселю в изображении, выполняют некоторые вычисления с использованием текущего значения пикселя и, наконец, записывают каждое вычисленное значение в выходное изображение. На рис. 1 в качестве примера показана операция инверсии значений серого. Мы инвертируем значение серого каждого пикселя в отдельности. Очевидно, что это можно сделать одновременно (параллельно) для каждого пикселя, поскольку выходные значения не зависят друг от друга.

Рис. 1: инвертирование цвета изображения. Выходной пиксель в некотором местоположении может быть вычислен только с учетом входного пикселя в том же месте. Некоторые соответствующие пиксели показаны цветными линиями.

Вторая причина

При обработке изображений нам нужен быстрый доступ к значениям пикселей. Графические процессоры предназначены для графических целей, и одним из них является текстурирование, поэтому аппаратное обеспечение для доступа и управления пикселями хорошо оптимизировано. На рис. 2 показано, для чего обычно используется текстурирование в 3D программах.

Рис. 2: Текстуры часто используются для того, чтобы модели (в данном случае сфера) выглядели более реалистично.

Давайте кратко рассмотрим методы обработки изображений, которые мы реализуем. Обе операции относятся к классу морфологических операций. Маска (часто называемая структурирующим элементом) сдвигается через входное изображение, пиксель за пикселем. Для каждого местоположения максимальное (для расширения) или минимальное (для эрозии) значение пикселя под маской записывается в выходное изображение. На рис. 3 показана иллюстрация того, как рассчитывается дилатация.

Рис. 3: Маска 3 × 3 смещена по изображению. Для расширения максимальное значение пикселя под маской принимается как результирующее значение. Показаны два местоположения маски, одно из которых приводит к черному пикселю (0), а другое - к белому пикселю (255).

Чтобы получить представление об обеих операциях, посмотрите на рис. 4. Далее, на рис. 5 показано изображение в сером цвете и его размытый вариант.

Рис. 4: Вверху: входное изображение. Внизу: выходные изображения для расширения и эрозии. Рис. 5: В этом примере показано, как увеличить ширину пера с помощью нескольких эрозий.

Как вы уже видели, при применении расширения или эрозии маска смещается по всему изображению. В каждом месте применяется одна и та же базовая операция (выбор набора пикселей по маске, выходное максимальное или минимальное значение пикселей). Кроме того, выходные пиксели не зависят друг от друга.

Это предлагает реализовать базовую операцию как функцию на входном изображении с дополнительным аргументом для местоположения. Затем мы вызываем функцию для всех возможных местоположений (x между 0 и width-1, y между 0 и height-1) одновременно (параллельно), чтобы получить выходное изображение.

Давайте сначала сделаем реализацию псевдокода: либо мы вызываем synchronous_work (image) и выполняем итерацию по всем (x, y) местоположениям, применяя одну и ту же операцию на каждом шаге итерации. Или мы вызываем параллель_обработки (изображение, х, у) с его дополнительными аргументами местоположения для всех параллельных местоположений (например, путем запуска потока для каждого экземпляра). На фиг.6 показано, как значения выходного пикселя вычисляются параллельно.

Синхронная реализация:

synchronous_work(image):
for all (x, y) locations in image:
1. select pixels from 3×3 neighborhood of (x, y)
2. take maximum (or minimum)
3. write this value to output image at (x, y)in main: run one instance of synchronous_work(image)

Параллельная реализация:

parallel_work(image, x, y):
1. select pixels from 3×3 neighborhood of (x, y)
2. take maximum (or minimum)
3. write this value to output image at (x, y)in main: run one instance of parallel_work(image, x, y) for each (x, y) location in the image at the same time
Рис. 6: показаны три местоположения маски. Результирующие значения пикселей не зависят друг от друга и поэтому могут быть рассчитаны одновременно.

Давайте перенесем наш псевдокод таким образом, чтобы он работал на реальном графическом процессоре: мы будем использовать платформу Open Computing Language (OpenCL). На рис. 7 показано, что делает наша реализация: сначала мы копируем наше входное изображение в графический процессор, компилируем ядро ​​(программу графического процессора), выполняем его параллельно для всех положений пикселей и, наконец, копируем полученное изображение обратно из графического процессора.

Нам нужно реализовать одну программу для хоста и одну для устройства:

  • CPU («хост»): программа на Python, которая устанавливает OpenCL, осуществляет передачу данных между CPU и GPU, заботится об обработке файлов и т. Д.
  • GPU («устройство»): ядро ​​OpenCL, которое выполняет фактическую обработку изображений с использованием C-подобного языка
Рис. 7: приблизительный обзор того, что делает наша реализация OpenCL.

Начиная

  • OpenCL установлен и работает
  • Pyopencl установлен и работает
  • Хранилище клонов изGitHub

Программа CPU (хост)

Большие части кода процессора или хоста можно рассматривать как шаблонный код Настройка основных структур данных OpenCL выполняется в большинстве случаев одинаково. Кроме того, подготовка входных и выходных данных происходит по определенной схеме, то же самое относится и к компиляции, выполнению и передаче данных с помощью графического процессора. Вы должны быть в состоянии реализовать другие алгоритмы, такие как обнаружение краев или регулировка яркости, используя предоставленный код, не касаясь программы ЦП. Давайте быстро пройдемся по основным ступеням. Числа в скобках соответствуют номерам в коде для удобства навигации.

(1) Во-первых, инициализация OpenCL должна быть сделана:

  • Выберите платформу: платформа соответствует установленному драйверу, например, AMD
  • Выберите устройство с выбранной платформой: у вас может быть установлено более одного GPU. Мы просто берем первую запись в списке графических процессоров
  • Создайте объект cl.Context: этот объект связывает вместе всю необходимую информацию (выбранное устройство, данные и т. Д.) Для запуска программы с графическим процессором
  • Создайте объект очереди команд типа cl. CommandQueue: этот объект является очередью FIFO, которая позволяет нам выдавать команды для отправки / получения данных в / из графического процессора, а также позволяет выполнять программы в графическом процессоре.

(2) Подготовить данные:

  • Прочитать изображение из файла в изображение
  • Выделите выходное изображение numpy того же размера, что и заполнитель. Позже мы заполним его результатом из GPU
  • Создайте буферы типа cl.Image, которые содержат данные изображения для OpenCL

(3) Подготовьте программу GPU (на рис. 8 показана иерархия объектов, представляющая программу GPU):

  • Считать исходный код программы GPU из файла и создать из него объект cl.Program
  • Скомпилируйте программу с помощью метода cl.Program.build
  • Создайте объект ядра типа cl.Kernel, который представляет точку входа нашей программы GPU
  • Установите аргументы для функции ядра: это связь между данными в нашей программе CPU и данными, доступными в программе GPU. Мы передаем входные и выходные буферы изображений, а также целое число, указывающее, хотим ли мы применить расширение (= 0) или эрозию (= 1). Мы используем метод cl.Kernel.set_arg и указываем как индекс аргумента ядра (например, 0 соответствует первому аргументу в списке аргументов нашей функции ядра), так и данные процессора
Рис. 8: Объекты OpenCL, представляющие программу GPU и ее аргументы.

(4) Выполнить программу GPU и передать данные:

  • Выполните команду, чтобы скопировать входное изображение во входной буфер, используя cl.enqueue_copy
  • Запустите программу GPU (ядро): мы реализовали морфологическую операцию на уровне пикселей, поэтому мы выполним экземпляр нашего ядра для каждого (x, y) местоположения. Эта комбинация данных и ядра называется work-item. Количество рабочих элементов, необходимых для обработки всего изображения, равно ширине * высоте. Мы передаем ядро ​​и размер изображения в функцию cl.enqueue_nd_range_kernel для выполнения рабочих элементов
  • Когда программа GPU заканчивает свою работу, мы копируем данные обратно из выходного буфера в выходное изображение, используя cl. enqueue_copy (и ждем, пока эта операция завершится, чтобы вернуть заполненное выходное изображение в вызывающую функцию Python)

Подводя итог: мы настраиваем OpenCL, подготавливаем буферы входного и выходного изображений, копируем входное изображение в графический процессор, применяем программу графического процессора параллельно для каждого местоположения изображения и, наконец, читаем результат обратно в программу центрального процессора.

Программа GPU (ядро работает на устройстве)

Программы OpenCL GPU написаны на языке, похожем на C. Точка входа называется функцией ядра, в нашем случае это функция morphOpKernel (…). Его аргументы соответствуют аргументам, которые мы устанавливаем в программе CPU. В ядре необходим доступ к идентификаторам рабочих элементов. Вы помните: рабочий элемент - это комбинация кода (ядра) и данных (в нашем случае это расположение изображения). При вызове cl.enqueue_nd_range_kernel в программе CPU мы указали, что нам нужен один рабочий элемент для каждого (x, y) расположения в изображении. Мы получаем доступ к идентификаторам рабочих элементов с помощью функции get_global_id. Поскольку у нас есть два измерения (потому что изображение имеет два измерения), мы получаем идентификаторы для обоих измерений. Первый идентификатор соответствует х, второй - у. Теперь, когда мы знаем местоположение пикселя, мы можем прочитать значения пикселей в окрестности 3 × 3, вычислить выходное значение и, наконец, записать его в то же место в выходном изображении.

(1) ядро:

  • Точка входа при выполнении программы на GPU (также могут быть подфункции, вызываемые ядром)
  • Мы передаем ядру входное изображение только для чтения и выходное изображение только для записи. Далее, мы передаем целое число, которое говорит нам, нужно ли нам применять дилатацию (= 0) или эрозию (= 1)

(2) Глобальные идентификаторы идентифицируют рабочий элемент и соответствуют координатам x и y в нашем случае.

(3) Структурирующий элемент (маска) реализуется двумя вложенными циклами, которые представляют квадратную окрестность 3 × 3 вокруг центрального пикселя.

(4a) Доступ к пиксельным данным осуществляется с помощью функции read_imagef, которая возвращает вектор из 4 чисел с плавающей запятой. Для изображений с серым цветом нам нужен только первый компонент, который мы можем индексировать по s0. Это значение с плавающей точкой между 0 и 1, представляющее значение серого пикселя. Мы передаем изображение, расположение пикселей и сэмплер этой функции. Сэмплер допускает такие вещи, как интерполяция между пикселями, но в нашем случае сэмплер не делает ничего, кроме как возвращает значение пикселя в данном месте.

(4b) Сэмплер определяется комбинацией опций. В нашем случае мы хотим, чтобы сэмплер использовал ненормализованные координаты (переход от 0 до width-1 вместо перехода от 0 до 1). Кроме того, мы отключаем интерполяцию между пикселями (поскольку мы не делаем выборку между местоположениями пикселей), а также определяем, что происходит, когда мы получаем доступ к местоположениям за пределами изображения.

(5) В зависимости от операции мы ищем наибольшее / наименьшее значение пикселя в окрестности 3 × 3.

(6) Записать результат на выходное изображение. Опять же, мы указываем изображение и местоположение. Мы должны передать вектор из 4 чисел с плавающей запятой, но нам нужно заполнить только первую запись, потому что наше изображение серого цвета.

Попробуй это

казнитьpython main.pyкоторый применяет обе операции к входному изображению, показанному на рис. 9. После выполнения в каталоге появляются два файла: dlate.png и erode.png, представляющие результаты дилатации и эрозии.

Рис. 9: Это изображение используется для проверки реализации.

Мы создаем рабочий элемент для каждого пикселя, как показано на рис. 10. Графический процессор запускает какой-то аппаратный поток для каждого рабочего элемента, который обрабатывается параллельно. Конечно, количество одновременно работающих потоков ограничено аппаратным обеспечением. Интересной особенностью является то, что эти потоки не являются полностью независимыми: существуют группы потоков, выполняющихся в режиме блокировки и применяющих одну и ту же операцию к разным экземплярам данных (SIMD). Поэтому ветвление в ядре (if-else, switch-case, while, for) может замедлить выполнение: графический процессор должен обрабатывать обе ветви для всех потоков, выполняющихся на этапе блокировки, даже если расходится только один поток.

Рис. 10: Рабочие элементы - это экземпляры ядра, созданные для всех расположений изображений. Здесь показаны три рабочих элемента.

Существуют различные типы параллелизма на графических процессорах (например, использование векторных типов, разбиение данных и применение операции к каждому элементу данных параллельно,…). Мы использовали только один из этих типов, разделив данные на уровне пикселей и вычислив выходные данные для каждого местоположения пикселей по отдельности.

Если вы внимательно посмотрите на программу GPU, вы можете заметить, что переменные имеют разные адресные пространства: входное и выходное изображение видны глобально для всех рабочих элементов, а переменные, используемые в качестве блокнота внутри функции, видны только для работы. инстанция Эти адресные пространства соответствуют базовому оборудованию. Для примера: изображения обрабатываются единицами текстуры и сэмплерами. Эти блоки также используются для текстурирования трехмерных объектов в играх и аналогичных приложениях.

Если вы хотите получить более глубокое понимание программирования на GPU и OpenCL, нет смысла читать хорошую книгу на эту тему. Есть много вариантов использования, которые могут быть эффективно вычислены на GPU, не только такие известные, как обработка изображений и майнинг биткойнов.

Я рекомендую книгу [1], чтобы вы начали работать с OpenCL. Книга начинается с простых программ, таких как 4D матричное умножение, и заканчивается сложными темами, такими как БПФ или битовая сортировка.

Кроме того, книга [2] также хорошо читается, но она уже предполагает некоторый опыт работы с OpenCL.

В зависимости от вашего графического процессора вы можете найти информацию о его реализации OpenCL, чтобы лучше понять, как OpenCL переводится на оборудование, например, см. [3] для AMD.

Khronos предоставляет спецификацию [4] и очень полезную справочную карту API [5].


[1] Scarpino - OpenCL в действии
[2] Gaster et al. - Гетерогенные вычисления с OpenCL
[3] AMD ускоренной параллельной обработки - Руководство по программированию OpenCL
[4] Khronos - спецификация OpenCL
[5] Khronos - Справочная карта API OpenCL

Оригинальная статья

abhijitnathwani / image-processing: Коды обработки изображений с использованием C, без использования каких-либо внешних библиотек. В кодах этого репозитория применяются традиционные алгоритмы обработки изображений с использованием простого языка C, который используется практически везде.

GitHub - abhijitnathwani / image-processing: Коды обработки изображений с использованием C, без использования каких-либо внешних библиотек. В кодах этого репозитория применяются традиционные алгоритмы обработки изображений с использованием простого языка C, который используется практически везде.

Коды обработки изображений с использованием C, без использования каких-либо внешних библиотек. В кодах этого репозитория применяются традиционные алгоритмы обработки изображений с использованием простого языка C, который используется практически везде.

Файлы

Постоянная ссылка Не удалось загрузить последнюю информацию о фиксации.

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Обработка изображений с использованием C

Этот репозиторий содержит код для различных алгоритмов обработки изображений с использованием простого C. Он не использует никаких библиотек на C.

Они также поддерживают публикации в блоге здесь.

Для получения дополнительной информации см. Сообщения в блоге или напишите по адресу [email protected]

Если вы найдете этот контент полезным

Около

Коды обработки изображений с использованием C, без использования каких-либо внешних библиотек. В кодах этого репозитория применяются традиционные алгоритмы обработки изображений с использованием простого языка C, который используется практически везде.

Темы

ресурсов

Вы не можете выполнить это действие в настоящее время.Вы вошли в систему с другой вкладкой или окном. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс. Вы вышли из системы на другой вкладке или в другом окне. Перезагрузите, чтобы обновить сеанс.

Обработка изображений на языке C: анализ и улучшение цифровых изображений

Описание книги

Эта книга представляет собой учебное пособие по обработке изображений. Каждая глава объясняет основные концепции словами и цифрами, показывает результаты обработки изображений с фотографиями и реализует операции на C.Код C в этой книге основан на серии статей, опубликованных в The C Users Journal с 1990 по 1993 год, и включает три совершенно новые главы и шесть новых приложений.

Новые главы - это 1) введение во всю систему, 2) набор процедур для логических операций с изображениями, таких как вычитание или сложение одного с другим, 3) пакетная система для выполнения автономной обработки (например, в течение ночи для давно занимался манипуляциями).

Система обработки изображений C (CIPS) работает с изображениями в полутоновом формате TIFF.Вся система была обновлена ​​на основе оригинальных публикаций в соответствии со спецификацией TIFF 6.0 с июня 1993 года (журнальные статьи были написаны для спецификации TIFF 5.0).

Текст и сопроводительный исходный код предоставляют детекторы рабочих границ, фильтры и эквалайзеры гистограмм, процедуры ввода-вывода, процедуры отображения и печати, которые готовы к использованию или могут быть изменены для специальных приложений. Процедуры печати предусмотрены для лазерных принтеров, графических принтеров и символьных принтеров.

Процедуры отображения предусмотрены для монохромных мониторов, мониторов CGA, VGA и EGA. Все эти функции предусмотрены в системе, которая будет работать на «садовом» ПК, не требующем математического сопроцессора, фреймграббера или монитора Super VGA.

Об авторах
  • Дуэйн Филлипс работает инженером по компьютерам и электронике в Министерстве обороны США. Он получил докторскую степень в области электротехники и вычислительной техники в Университете штата Луизиана. Его исследования включают компьютерное зрение, искусственный интеллект, разработку программного обеспечения и языки программирования.
Обзоры, рейтинги и рекомендации: Связанные категории книг: Ссылки для чтения и загрузки: Ссылки для чтения и загрузки:

Дуэйн Филлипс

27 ноября 2020 г. - Обновил мою старую программу обработки изображений и поставил это на GitHub. Смотрите в книгах раздел ниже.

1 октября 2019 г. - Работа в Zel Technologies в качестве исследователя в расширенная аналитика.

3 ноября 2018 г. - Сейчас я пишу более длинные посты и размещаю их medium.com. См. Https://medium.com/@phillips.dwayne

1 февраля 2017 - Работа в BAE Systems в качестве системы и программного обеспечения инженер по продвинутой визуализации.

1 декабря 2016 г. - завершил программу Microsoft Professional Program в г. Наука о данных.

В 2008 году выйдет новая книга по управлению проектами.это под названием "Работа над проектом" Менеджмент: Как меня подготовили дробильные породы на асфальтовом заводе для государственных служащих ". (ISBN: 978-0-932633-66-8, 224 стр. мягкая обложка) Его можно приобрести в Издательство Дорсет Хаус по адресу место на их сайте

Рой О'Брайан и я написали Когда мы начали, это звучало хорошо. Содержит истории и уроки, извлеченные из работы с люди над проектами на протяжении многих лет.Мы думаем, что менеджеры проектов могут извлекайте выгоду из наших ошибок.

Кроме того, я написал The Software Project Manager's Справочник вышел во втором издании . Содержит информация, которую я узнал за годы об управлении программным обеспечением проекты всех видов и размеров. Компьютерное общество IEEE опубликовало эта книга.

Эти две книги доступны по адресу http: // computer.org и www.wiley.com/ieeecs. Amazon (http://www.amazon.com) и Barnes and Noble (http://www.barnesandnoble.com) также продайте их.

Я написал Обработка изображений на C. Обсуждаются многие темы в обработке изображений. Он загружен с исходным кодом. НИОКР Публикация (http://rdbooks. com) опубликовал это в 1994 году.

Второе издание этой книги доступно в Интернете на несколько мест.В АКТУАЛЬНЫЙ исходный код и PDF-файл книги теперь на моем GitHub сайт. В текст книги есть на scribd.com. В полный пакет (книга, исходный код и т. д.) находится на этом сайте коллекции.

У меня есть текст по системам Инженерное дело. Большинство книг по системной инженерии насчитывают более 500 книг. страницы и стоят более 150 долларов. Моя книга состоит из 117 страниц и написана на F R E E. скачать в формате PDF.Он охватывает основные практики и навыки системной инженерии. Посмотрите здесь для информации и для загрузки.

У меня несколько блогов.

  1. Работа вверх где я делюсь мыслями об управлении проектами, системной инженерии, технологии и письмо.
  2. Мой день книга по образцу Джерри Пурнель Посмотреть.Он содержит ежедневные записи о найденных мною интерес.
  3. В 2008 году я написал 53 короткометражных рассказа (по одному в неделю). В последние из них связаны здесь.
  4. Прогулка - пешком от Северной Вирджинии до Юго-Восточной Луизианы. я закончили этот 1100-мильный переход в октябре 2009 года. Это было здорово. веселье. В этом блоге около 100 записей.
Вот несколько книг и другие публикаций, которые я прочитал и просмотрел:
  • Книга обзор создания Скотта Беркуна Вещи Случаться.
  • Abook обзор Идеал Джерри Вайнберга Софт и прочие иллюзии по поводу тестирования.
  • Abook обзор Джерри Вайнберга Проект Аремак .
  • Обзор Андреналина Наркоманы и шаблонные зомби.
  • Рецензия на книгу Искусство экономичного программного обеспечения Разработка

Я также написал ряд других статьи.Полный список публикации.

Вот список моих рассказов У меня есть в продаже на smashwords.com .

Посмотреть мой Сообщения в блогах о путешествиях Я много времени провожу в путешествиях. моя работа. Я написал пару эссе о путешествиях. Надеюсь, они вам понравятся.

Я написал несколько более длинных статей и опубликовал их на Medium.com.Они перечислены здесь.

Некоторые из них были опубликованы в The Cutter IT Journal. Cutter IT Journal (бывший американский программист). (см. www.cutter.com).

Некоторые из них появились в электронном письме Cutter IT. Советник (см. Www.cutter.com).

Я написал серию статей про обработку изображений, а также другие Документы по программированию для пользователей C / C ++ Журнал в 1990-е гг.

Я написал несколько редакционных статей для The Откройте страницу канала на компьютере IEEE. (видеть www.computer.org)


Техноцентризм
Ваш проект - мультфильм Дилберта? Summer Travel
POSH Travel все еще существует
самолетов

Меня зовут Дуэйн Филлипс. Я живу в северной вирджинии пригороды Вашингтона, округ Колумбия.После 28 лет работы в СШАС. правительство как системный и компьютерный инженер, я ушел из этого в ноябре 2008 года. Я сделал то же самое для ITT. Экселис в Северной Вирджинии. Я сейчас работаю на Zel Технологии исследуют темы в области науки о данных с акцентом на машинное обучение и вещи, связанные с искусственным интеллектом. Один Из моих увлечений пишу на технические темы.

Несколько учетных данных

  • Степень бакалавра в области электротехники от ЛГУ, май 1980 г.
  • Степень магистра электротехники в ЛГУ, декабрь 1984 г.
  • Докторская степень в области электротехники, LSU, август 1990 г.
  • AWS Certified Solutions Architect - Associate 2017, 2019
  • PMI PMP 2011
  • ITIL 2015
  • Сертифицированный Scrum Master 2016
  • Безопасность + 2016
  • Программа Microsoft Data Science 2016

Допуски безопасности: Активный TS и SCI

Обновлено ноябрь 2020 г.

[email protected]

c ++ - обработка изображений в C

c ++ - обработка изображений в C - qaru

Присоединяйтесь к Stack Overflow , чтобы учиться, делиться знаниями и строить свою карьеру.

Спросил

Просмотрено 2k раз

Я нашел книгу по обработке изображений в C : http: // homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/BOOKS/PHILLIPS/

Дело в том, что я хочу использовать C ++ для обработки изображений. Как вы думаете, было бы неплохо прочитать эту книгу, желая использовать C ++ вместо C, или отдать предпочтение книге, описывающей обработку изображений с помощью C ++?

Если позже, какие книги или ресурсы вы порекомендуете для этого?

Спасибо.

Создан 23 янв.

ПростотаПростота

41.1k8181 золотой знак230230 серебряных знаков357357 бронзовых знаков

1

Хотя вы можете использовать некоторые классы, чтобы сделать свой код более идиоматическим, в C ++ вы можете передать большую часть изученных алгоритмических знаний. А обработка изображений - это в основном алгоритмы.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *