Разное

Обработка картинки: Фоторедактор онлайн. Обрезать фото. Рамки, эффекты и фильтры

Содержание

о нас | FOTOR — Редактирование фотоизображений & Создание коллажей & Графический Дизайн

о нас FOTOR представляет собой программный пакет для редактирования фотоизображений в онлайн-режиме, обладающий широкими функциональными возможностями, удобством и простотой пользования, имеющий глобальную доступность, а также использующий эксклюзивную технологию, для того чтобы предоставить беспрецедентный уровень управления редактированием и монтажом изображений для всех и каждого. Наряду с такими функциями, как «коллаж» и «редактировать», которыми уже ежедневно наслаждаются миллионы пользователей, новая функция «дизайн» обеспечивает обычному пользователю возможность конструирования любых форм графики, ограниченных только его фантазией.

Благодаря оптимизации для работы с целым рядом социальных медиа-сетей, растущая в геометрической прогрессии клиентская база FOTOR насчитывает сотни миллионов пользователей по всему миру. Изначально завоевавший большую популярность благодаря своей оптимизации и удобству пользования в программных пакетах для настольных компьютеров в средах Windows и Mac, сегодня, благодаря специализированной версии «Fotor for Messenger», которая усовершенствована для работы с Facebook в целях обеспечения лучшего программного взаимодействия и комфорта пользования, FOTOR поддерживает все основные мобильные и настольные платформы от Android до iOS. Мобильные версии FOTOR сопровождаются частыми обновлениями и постоянным внедрением новых функции, что обеспечивает рядовому пользователю не только возможности съёмки и редактирования удивительных фотографий, но и комфортность процесса организации их совместного доступа на всех ведущих социальных медиа-платформах

Завоевав высокую репутацию сервисного приложения с широкими возможностями в сфере дизайна, FOTOR выступает за поддержку проведения международных фотоконкурсов. Конкурсы FOTOR, которые в настоящее время поддерживаются в среде мобильных приложений и вскоре будут доступны для всех платформ, включая настольные, являются одним из ключевых элементов взаимодействия с пользователем.

Все разнообразие параллельно проводимых еженедельных конкурсов, охватывающих множество тем и фотографических стилей, оценивается официальным жюри, в состав которого входят профессиональные фотографы, чьё творческое достояние постоянно пополняется высококачественными креативными фотоснимками

Сочетание и интеграция специализированных технологий редактирования изображения наряду с уникальными функциями, а также проводимыми в среде сообщества конкурсами создает возможности для непрерывного роста и развития FOTOR. FOTOR — это кросс-платформенный редактор и оболочка графического дизайна, доступная на всех основных мобильных устройствах, настольных компьютерах и в режиме онлайн. Инструмент «Улучшение одним прикосновением», предназначенный для устранения в кратчайшие сроки наиболее распространенных проблем с изображениями — всего лишь одна из многих уникальных особенностей. Функция обработки RAW-файла, позволяющая добиться непревзойденной четкости изображения, является ключевой особенностью платформы для настольных компьютеров, тогда как запатентованная технология HDR (расширенный динамический диапазон) доступна во многих версиях, в том числе мобильных.

Обработка изображений | Laboratory of Mathematical Methods of Image Processing

Андрей Насонов, Алексей Лукин, Андрей Крылов

Построение изображения высокого разрешения по изображению низкого разрешения является часто встречающейся задачей при обработке изображений.

Мы проводим исследования в двух направлениях:

  • Реконструкция изображения высокого разрешения как решение некорректной обратной задачи для задачи построения изображения низкого разрешения по изображению высокого разрешения. Для её решения используются регуляризирующие методы.
  • Алгоритмы интерполяции низкой сложности для увеличения разрешения в реальном времени. Разрабатываются быстрые адаптивные к контурам алгоритмы увеличения изображений и видео.

 

Андрей Насонов, Андрей Крылов

Использование нескольких изображений низкого разрешения может повысить качество изображений высокого разрешения. Процесс реконструкции изображения высокого разрешения по нескольких изображениям низкого разрешения называется суперразрешением.

Проект развивается по трём направлениям:

  • Высококачественное суперразрешение, основанное на использовании регуляризирующих методов.
  • Неитерационное суперразрешение. Метод взвешенного медианного усреднения используется для комбинации значений пикселей исходных изображений низкого разрешения.
  • Суперразрешение видеопоследовательностей. Для построения кадра высокого разрешения используется два изображения: текущий кадр низкого разрешения и результат повышения разрешения предыдущего кадра.

 

Андрей Насонов, Алексей Лукин, Андрей Крылов

Применение регуляризирующих методов для:

  • повышения резкости
  • подавления эффекта Гиббса (ложного оконтуривания)
  • подавления шума

 

Андрей Насонов, Андрей Крылов

Метрики используются для объективного сравнения изображений.

Мы рассматриваем задачу оценки алгоритмов повышения качества изображений: повышения разрешения, подавления эффекта Гиббса, повышения резкости. Основная идея состоит в нахождении областей типичных артефактов алгоритмов повышения качества изображений: размытия и эффекта Гиббса.

 

 

Дмитрий Сорокин, Андрей Крылов

Поиск ключевых точек и построение локальных дескрипторов является одной из базовых задач анализа изображений.

Алгоритм поиска ключевых точек и построения дескрипторов основан на разложении изображения в ряд по круговым гармоническим функциям Гаусса-Лагерра. Для ускорения вычислений используется взаимосвязь между круговыми гармоническими функциями Гаусса-Лагерра и двумерными функциями Эрмита, а также быстрый проекционный метод Эрмита.

Темы текущих исследований:

  • повышение стабильности дескрипторов ключевых точек Гаусса-Лагерра к проективным и фотометрическим преобразованиям
  • адаптация поиска ключевых точек и построения дескрипторов к цветным изображениям

Художественная обработка фотографии

Главная / Художественная обработка фотографии

Печать фото на холсте с художественной обработкой — это создание из вашей фотографии настоящей картины, написанной художником. Современные методы обработки холста позволяют добиться полной реалистичности картины. Покрытие текстурным гелем создает эффект мазка, объемность и вид настоящего художественного произведения. Обработка фотографии сделает ваше фото безупречным, подчеркнув необходимые детали, улучшив цвет и правильно расставив акценты. Все графические работы выполняются вручную.

По вашему желанию художественная обработка может быть выполнена в стиле поп-арт, под карандашный рисунок, акварель. Цветную фотографию можно сделать черно-белой и наоборот. Можно «состарить» современное фото и совсем по-новому сделать старую фотографию.

Прежде чем напечатать любую фотографию на холсте, предварительно ее нужно обработать. Для этого у нас есть целый штат дизайнеров, которые готовы превратить любую фотографию в произведение искусства! Современные методы обработки холста позволяют не только добиться полной реалистичности, но и удовлетворить любые ваши запросы. Для того, чтобы получить макет обработанной фотографии вам нужно: отправить нам изображение, которые хотите обработать, и сформулировать, какой конечный продукт вы хотите увидеть. Затем мы вам вышлем первые макеты, которые вы можете подкорректировать до его утверждения. Для вашего же удобства, внизу представлены самые популярные виды обработки фотографий с кратким описанием, что они из себя представляют.

Виды художественной обработки

Обработка в стиле «Акварель»

Сделайте из любой фотографии настоящие произведения искусства! Акварельная обработка позволяет придать не только акварельные тона, но создать структуру картины, как будто вам ее нарисовали на заказ. Это обработка особенно популярна на портретах и пейзажах. Вы всегда можете сообщить нашим менеджерам, какой именно хотите наложить эффект.

Примеры обработки картин в стиле «Акварель»




Обработка в стиле «Аниме Арт»

Этот вид обработки назван в честь аниме, потому что он превращает любую фотографию, в мультяшный арт! Такой эффект идеально подойдет для фанатов аниме! Если Ваше чадо обожает японские мультфильмы, то подарите ему холст, где он изображен в стиле аниме! Это будет отличный подарок!

Пример обработки картины в стиле «Аниме Арт»


Обработка в стиле «Аппликация»

Данный эффект, выделяет все крупные фигуры на фотографии, тем самым создает впечатление, что все это наклеено. Такой эффект лучше всего смотрится на контрастных фотографиях, а так же там, где много крупных объектов. Картину с таким эффектом всегда можно подарить близкому другу или второй половинке.

Пример обработки картины в стиле «Аппликация»


Обработка в стиле «Бьюти Арт»

Данный эффект придает фотографии «клубную» атмосферу, обесцвечивая фон и добавляет «кислотные» оттенки разных цветов. Такую картину всегда можно подарить Вашему ребенку, знакомой или подруге, которая обожает проводить время в клубах.

Пример обработки картин в стиле «Бьюти Арт»



Обработка в стиле «Витраж»

Витражи по всему городу завораживает и приковывает взгляды миллионы людей. Данный эффект позволяет вам увидеть ваше изображение, если бы оно было бы нарисовано на витражном стекле! Такой эффект отлично пойдет для старых фотографий или же для авторских работ.

Пример обработки картины в стиле «Витраж»


Обработка в стиле «Гранж»

Данный эффект очень похож на стиль музыки, он делает картину старой, выцветший и специально ее «пачкает». С помощью этой обработки, вы можете состарить фотографию, и придадите ей некую «антикварность». Такие картины всегда хорошо смотрятся в классическом стиле, где среди мебели присутствуют «массивные» деревянные изделия.

Пример обработки картин в стиле «Гранж»



Обработка в стиле «Вписать в портрет»

Сделайте уникальный подарок, поместив лицо вашего начальника или родственника, в портрет военачальника! Данный эффект можно применить на любом фоне, будь то картина 18 века или современная фотография! Такая картина будет отличным подарком для любого человека, который позволит продемонстрировать ваше отношение к нему и чувство юмора!


Обработка в стиле «Замена фона»

У всех есть фотография, где Вы отлично получились, но фон желает оставлять лучшего. Данный эффект позволит вам переместить себя или ваших знакомых куда угодно, будь то магический лес или райский берег на островах! Это будет отличным подарком для Вашей второй половинки!

Пример обработки картин в стиле «Замена фона»



Обработка в стиле «Магический Арт»

Этот эффект позволяет вам до неузнаваемости изменить фотографию! Здесь используется в изобилие яркие цвета, которые придают картине атмосферу магического мира! Он заставит, с виду обычную фотографию, превратиться в нечто неописуемое и неповторимое!

Пример обработки картин в стиле «Магический Арт»



Обработка в стиле «Под карандаш»

Все любят портреты, особенно которые выполнены карандашом. Данный эффект позволяет сделать из вашего портрета, настоящую зарисовку! Ее можно выполнить как в черно-белом стиле, так и в цветных тонах. Такой подарок будет отлично смотреться где угодно!

Пример обработки картин в стиле «Под карандаш»



Обработка в стиле «Поп Арт»

Поп арт — это направление где в качестве основного предмета использованы продукты повседневного потребления, которые окрашены в яркие цвета! На сегодня, это самая популярный эффект, особенно среди молодежи. Такой холст, будет отлично смотреться, если ваша квартира выполнена в этом же стиле!

Пример обработки картин в стиле «Поп Арт»





Обработка в стиле «Портрет из слов»

Данный эффект позволяет придать вашему портрету шарм, красивая каллиграфия будет находиться заменять фон, что дарит картине, совершенно новую атмосферу. Такие картины получаются очень «легкими».

Пример обработки картин в стиле «Портрет из слов»



Обработка в стиле «Черно-белое в цвет»

Многие хотели бы посмотреть, как выглядят черно-белые фотографии в цвете, благодаря нам это стало возможно! Вы можете нам прислать черно-белую фотографию, и мы превратим ее в произведение с цветом! Особенно это популярно со старыми фотографиями! Такой подарок, всегда можно подарить родителям или бабушка и дедушкам.

Пример обработки картин в стиле «Черно-белое в цвет»


Редактирование фотографий и видеозаписей в Windows 10

Независимо от того, любите ли вы все делать своими руками или предпочитаете довериться магии автоматических функций, в приложении «Фотографии» в Windows 10 вы найдете различные способы улучшения фотографий и видео.

Редактирование фотографии

С помощью приложения «Фотографии» можно легко обрезать, поворачивать, автоматически улучшать фотографии, а также применять к ним фильтры.

В поле поиска на панели задач введите фотографии. В списке выберите Фотографии. Затем выберите фотографию, которую вы хотите изменить.

  1. Начните с выбора пункта изменить & создать в верхней части экрана.

  2. Выберите Редактировать, а затем — Обрезать и повернуть, Фильтры или Корректировать.

  3. Используйте эти функции для изменения освещения, цвета, четкости и удаления эффекта красных глаз.

Совет: Чтобы внести несущественные изменения или изменить blemishes, выберите команду изменение & создать > изменить > изменения . Затем выберите » красный глаз » или » плашечное исправление«.

Для более творческих возможностей выберите команду изменить & создать, а затем выберите команду добавить объемные эффекты или изменить с помощью Paint 3D.

Проявляйте фантазию, изменяя свои фотографии и видеоролики

В некоторых случаях существует более к фотографиям и видео можно добавить что-то особенное. Сделайте их более личными, рисуя на них что-то новое.

Сначала откройте фотографию или видео, которые вы хотите улучшить.

  1. В верхней части экрана нажмите кнопку изменить & создать .

  2. Выберите Рисование, а затем на панели инструментов выберите один из трех инструментов для рисования.

  3. Чтобы увидеть параметры цвета и размера, выберите один из выбранных инструментов во второй раз.

  4. Нарисуйте что-нибудь прямо на изображении. Если вы сделали что-то не так, не волнуйтесь — всегда можно стереть нарисованные элементы, которые вам не нравятся, с помощью инструментаЛастик. Кроме того, можно очистить весь документ, щелкнув Ластик в верхней части фотографии, а затем стереть все рукописные фрагменты.

Для более творческих возможностей выберите команду изменить & создать, а затем выберите команду добавить объемные эффекты или изменить с помощью Paint 3D.

Делитесь своими творениями

Когда вы будете довольны своим творением, поделитесь им! Чтобы поделиться неподвижным измененным изображением или анимированным рисунком, выберитеПоделиться.

Дополнительные сведения об изменении видео см. в разделе Создание видео.

Обработка фото для Instagram: 5 лучших приложений

Обработка фотографии – дело непростое. Чтобы просто выложить снимок, любители социальных сетей, а в частности Instagram, часто вынуждены скачивать одно приложение за другим. Ведь “абы что” постить не хочется.

Как обработать фотографию так, чтобы не было видно обработки? Как подкорректировать тон изображения, чтобы он сочетался с остальными публикациями в профиле? Где лучше редактировать резкость и подбирать фильтры? Создать идеальный профиль поможет наш гид по 5 лучшим приложения для обработки фотографий.

Приложение подходит для стандартной обработки фотографий. Здесь небольшой набор бесплатных фильтров и инструментов, но их вполне хватит, чтобы обработать снимок по всем правилам Instagram.

Для желающих подумать над оттенком и резкостью фотографии подольше есть несколько платных расширенных пакетов с фильтрами и инструментами, которые можно выгодно приобретать по скидкам и спец. предложениям. Интерфейс приложения является его небольшим минусом: чтобы разобраться “куда нажимать” потребуется немного времени. Как только это произойдет, пользователь сможет за короткий срок создавать фото достойное сотни лайков.

Это приложение подходит людям, которые любят поработать над качеством “картинки”. Работа со слоями, виньеткой и прочими инструментами сделают изображение не отличимым от профессионального кадра.

Отличная интерпретация PS для ПК-устройств. Работа над снимком для Instagram обретает более профессиональный подход. Возможность удалять дефекты, обработка формата под любую социальную сеть и подборка фильтров на все случаи жизни выделяют это приложение на фоне остальных. Здесь так же можно пользоваться как бесплатными инструментами так и платным премиальным функционалом.

Простой и лаконичный интерфейс, широкий выбор стандартных инструментов и интересных фильтров. Отличием UltiMatte является его возможность снимать напрямую через приложение, выставляя параметры: ISO, выдержка, диафрагма.

Snapchat не специализируется на обработке фотографий, но добавит любому снимку “мимишности”. Маски, которые двигаются вместе с тобой, изменяют голос и лицо полностью. Отличная забава, уже давно полюбившаяся пользователям Instagram. Приложение обновляет “мордашки” ежедневно: сегодня ты милый песик, завтра ковбой с грубым голосом и сигарой в зубах, через день ангелочек с нимбом над головой, а спустя еще какое-то время предстаешь в зловещем образе ведьмы. Если Вы хотите создавать веселые фото и видео, то  Snapchat станет Вам отличным помощником в этом.

Кстати, на забудь ознакомиться с другими 5 лучшими приложениями для обработки фото и видео.

Подпишитесь на The GEEK в Telegram

Изображения

Общее количество изображений для одного товара не должно превышать 25 штук.

Файлы

  • Формат — JPEG или PNG.
  • Разрешение — от 700 до 1600 пикселей по большей стороне (без учета белых полей).
  • Размер — не больше 8 МБ.
  • Фон — белый или светлый. Для белых или прозрачных товаров допустим черный фон. Для категории товаров Одежда, обувь и аксессуары фон серый (#f2f3f5). Рекомендации по обработке изображений для этой категории

Главное изображение

  • На изображении фотография, которая соответствует названию и описанию товара.

  • На фотографии товар показан полностью. Должно быть понятно, как товар выглядит в использовании. Например, для постельного белья загрузите фото белья на кровати, а не в упаковке.

  • Товар занимает большую часть пространства. Между границей изображения и товаром может быть пустое место, но не больше 2 пикселей.

  • На изображении нет:

    • Рекламы, логотипов, водяных знаков, цен — если это не часть товара.
    • Посторонних предметов или надписей. Например, «Распродажа».
    • Вариаций товаров. Например, товаров разных цветов.
  • Фотография цветная и хорошего качества.

  • Фотография четкая, товар находится в фокусе.

  • Если вы добавляете изображения в личном кабинете — название файла с изображением должно совпадать с артикулом товара. Запрещенные символы в названии: «/» и «_». Если артикул вашего товара содержит один из этих символов, укажите другой Артикул фото с помощью шаблона для загрузки товаров. Этот артикул не должен содержать запрещенных символов и совпадать с артикулами других ваших товаров.

Чтобы указать артикул фото:

  1. В личном кабинете скачайте шаблон для загрузки товаров.

    Подробнее о загрузке товаров в XLS-файле через шаблон

  2. В шаблоне откройте лист Шаблон для поставщика.

  3. Для каждого товара заполните столбцы:

    • Артикул — артикул вашего товара.
    • Артикул фото — название файла с изображением для его загрузки. Этот название не должно содержать символы: «/» и «_» и совпадать с артикулами других ваших товаров.
  4. Загрузите заполненный шаблон.

Используйте созданный артикул фото для загрузки главного изображения и создания названий для дополнительных изображений.

Правильные изображения

Неправильные изображения

Дополнительные изображения

  • Для продуктов есть изображение с составом — если его нет в описании.
  • Изображения соответствуют названию и описанию товара.
  • Одно из изображений может быть коллажем.
  • Если вы добавляете изображения в личном кабинете — название должно содержать название главного изображения, символ «_» и порядковый номер дополнительного изображения. Запрещенный символ «/». Например: главное изображение — «DSPSWW42», тогда дополнительное — «DSPSWW42_1».

Для некоторых товаров можно добавить фотографии на человеке или в интерьере:

  • Для одежды — фотографии на человеке. Главное и дополнительные изображения.
  • Для мебели, постельного белья, скатертей и штор — фотографии в интерьере. Главное и дополнительные изображения.
  • Для продуктов питания — фотографии в интерьере. Только дополнительные изображения.

Изображения вариантов цвета товара

Фото 360

Фото 360 — 3D-фотография товара на его карточке на Ozon. Технически фото 360 представляет собой серию изображений, где на каждом изображении товар снят с разного ракурса. Ozon объединит загруженные вами изображения в фото 360. Требования к серии изображений:

  • Изображения соответствуют названию и описанию товара.
  • На изображении товар показан полностью. Должно быть понятно, как товар выглядит в использовании. Например, для постельного белья загрузите изображение белья на кровати, а не в упаковке.
  • Товар занимает большую часть пространства. Между границей изображения и товаром может быть пустое место, но не больше 2 пикселей.
  • Изображения четкие и цветные.
  • Минимальное количество — 15 изображений (лучше от 36 до 60). Чем их больше, тем плавнее обзор товара на Ozon.
  • Изображения расположены в логическом порядке. В галерее при их просмотре можно последовательно рассмотреть товар со всех сторон, изображения не перескакивают, масштаб товара не меняется.
  • Название каждого изображения не содержит запрещенный символ «/».

Ссылки на изображения

Только для товаров, которые вы загружаете в XLS-файле или через API.

Загрузить сразу много изображений для разных товаров можно в личном кабинете. Тогда вам не потребуются ссылки.

Ссылки проверяются автоматически, поэтому по ним должны открываться и скачиваться только сами изображения. Такие ссылки заканчиваются символами:

Правильная ссылка:

  • Не содержит дополнительных портов.

    • Неправильно: :2020/image/cache/import_files/3f/3fe5a4ed-2dce-11e8-8264-1c6f65524f3c_3fe5a4ef-2dce-11e8-8264-1c6f65524f3c-1000×1000.jpeg
    • Правильно: beta.trendgu.ru/image/cache/import_files/3f/3fe5a4ed-2dce-11e8-8264-1c6f65524f3c_3fe5a4ef-2dce-11e8-8264-1c6f65524f3c-1000×1000.jpeg
  • Не ведет на HTML-страницу с изображением. Например, нельзя указывать ссылку на обзор товара, в котором есть фотографии.

  • Не требует авторизации для доступа к изображению.

  • Пример правильной ссылки: www.firestock.ru/wp-content/uploads/2014/05/shutterstock_46241326-700×624.jpg

  • Пример неправильной ссылки: https://yadi.sk/i/qUXcCwzmryWINw

Как получить прямые ссылки на изображения

Рекомендации по обработке изображений

Подробные рекомендации по обработке изображений для категории товаров Одежда, обувь, аксессуары.

Требования к изображениям для категорий товаров

Окно Анализ изображений: раздел Обработка—Справка

Раздел Обработка (Processing) окна Анализ изображений (Image Analysis) упрощает опыт применения комплексной обработки и методов анализа для слоев изображения и растровых данных в ArcMap. Эти инструменты предоставляют one-click (в один щелчок) опции для выполнения таких процессов, как вырезание, создание нормализированного вегетационного индекса NDVI, построение мозаики и экспорт. Эти инструменты реагируют на выбранные слои в окне и активируются, только если выбраны соответствующие входные данные для процессов. Можно выбрать больше одного слоя, и с помощью этого инструмента обработка или анализ будут применены к каждому слою, создающему временные слои в таблице содержания.

Обработка применяется к растру, набору данных мозаики, сервису изображений или слою WCS «на лету». Исходные данные остаются неизменными, а результаты добавляются в виде новых временных слоев в фрейм данных. Это происходит оттого, что все инструменты геообработки дают на выходе новый временный растровый слой, который использует функции для обработки данных. Функции позволяют обработке применяться быстро и «на лету», а не создавая еще один файл данных (на создание которого может уйти время), где процесс применяется непрерывно. Если вы хотите сохранить набор данных во временном слое, вам нужно экспортировать набор растровых данных или сохранить файл слоя.

На рисунке ниже показано окно Анализ изображений (Image Analysis):

Ниже приведены некоторые подробности об отдельных кнопках обработки и их функциях.

Кнопки окна Анализ изображений и их функции
КнопкаИмяФункция

Вырезать

Использует экстент вида данных или графику выбранного полигона или пространственный объект, чтобы вырезать часть изображения или набора растровых данных и создать временный слой.

Маска

Использует экстент вида данных или графику выбранного полигона или пространственный объект для задания области значений NoData и создания временного слоя.

Объединить каналы

Позволяет объединять слои для формирования временного многоканального слоя.

NDVI

Вычисляет нормализированный вегетационный индекс NDVI на основе мультиспектрального изображения или двух выбранных слоев и дает на выходе временный слой.

Цветовая карта в RGB

Конвертирует слой цветовой карты в трехканальный (RGB) временный слой.

Разность

Вычисляет изменение между двумя слоями, используя сравнение «пиксел над пикселом», и дает на выходе временный слой.

Слияние с панхроматическим каналом

Создает временный слой из слитого с панхроматическим каналом мультиспектрального изображения.

Ортотрансформировать

Создает временный слой ортотрансформированных данных.

Экспорт

Открывает диалоговое окно ArcGIS Экспорт растровых данных для сохранения временного слоя в виде набора растровых данных.

Редактор функций

Открывает Редактор функций растра, в котором можно добавить, изменить или удалить функции.

Применить шаблон функции

Открывает окно Шаблон функции.

Цветная отмывка рельефа

Применяет затененный цветом рельеф к выбранному набору растровых данных рельефа и дает на выходе временный слой.

Мозаика

Создает временный слой, создавая мозаику из двух и более слоев. Методы мозаики выбираются из ниспадающего списка.

Фильтр

Генерирует временный слой с применением фильтра, например, повышения резкости, размытия, выделения границ (краёв) или других фокальных, улучшающих изображение, преобразований.

Кнопки окна Анализ изображений и их функции
Примечание:

Вы не можете работать со слоем каталога растров, используя окно Анализ изображений (Image Analysis). В случае необходимости можно создать набор данных мозаики из каталога растров.

Более подробно об использовании типа растра Таблица (Table) для добавления каталога растров в набор данных мозаики

Связанные темы

Отзыв по этому разделу?

Обработка изображений — обзор

I.B Обработка изображений

Обработка изображений включает в себя манипулирование записанными изображениями для различных целей. Они могут включать улучшение эстетических качеств изображения, анализ информационного содержания изображения и сжатие, то есть уменьшение количества данных, которые должны быть сохранены или переданы для представления изображения. Небольшая часть обработки изображений встроена во все фотоматериалы и процессы из-за их ограниченных характеристик отклика, а также способа их использования. Современные материалы были разработаны с учетом этой реализации, и их характеристики отклика были тщательно спроектированы, чтобы соответствовать требованиям их предполагаемого применения. Таким образом, доступны разные цветные пленки для экспонирования при дневном свете и при освещении лампами накаливания, чтобы в любом случае получить фотографию, на которой цвета изображения кажутся «естественными».

С помощью цифровых изображений можно выполнять гораздо более сложную обработку изображений. В настоящее время нередки случаи, когда фотографии на пленке оцифровываются с помощью сканера; цифровое изображение затем обрабатывается для оптимизации контрастности, цветового баланса и резкости.Обработанное изображение затем может быть выведено с использованием технологии цифровой печати для получения изображения, неотличимого от фотографии, полностью созданной фотохимическими средствами, но с улучшенными характеристиками воспроизведения тона и цвета. Такой вид обработки изображений, который происходит в гибридной, то есть не полностью фотохимической и не полностью цифровой цепочке обработки изображений, становится все более обычным явлением в потребительской фотообработке. В этом случае покупатели могут получить не только негативы и распечатки своих фотографий, но и цифровые файлы на дискетах или компакт-дисках.Распространенным форматом файлов, используемым на момент написания этой статьи для этих дисков, например, в системе цифровой фотообработки Fuji, является JPEG, который предполагает высокую степень сжатия изображения. Таким образом, информационное содержание репрезентативного 35-мм негатива в цифровом выражении составляет около 20 МБ, что больше, чем кадр HDTV, в то время как файл JPEG может обычно иметь размер 40 КБ, т. Е. Почти на три порядка меньше информации, чем 35-мм. отрицательный и на порядок меньше кадра обычного (NTSC) вещательного телевидения.Последнее изображение, однако, вполне подходит для отображения на мониторе компьютера или небольших отпечатков, но не для увеличения, скажем, до размера 16 × 20 дюймов, который должен быть получен с любого хорошего 35-мм негатива. Формат JPEG в настоящее время популярен среди потребителей, которые хотят передавать свои фотографии через Интернет, поскольку размеры файлов подходят для передачи по сетям с низкой пропускной способностью в разумные сроки. Формат файла с высокой степенью сжатия также позволяет хранить всю продукцию 35-миллиметровой пленки с 36 экспозиций на одной дискете.Поскольку большая часть обработки изображений выполняется в цифровом формате, подробности используемых технологий выходят за рамки этой статьи.

Цифровая обработка изображений — MATLAB и Simulink

Обработка цифровых изображений с помощью компьютерных алгоритмов

Цифровая обработка изображений — это использование компьютерных алгоритмов для создания, обработки, передачи и отображения цифровых изображений. Алгоритмы цифровой обработки изображений могут использоваться для:

Следующие изображения иллюстрируют некоторые из этих примеров:

Эффективные методы обработки цифровых изображений включают использование алгоритмов и инструментов, которые обеспечивают комплексную среду для анализа, визуализации и разработки алгоритмов данных.

Для получения дополнительной информации см. Image Processing Toolbox ™.

См. Также: Стив об обработке изображений, Цифровая обработка изображений с использованием MATLAB (книга), улучшение изображения, сегментация изображения, преобразование изображения, анализ изображений, геометрическое преобразование и регистрация изображения, обработка изображений и компьютерное зрение, извлечение признаков, стереозрение, оптический поток, цветовой профиль, анализ изображений, пороговое значение изображения, обнаружение края, регистрация изображения, ransac распознавание образов, аффинное преобразование, цвет лаборатории, облако точек Обработка 3D изображений

Обработка изображений в Python: алгоритмы, инструменты и методы, которые вы должны знать

Изображения определяют мир, каждое изображение имеет свою историю, оно содержит много важной информации, которая может быть полезна во многих отношениях. Эту информацию можно получить с помощью метода, известного как Обработка изображений .

Это основная часть компьютерного зрения, которая играет решающую роль во многих реальных примерах, таких как робототехника, беспилотные автомобили и обнаружение объектов. Обработка изображений позволяет нам преобразовывать и обрабатывать тысячи изображений одновременно и извлекать из них полезную информацию. Он имеет широкий спектр применения почти во всех областях.

Python — один из широко используемых языков программирования для этой цели.Его удивительные библиотеки и инструменты помогают очень эффективно решать задачу обработки изображений.

Из этой статьи вы узнаете о классических алгоритмах, методах и инструментах для обработки изображения и получения желаемого результата.

Давай займемся этим!

Что такое обработка изображений?

Как следует из названия, обработка изображения означает обработку изображения, которая может включать в себя множество различных методов, пока мы не достигнем нашей цели.

Окончательный результат может быть либо в виде изображения, либо в виде соответствующего элемента этого изображения.Это можно использовать для дальнейшего анализа и принятия решений.

Но что такое образ?

Изображение может быть представлено как двумерная функция F (x, y), где x и y — пространственные координаты. Амплитуда F при определенном значении x, y известна как интенсивность изображения в этой точке. Если x, y и значение амплитуды конечно, мы называем это цифровым изображением. Это массив пикселей, расположенных в столбцы и строки. Пиксели — это элементы изображения, которые содержат информацию об интенсивности и цвете.Изображение также может быть представлено в 3D, где x, y и z становятся пространственными координатами. Пиксели расположены в виде матрицы. Это известно как изображение RGB .

Существуют различные типы изображений:

  • Изображение RGB: содержит три слоя 2D-изображения, эти слои представляют собой красный, зеленый и синий каналы.
  • Изображение в градациях серого: эти изображения содержат оттенки черного и белого и содержат только один канал.

Классические алгоритмы обработки изображений

1.Морфологическая обработка изображений

Обработка морфологического изображения пытается удалить дефекты двоичных изображений, поскольку двоичные области, полученные с помощью простого определения порогового значения, могут быть искажены шумом. Это также помогает сглаживать изображение с помощью операций открытия и закрытия.

Морфологические операции могут быть расширены до изображений в градациях серого. Он состоит из нелинейных операций, связанных со структурой элементов изображения. Это зависит от соответствующего порядка пикселей, но от их числовых значений.Этот метод анализирует изображение с использованием небольшого шаблона, известного как структурирующий элемент , который размещается в различных возможных местах изображения и сравнивается с соответствующими соседними пикселями. Структурирующий элемент — это небольшая матрица со значениями 0 и 1.

Давайте посмотрим на две основные операции обработки морфологических изображений, Расширение и Эрозия:

  • операция расширения добавляет пиксели к границам объекта в изображении
  • эрозия операция удаляет пиксели с границ объекта.

Количество пикселей, удаленных или добавленных к исходному изображению, зависит от размера элемента структурирования.

Здесь вы можете подумать: «Что такое структурирующий элемент?» Разрешите пояснить:

Структурирующий элемент — это матрица, состоящая только из нулей и единиц, которые могут иметь произвольную форму и размер. Он располагается во всех возможных местах изображения и сравнивается с соответствующей окрестностью пикселей.

Квадратный структурирующий элемент «A» помещается в объект, который мы хотим выбрать, «B» пересекает объект, а «C» выходит за пределы объекта.

Шаблон нуля или единицы определяет конфигурацию структурирующего элемента. Это зависит от формы объекта, который мы хотим выделить. Центр структурирующего элемента определяет обрабатываемый пиксель.

2. Обработка изображений по Гауссу

Размытие по Гауссу, которое также известно как сглаживание по Гауссу, является результатом размытия изображения с помощью функции Гаусса .

Это используется для уменьшения шума изображения и уменьшения деталей .Визуальный эффект этой техники размытия похож на просмотр изображения через полупрозрачный экран. Иногда он используется в компьютерном зрении для улучшения изображения в разных масштабах или как метод увеличения данных в глубоком обучении.

Основная функция Гаусса выглядит так:

На практике лучше всего использовать свойство разделимости размытия по Гауссу, разделив процесс на два прохода. На первом проходе используется одномерное ядро ​​для размытия изображения только в горизонтальном или вертикальном направлении.Во втором проходе то же одномерное ядро ​​используется для размытия в оставшемся направлении. Результирующий эффект такой же, как при свертке с двумерным ядром за один проход. Давайте посмотрим на примере, чтобы понять, что фильтры Гаусса делают с изображением.

Если у нас есть фильтр, который обычно распределяется, и когда он применяется к изображению, результаты будут выглядеть так:

Источник

Вы можете видеть, что некоторые края немного менее детализированы.Фильтр придает больший вес пикселям в центре, чем пикселям вдали от центра. Гауссовы фильтры — это фильтры нижних частот, т.е. ослабляют высокие частоты. Он обычно используется при обнаружении краев.

3. Преобразование Фурье при обработке изображений

Преобразование Фурье разбивает изображение на компоненты синуса и косинуса.

Он имеет несколько приложений, таких как реконструкция изображений, сжатие изображений или фильтрация изображений.

Поскольку мы говорим об изображениях, мы будем учитывать дискретное преобразование Фурье.

Давайте рассмотрим синусоиду, она состоит из трех частей:

  • Величина, связанная с контрастом
  • Пространственная частота, связанная с яркостью
  • Фаза, связанная с информацией о цвете

Изображение в частотной области выглядит так:

Формула для двумерного дискретного преобразования Фурье:

В приведенной выше формуле f (x, y) обозначает изображение.

Обратное преобразование Фурье преобразует преобразование обратно в изображение.Формула для двумерного обратного дискретного преобразования Фурье:

4. Обнаружение краев при обработке изображений

Обнаружение краев — это метод обработки изображений для определения границ объектов на изображениях. Он работает, обнаруживая скачки яркости.

Это может быть очень полезным при извлечении полезной информации из изображения, поскольку большая часть информации о форме заключена по краям. Классические методы обнаружения краев работают, обнаруживая неоднородности яркости.

Он может быстро реагировать, если на изображении обнаружен некоторый шум, при обнаружении изменений уровней серого. Края определяются как локальные максимумы градиента.

Наиболее распространенным алгоритмом обнаружения кромок является алгоритм обнаружения кромок по Собелю . Оператор обнаружения Собеля состоит из 3 * 3 сверточных ядер. Простое ядро ​​Gx и повернутое на 90 градусов ядро ​​Gy. Отдельные измерения выполняются путем нанесения обоих ядер отдельно на изображение.

А,

* обозначает операцию свертки обработки двумерного сигнала.

Результирующий градиент можно рассчитать как:

5. Обработка вейвлет-изображений

Мы видели преобразование Фурье, но оно ограничено только частотой. Вейвлеты учитывают как время, так и частоту. Это преобразование подходит для нестационарных сигналов.

Мы знаем, что края являются одной из важных частей изображения. При применении традиционных фильтров было замечено, что шум удаляется, но изображение становится размытым.Вейвлет-преобразование разработано таким образом, что мы получаем хорошее частотное разрешение для низкочастотных компонентов. Ниже приведен пример двумерного вейвлет-преобразования:

Обработка изображений с помощью нейронных сетей

Нейронные сети — это многослойные сети, состоящие из нейронов или узлов. Эти нейроны являются основными процессорами нейронной сети. Они созданы, чтобы действовать как человеческий мозг. Они принимают данные, обучаются распознавать закономерности в данных, а затем предсказывают результат.

Базовая нейронная сеть состоит из трех слоев:

  1. Входной слой
  2. Скрытый слой
  3. Выходной слой

Входные слои получают входные данные, выходной слой предсказывает выходные данные, а скрытые слои выполняют большую часть вычислений. Количество скрытых слоев может быть изменено в соответствии с требованиями. В нейронной сети должен быть хотя бы один скрытый слой.

Базовая работа нейронной сети следующая:

  1. Рассмотрим изображение, каждый пиксель подается на вход каждому нейрону первого слоя, нейроны одного слоя связаны с нейронами следующего слоя через каналы.
  2. Каждому из этих каналов присваивается числовое значение, известное как вес.
  3. Входные данные умножаются на соответствующие веса, и эта взвешенная сумма затем подается в качестве входных данных в скрытые слои.
  4. Выходные данные скрытых слоев передаются через функцию активации, которая определяет, будет ли активирован конкретный нейрон или нет.
  5. Активированные нейроны передают данные на следующие скрытые слои. Таким образом, данные распространяются по сети, это известно как прямое распространение.
  6. В выходном слое нейрон с наивысшим значением предсказывает выходные данные. Эти выходы представляют собой значения вероятности.
  7. Прогнозируемые выходные данные сравниваются с фактическими выходными данными для получения ошибки. Затем эта информация передается обратно по сети, этот процесс известен как обратное распространение.
  8. На основании этой информации производится корректировка веса. Этот цикл прямого и обратного распространения выполняется несколько раз для нескольких входов, пока сеть не предсказывает выходные данные правильно в большинстве случаев.
  9. На этом процесс обучения нейронной сети завершается. Время, затрачиваемое на обучение нейронной сети, в некоторых случаях может увеличиваться.

На изображении ниже ai, — это набор входов, wi, — веса, z — выход и g, — любая функция активации.

Операции в отдельном нейроне | Источник

Вот несколько рекомендаций по подготовке данных для обработки изображений.

  • Для получения лучших результатов в модель необходимо ввести больше данных.
  • Набор данных изображений должен быть высокого качества, чтобы получать более четкую информацию, но для их обработки вам могут потребоваться более глубокие нейронные сети.
  • Во многих случаях изображения RGB преобразуются в оттенки серого перед подачей их в нейронную сеть.

Типы нейронных сетей

Сверточная нейронная сеть

Сверточная нейронная сеть, вкратце ConvNets, состоит из трех слоев:

  • Сверточный слой ( CONV ): они являются основным строительным блоком CNN, он отвечает за выполнение операции свертки.Элемент, участвующий в выполнении операции свертки в этом слое, называется ядром / фильтром (матрицей). Ядро выполняет горизонтальные и вертикальные сдвиги на основе скорости шага , пока не будет пройдено полное изображение.
Движение ядра | Источник
  • Уровень пула ( POOL ): этот уровень отвечает за уменьшение размерности. Это помогает снизить вычислительную мощность, необходимую для обработки данных.Существует два типа объединения: максимальное объединение и среднее объединение. Максимальный пул возвращает максимальное значение из области, покрытой ядром на изображении. Средний пул возвращает среднее значение всех значений в части изображения, покрытой ядром.
  • Полностью связанный слой ( FC ): Полностью связанный слой ( FC ) работает на сглаженном входе, где каждый вход подключен ко всем нейронам. Если присутствует, уровней FC обычно находятся ближе к концу архитектуры CNN .
Полностью связанные слои | Источник

CNN в основном используется для извлечения признаков из изображения с помощью его слоев. Сети CNN широко используются при классификации изображений, когда каждое входное изображение проходит через ряд слоев для получения вероятностного значения от 0 до 1.

Генеративные состязательные сети

Генеративные модели используют подход обучения без учителя (есть изображения, но нет ярлыков).

GAN состоят из двух моделей , генератора, и дискриминатора. Генератор учится создавать поддельные изображения, которые выглядят реалистично, чтобы обмануть дискриминатор, а Дискриминатор учится отличать поддельные изображения от реальных (он пытается не обмануть).

Генератору

не разрешено видеть настоящие изображения, поэтому он может давать плохие результаты на начальном этапе, в то время как дискриминатору разрешено смотреть на реальные изображения, но они перемешаны с поддельными изображениями, созданными генератором, которые он должен классифицировать как настоящие. или подделка.

Некоторый шум подается на вход генератора, чтобы он мог каждый раз создавать разные примеры, а не изображения одного и того же типа. Основываясь на оценках, предсказанных дискриминатором, генератор пытается улучшить свои результаты, через определенный момент времени генератор сможет создавать изображения, которые будет труднее различать, в этот момент пользователь будет удовлетворен его результаты. Дискриминатор также совершенствуется, поскольку с каждым раундом он получает от генератора все более и более реалистичные изображения.

Популярные типы GAN — это глубокие сверточные GAN (DCGAN), условные GAN (cGAN), StyleGAN, CycleGAN, DiscoGAN, GauGAN и т. Д.

GAN отлично подходят для создания и обработки изображений. Некоторые приложения GAN включают: старение лица, смешение фотографий, суперразрешение, рисование фотографий, перевод одежды.

Инструменты для обработки изображений

1. OpenCV

Это означает Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом. Эта библиотека состоит из около 2000+ оптимизированных алгоритмов, которые полезны для компьютерного зрения и машинного обучения.Есть несколько способов использования opencv для обработки изображений, некоторые из них перечислены ниже:

  • Преобразование изображений из одного цветового пространства в другое, например, между BGR и HSV, BGR и серым и т. Д.
  • Выполнение определения порога для изображений, например, простое определение порога, адаптивное определение порога и т. Д.
  • Сглаживание изображений, например, применение пользовательских фильтров к изображения и размытость изображений.
  • Выполнение морфологических операций над изображениями.
  • Построение пирамид изображений.
  • Извлечение переднего плана из изображений с помощью алгоритма GrabCut.
  • Сегментация изображения с использованием алгоритма водораздела.

Для получения более подробной информации перейдите по этой ссылке .

2. Scikit-изображение

Это библиотека с открытым исходным кодом, используемая для предварительной обработки изображений. Он использует машинное обучение со встроенными функциями и может выполнять сложные операции с изображениями с помощью всего лишь нескольких функций.

Он работает с множеством массивов и представляет собой довольно простую библиотеку даже для тех, кто плохо знаком с Python.Некоторые операции, которые можно выполнить с помощью образа scikit:

  • Для реализации операций пороговой обработки используйте метод try_all_threshold () на изображении. Он будет использовать семь глобальных алгоритмов определения порога. Это в модуле фильтров .
  • Для реализации обнаружения края используйте метод sobel () в модуле Filters . Этот метод требует в качестве входных данных двухмерного изображения в градациях серого, поэтому нам нужно преобразовать изображение в оттенки серого.
  • Для реализации сглаживания по Гауссу используйте метод gaussian () в модуле Filters .
  • Чтобы применить выравнивание гистограммы, используйте модуль экспозиции , чтобы применить нормальное выравнивание гистограммы к исходному изображению, используйте метод equalize_hist () и примените адаптивное выравнивание, используйте метод equalize_adapthist () .
  • Чтобы повернуть изображение, используйте функцию rotate () в модуле transform .
  • Для изменения масштаба изображения используйте функцию rescale () из модуля transform .
  • Для применения морфологических операций используйте функцию binary_erosion () и binary_dilation () в модуле морфологии .

3. PIL / подушка

PIL — это библиотека изображений Python, а Pillow — дружественная вилка PIL от Alex Clark и участников. Это одна из мощных библиотек. Он поддерживает широкий спектр форматов изображений, таких как PPM, JPEG, TIFF, GIF, PNG и BMP.

Он может помочь вам выполнить несколько операций с изображениями, например поворот, изменение размера, кадрирование, масштабирование серого и т. Д. Давайте рассмотрим некоторые из этих операций.

Для выполнения манипуляционных операций в этой библиотеке есть модуль Image.

  • Для загрузки изображения используйте метод open () .
  • Для отображения изображения используйте метод show () .
  • Чтобы узнать формат файла, используйте формат атрибут
  • Чтобы узнать размер изображения используйте размер атрибут
  • Чтобы узнать о формате пикселей используйте режим атрибут.
  • Чтобы сохранить файл изображения после желаемой обработки, используйте метод save () . Подушка сохраняет файл изображения в формате png .
  • Чтобы изменить размер изображения, используйте метод resize () , который принимает два аргумента: ширину и высоту.
  • Чтобы обрезать изображение, используйте метод crop () , который принимает один аргумент в виде прямоугольного кортежа, определяющего положение и размер обрезанной области.
  • Чтобы повернуть изображение, используйте метод rotate () , который принимает один аргумент как целое число или число с плавающей запятой, представляющее степень поворота.
  • Чтобы перевернуть изображение, используйте метод transform () , который принимает один из следующих аргументов: Image.FLIP_LEFT_RIGHT, Изображение.FLIP_TOP_BOTTOM, Изображение.ROTATE_90, Изображение.ROTATE_180, Изображение.ROTATE_270.

4. NumPy

С помощью этой библиотеки вы также можете выполнять простые методы работы с изображениями, такие как переворачивание изображений, извлечение функций и их анализ.

Изображения могут быть представлены множеством многомерных массивов, поэтому их тип — NdArrays . Цветное изображение — это массив с тремя измерениями. Разделив многомерный массив, можно разделить каналы RGB.

Ниже приведены некоторые операции, которые можно выполнить с помощью NumPy над изображением (изображение загружается в переменную с именем test_img с помощью imread).

  • Чтобы перевернуть изображение в вертикальном направлении, используйте np.flipud (test_img).
  • Чтобы перевернуть изображение по горизонтали, используйте np.fliplr (test_img).
  • Чтобы перевернуть изображение, используйте test_img [:: — 1] (изображение после сохранения в виде массива numpy называется ).
  • Чтобы добавить фильтр к изображению, вы можете сделать это:

Пример: np.where (test_img> 150, 255, 0) , это говорит о том, что на этом изображении, если вы найдете что-нибудь со 150, замените его на 255, иначе 0.

  • Вы также можете отображать каналы RGB отдельно. Это можно сделать с помощью этого фрагмента кода:

Для получения красного канала выполните test_img [:,:, 0] , для получения зеленого канала выполните test_img [:,:, 1] и для получения синего канала выполните test_img [:,: , 2].

5. Махотас

Это библиотека компьютерного зрения и обработки изображений, имеющая более 100 функций. Многие из его алгоритмов реализованы на C ++. Mahotas сам по себе является независимым модулем, т.е. имеет минимальные зависимости.

В настоящее время это зависит только от компиляторов C ++ для численных вычислений, модуль NumPy не нужен, компилятор делает всю свою работу.

Вот названия некоторых замечательных алгоритмов, доступных в Mahotas:

Давайте посмотрим на некоторые операции, которые можно выполнить с помощью Mahotas:

  • Для чтения изображения используйте метод imread () .
  • Для вычисления среднего значения изображения используйте метод mean () .
  • Эксцентриситет изображения измеряет кратчайшую длину путей от данной вершины v до любой другой вершины w связного графа. Чтобы найти эксцентриситет изображения, используйте метод эксцентриситет () в модуле функций .
  • Для расширения и эрозии изображения используйте метод dilate () и erode () в модуле morph .
  • Чтобы найти локальные максимумы изображения, используйте метод locmax () .

Сводка

В этой статье я кратко объяснил классическую обработку изображений, которая может быть выполнена с помощью морфологической фильтрации , фильтра Гаусса, преобразования Фурье и вейвлет-преобразования .

Все это может быть выполнено с использованием различных библиотек обработки изображений, таких как OpenCV, Mahotas, PIL, scikit-learn.

Я также обсуждал популярные нейронные сети, такие как CNN и GAN , которые используются для компьютерного зрения.

Глубокое обучение меняет мир благодаря широко распространенной терминологии и достижениям в области обработки изображений. Исследователи придумывают более совершенные методы для точной настройки всей области обработки изображений, поэтому обучение на этом не заканчивается. Продолжайте продвигаться.

Neetika Khandelwal

Целеустремленный и увлеченный инженер-компьютерщик со следующими навыками: C ++, Python, машинное обучение, NLP и решение реальных проблем.Я быстро учусь и увлечен изучением новых технологий. У меня есть опыт разработки технических статей в таких областях, как Data Science, C ++, Python.


ЧИТАТЬ СЛЕДУЮЩИЙ

Отслеживание экспериментов ML: что это такое, почему это важно и как это реализовать

Якуб Чакон | Опубликовано 26 ноября, 2020

Позвольте мне рассказать историю, которую я слышал слишком много раз.

”… Мы вместе с моей командой разрабатывали модель машинного обучения, мы провели много экспериментов и получили многообещающие результаты…

… к сожалению, мы не могли точно сказать, что работает лучше всего, потому что мы забыли сохранить некоторые параметры модели. и версии набора данных…

… через несколько недель мы даже не были уверены, что мы на самом деле пробовали, и нам нужно было перезапустить почти все »

— неудачный исследователь машинного обучения.

И правда в том, что когда вы разрабатываете модели машинного обучения, вы проводите множество экспериментов.

Эти эксперименты могут:

  • используют разные модели и гиперпараметры моделей
  • используют разные данные обучения или оценки,
  • запускают другой код (включая это небольшое изменение, которое вы хотели быстро протестировать)
  • запускают тот же код в другой среде (не зная, какой PyTorch или Была установлена ​​версия Tensorflow)

И в результате они могут производить совершенно разные оценочные показатели.

Очень сложно отслеживать всю эту информацию. Особенно, если вы хотите организовать и сравнить эти эксперименты и уверены, что знаете, какая установка дала лучший результат.

Вот где на помощь приходит отслеживание экспериментов машинного обучения.

Читать далее ->

Место обработки изображений

Цифровая обработка изображений с использованием MATLAB, 3rd Эд.

Гонсалес, Вудс и Эддинс

2020 г.

ISBN: 9780982085417

Полностью переработан и обновлен. Подробнее

Цифровой Обработка изображений

3-е изд.(DIP / 3e)

от Гонсалес и Вудс

2008

Мировой лидер в своей области для более 30 лет.

Читать более

Цифровая обработка изображений с использованием MATLAB 2-й Эд.

Гонсалес, Вудс и Эддинс

2009 г.

Северная Америка 2-е изд. является заменен 3-е изд. (см. выше). Только глобальная версия DIPUM2E поддерживается. Нажмите здесь , чтобы получить пакет поддержки DIPUM2E.

Цифровой Изображение Обработка
4-е изд.

Гонсалес и Вудс

2018 г.

ISBN: 9780133356724

Мировой лидер в своей области более 40 годы.

Подробнее

Искусственный интеллект (AI) для обработки и анализа изображений — Apriorit

Машины можно научить интерпретировать изображения так же, как это делает наш мозг, и анализировать эти изображения гораздо тщательнее, чем мы.Применительно к обработке изображений искусственный интеллект (AI) может задействовать функции распознавания лиц и аутентификации для обеспечения безопасности в общественных местах, обнаружения и распознавания объектов и шаблонов на изображениях и видео и т. Д.

В этой статье мы поговорим о цифровой обработке изображений и роли ИИ в ней. Мы описываем некоторые инструменты и методы обработки изображений на основе ИИ, которые вы можете использовать для разработки интеллектуальных приложений. Мы также рассмотрим наиболее популярные модели нейронных сетей, используемые для различных задач обработки изображений.Эта статья будет полезна всем, кто хочет создать AI-решение для обработки изображений.

Автор:

Мария Яценко,

Специалист по исследованию рынка

и

Вадим Жерновый,

Разработчик программного обеспечения,

Команда искусственного интеллекта

Содержание:

Что такое обработка изображений?

Методы, методы и инструменты обработки изображений

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Фреймворки машинного обучения и платформы обработки изображений

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Заключение

Что такое обработка изображений?

Вообще говоря, обработка изображения — это манипулирование изображением, чтобы улучшить его или извлечь из него информацию.Есть два метода обработки изображения:

В обоих случаях входом является изображение. Для аналоговой обработки изображений на выходе всегда будет изображение. Однако для обработки цифрового изображения выводом может быть изображение или информация, связанная с этим изображением, например данные об особенностях, характеристиках, ограничивающих прямоугольниках или масках.

Сегодня обработка изображений широко используется в медицинской визуализации, биометрии, беспилотных транспортных средствах, играх, наблюдении, правоохранительных органах и других сферах.Вот некоторые из основных целей обработки изображений:

  • Визуализация — Представление обработанных данных в понятной форме, придавая визуальную форму невидимым объектам, например
  • Повышение резкости и восстановление изображения — Улучшение качество обработанных изображений
  • Поиск изображения — Помощь с поиском изображения
  • Измерение объекта — Измерение объектов на изображении
  • Распознавание образов Различение и классификация объектов на изображении, определение их положения и понимание сцена

Цифровая обработка изображения включает восемь ключевых фаз:

Давайте подробнее рассмотрим каждую из этих фаз.

  1. Получение изображения — это процесс захвата изображения с помощью датчика (например, камеры) и его преобразования в управляемый объект (например, файл цифрового изображения). Один из популярных методов получения изображений — это соскабливание.

В Apriorit мы создали несколько специальных инструментов для сбора изображений, чтобы помочь нашим клиентам собирать высококачественные наборы данных для обучения моделей нейронных сетей.

  1. Улучшение изображения улучшает качество изображения, чтобы извлечь из него скрытую информацию для дальнейшей обработки.
  1. Восстановление изображения также улучшает качество изображения, в основном за счет устранения возможных повреждений, чтобы получить более чистую версию. Этот процесс основан в основном на вероятностных и математических моделях и может использоваться для избавления от размытия, шума, недостающих пикселей, неправильной фокусировки камеры, водяных знаков и других искажений, которые могут отрицательно повлиять на обучение нейронной сети.

Рис. 2. Пример изображения с водяным знаком

Изображение предоставлено: Проблема.Life

  1. Обработка цветных изображений включает в себя обработку цветных изображений и различных цветовых пространств. В зависимости от типа изображения мы можем говорить об обработке псевдоцвета (когда цветам присваиваются значения шкалы серого) или обработке RGB (для изображений, полученных с помощью полноцветного датчика).
  1. Сжатие и распаковка изображения позволяет изменять размер и разрешение изображения. Сжатие отвечает за уменьшение размера и разрешения, а декомпрессия используется для восстановления исходного размера и разрешения изображения.

Эти методы часто используются в процессе увеличения изображения. Когда вам не хватает данных, вы можете расширить свой набор данных с помощью слегка расширенных изображений. Таким образом, вы можете улучшить способ обобщения данных в вашей модели нейронной сети и обеспечить получение высококачественных результатов.

Рисунок 3. Пример увеличения изображения

Кредит изображения: средний

  1. Морфологическая обработка описывает формы и структуры объектов на изображении.При создании наборов данных для обучения моделей ИИ можно использовать методы морфологической обработки. В частности, морфологический анализ и обработка могут применяться на этапе аннотации, когда вы описываете, что вы хотите, чтобы ваша модель ИИ обнаруживала или распознавала.

Рис. 4. Пример процесса аннотации морфологического анализа

Изображение предоставлено: Visual Geometry Group

  1. Распознавание изображения — это процесс идентификации конкретных характеристик конкретных объектов на изображении.В распознавании изображений с помощью ИИ часто используются такие методы, как обнаружение объектов, распознавание объектов и сегментация.

Вот где по-настоящему сияют решения искусственного интеллекта. Выполнив все этапы обработки изображений, вы будете готовы создавать, обучать и тестировать реальное ИИ-решение. Процесс разработки глубокого обучения включает в себя полный цикл операций от сбора данных до включения разработанной модели ИИ в конечную систему.

Рисунок 5. Распознавание изображений с помощью CNN

Изображение предоставлено: GitHub

  1. Представление и описание — это процесс визуализации и описания обработанных данных.Системы искусственного интеллекта предназначены для максимально эффективной работы. Необработанные выходные данные системы ИИ выглядят как массив чисел и значений, которые представляют информацию, которую модель ИИ была обучена производить. Тем не менее, ради производительности системы глубокая нейронная сеть обычно не включает никаких представлений выходных данных. Используя специальные инструменты визуализации, вы можете превратить эти массивы чисел в читаемые изображения, пригодные для дальнейшего анализа.

Однако, поскольку каждый из этих этапов требует обработки огромных объемов данных, вы не можете сделать это вручную.Здесь очень полезны алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения (ML).

Использование AI и ML повышает как скорость обработки данных, так и качество конечного результата. Например, с помощью платформ AI мы можем успешно решать такие сложные задачи, как обнаружение объектов, распознавание лиц и распознавание текста. Но, конечно, чтобы получить качественный результат, нам нужно выбрать правильные инструменты и методы.

Методы, методы и инструменты обработки изображений

Большинство изображений, полученных с помощью обычных датчиков, требуют предварительной обработки, поскольку они могут быть расфокусированы или содержать слишком много шума.Фильтрация и обнаружение краев — два наиболее распространенных метода обработки цифровых изображений.

Обнаружение краев использует фильтры для сегментации изображения и извлечения данных. Обнаруживая неоднородности яркости, этот метод помогает находить значимые края объектов на обработанных изображениях. Обнаружение кромок Canny, обнаружение кромок Собела и обнаружение кромок Робертса — одни из самых популярных методов обнаружения кромок.

Есть и другие популярные методы обработки изображений.Техника вейвлетов широко используется для сжатия изображений, хотя ее также можно использовать для шумоподавления.

Некоторые из этих фильтров также можно использовать в качестве дополнительных инструментов. Например, в одном из наших недавних проектов мы разработали алгоритм ИИ, в котором использует обнаружение краев для определения физических размеров объектов в данных цифрового изображения.

Чтобы упростить использование этих методов, а также реализовать в продукте функции обработки изображений на основе ИИ, вы можете использовать специальные библиотеки и фреймворки.В следующем разделе мы рассмотрим некоторые из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом для выполнения различных задач обработки изображений с помощью алгоритмов искусственного интеллекта.

Библиотеки с открытым исходным кодом для обработки изображений на основе ИИ

Библиотеки компьютерного зрения содержат общие функции и алгоритмы обработки изображений. Существует несколько библиотек с открытым исходным кодом, которые вы можете использовать при разработке функций обработки изображений и компьютерного зрения:

  • OpenCV
  • Библиотека визуализации
  • VGG Image Annotator
OpenCV

Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (OpenCV) является популярной. библиотека компьютерного зрения, которая предоставляет сотни алгоритмов компьютерного и машинного обучения и тысячи функций, составляющих и поддерживающих эти алгоритмы.Библиотека поставляется с интерфейсами C ++, Java и Python и поддерживает все популярные настольные и мобильные операционные системы.

OpenCV включает в себя различные модули, такие как модуль обработки изображений, модуль обнаружения объектов и модуль машинного обучения. Используя эту библиотеку, вы можете получать, сжимать, улучшать, восстанавливать и извлекать данные из изображений.

Читайте также:
Исследование методов подсчета количества людей в видеопотоке с использованием OpenCV

Библиотека визуализации

Библиотека визуализации — это промежуточное программное обеспечение C ++ для 2D- и 3D-приложений на основе открытой графической библиотеки (OpenGL).Этот набор инструментов позволяет создавать портативные и высокопроизводительные приложения для систем Windows, Linux и Mac OS X. Поскольку многие классы библиотеки визуализации имеют интуитивно понятное взаимно однозначное сопоставление с функциями и возможностями библиотеки OpenGL, с этим промежуточным программным обеспечением легко и удобно работать.

VGG Image Annotator

VGG Image Annotator (VIA) — это веб-приложение для аннотации объектов. Его можно установить непосредственно в веб-браузере и использовать для аннотирования обнаруженных объектов в изображениях, аудио- и видеозаписях.

VIA проста в работе, не требует дополнительной настройки или установки и может использоваться с любым современным браузером.

Фреймворки машинного обучения и платформы обработки изображений

Если вы хотите выйти за рамки использования простых алгоритмов искусственного интеллекта, вы можете создавать собственные модели глубокого обучения для обработки изображений. Чтобы сделать разработку немного быстрее и проще, вы можете использовать специальные платформы и фреймворки. Ниже мы рассмотрим некоторые из самых популярных:

  • TensorFlow
  • PyTorch
  • MATLAB Image Processing Toolbox
  • Microsoft Computer Vision
  • Google Cloud Vision
  • Google Colaboratory (Colab)
TensorFlow

TensorFlow от Google — это популярный фреймворк с открытым исходным кодом, поддерживающий машинное обучение и глубокое обучение.Используя TensorFlow, вы можете создавать и обучать собственные модели глубокого обучения. Фреймворк также включает набор библиотек, в том числе те, которые можно использовать в проектах обработки изображений и приложениях компьютерного зрения.

PyTorch

PyTorch — это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом, изначально созданная исследовательской лабораторией Facebook AI Research (FAIR). Эта основанная на Torch структура имеет интерфейсы Python, C ++ и Java.

Помимо прочего, вы можете использовать PyTorch для создания приложений компьютерного зрения и обработки естественного языка.

MATLAB Image Processing Toolbox

MATLAB — это аббревиатура от matrix lab . Это название популярной платформы для решения научных и математических задач и языка программирования. Эта платформа предоставляет набор инструментов обработки изображений (IPT), который включает в себя несколько алгоритмов и приложений рабочего процесса для обработки, визуализации и анализа изображений, а также для разработки алгоритмов.

MATLAB IPT позволяет автоматизировать стандартные рабочие процессы обработки изображений.Этот набор инструментов можно использовать для уменьшения шума, улучшения изображения, сегментации изображения, обработки трехмерного изображения и других задач. Многие функции IPT поддерживают генерацию кода C / C ++, поэтому их можно использовать для развертывания встроенных систем технического зрения и прототипирования настольных компьютеров.

MATLAB IPT не является платформой с открытым исходным кодом, но имеет бесплатную пробную версию.

Microsoft Computer Vision

Computer Vision — это облачная служба, предоставляемая Microsoft, которая дает вам доступ к расширенным алгоритмам обработки изображений и извлечения данных.Он позволяет:

  • анализировать визуальные особенности и характеристики изображения
  • умеренное содержание изображения
  • извлекать текст из изображений
Google Cloud Vision

Cloud Vision является частью платформы Google Cloud и предлагает набор изображений особенности обработки. Он предоставляет API для интеграции таких функций, как маркировка и классификация изображений, локализация объектов и распознавание объектов.

Cloud Vision позволяет использовать предварительно обученные модели машинного обучения, а также создавать и обучать пользовательские модели машинного обучения для решения различных задач обработки изображений.

Google Colaboratory (Colab)

Google Colaboratory, также известный как Colab, — это бесплатная облачная служба, которую можно использовать не только для улучшения ваших навыков программирования, но и для разработки приложений глубокого обучения с нуля.

Colab упрощает использование популярных библиотек, таких как OpenCV, Keras и TensorFlow, при разработке приложений на основе искусственного интеллекта. Сервис основан на Jupyter Notebooks, что позволяет разработчикам ИИ делиться своими знаниями и опытом в удобной форме.Плюс, в отличие от аналогичных сервисов, Colab предоставляет бесплатные ресурсы GPU.

Помимо различных библиотек, фреймворков и платформ, вам также может потребоваться большая база данных изображений для обучения и тестирования вашей модели.

Существует несколько открытых баз данных, содержащих миллионы изображений с тегами, которые вы можете использовать для обучения своих специализированных приложений и алгоритмов машинного обучения. ImageNet и Pascal VOC — одни из самых популярных бесплатных баз данных для обработки изображений.

Читайте также:
Как использовать Google Colaboratory для обработки видео

Использование нейронных сетей для обработки изображений

Многие инструменты, о которых мы говорили в предыдущем разделе, используют ИИ для решения сложных задач обработки изображений.Фактически, улучшения в области искусственного интеллекта и машинного обучения являются одной из причин впечатляющего прогресса в технологиях компьютерного зрения, который мы наблюдаем сегодня.

Наиболее эффективные модели машинного обучения для обработки изображений используют нейронные сети и глубокое обучение. Глубокое обучение использует нейронные сети для решения сложных задач аналогично тому, как их решает человеческий мозг.

Различные типы нейронных сетей могут быть развернуты для решения различных задач обработки изображений, от простой двоичной классификации (соответствует ли изображение определенным критериям или нет) до сегментации экземпляров.Выбор правильного типа и архитектуры нейронной сети играет важную роль в создании эффективного решения для обработки изображений на основе искусственного интеллекта.

Ниже мы рассмотрим несколько популярных нейронных сетей и определим задачи, для которых они наиболее подходят.

Сверточная нейронная сеть

Сверточные нейронные сети (ConvNets или CNN) — это класс сетей глубокого обучения, которые были созданы специально для обработки изображений. Однако CNN успешно применяются к различным типам данных, а не только к изображениям.В этих сетях нейроны организованы и связаны аналогично тому, как нейроны организованы и связаны в человеческом мозге. В отличие от других нейронных сетей, CNN требуют меньшего количества операций предварительной обработки. Кроме того, вместо использования созданных вручную фильтров (несмотря на то, что они могут извлекать из них пользу), CNN могут изучать необходимые фильтры и характеристики во время обучения.

CNN — это многослойные нейронные сети, которые включают в себя входные и выходные слои, а также ряд блоков скрытых слоев, которые состоят из:

  • Сверточных слоев — отвечает за фильтрацию входного изображения и извлечение определенных функций, таких как края, кривые, и цвета
  • Объединение слоев — Улучшение обнаружения необычно размещенных объектов
  • Слои нормализации (ReLU) — Повышение производительности сети за счет нормализации входных данных предыдущего слоя
  • Полностью связанных слоев — Слои, в которых нейроны имеют полные подключения ко всем активациям на предыдущем уровне (аналогично обычным нейронным сетям)

Все слои CNN организованы в трех измерениях (вес, высота и глубина) и состоят из двух компонентов:

  • Извлечение признаков
  • Классификация

В первом компоненте CNN выполняет несколько сверток и пула Чтобы обнаружить особенности, которые затем будут использоваться для классификации изображений.

Во втором компоненте, используя извлеченные признаки, сетевой алгоритм пытается предсказать, каким может быть объект на изображении, с вычисленной вероятностью.

CNN широко используются для реализации ИИ при обработке изображений и решения таких проблем, как обработка сигналов, классификация изображений и распознавание изображений. Существует множество типов архитектур CNN, таких как AlexNet, ZFNet, Faster R-CNN и GoogLeNet / Inception.

Выбор архитектуры CNN зависит от решаемой задачи.Например, GoogLeNet показывает более высокую точность распознавания листьев, чем AlexNet или базовый CNN. В то же время из-за большего количества слоев GoogLeNet запускается дольше.

Mask R-CNN

Mask R-CNN — это глубокая нейронная сеть на основе Faster R-CNN, которую можно использовать для разделения объектов в обработанном изображении или видео. Эта нейронная сеть работает в два этапа:

  • Сегментация — нейронная сеть обрабатывает изображение, обнаруживает области, которые могут содержать объекты, и генерирует предложения.
  • Создание ограничивающих рамок и масок — Сеть вычисляет двоичную маску для каждого класса и генерирует окончательные результаты на основе этих вычислений.

Эта модель нейронной сети является гибкой, настраиваемой и обеспечивает лучшую производительность по сравнению с аналогичными решениями. Однако Mask R-CNN борется с обработкой в ​​реальном времени, поскольку эта нейронная сеть довольно тяжелая, а слои маски добавляют немного накладных расходов на производительность, особенно по сравнению с Faster R-CNN.

Mask R-CNN остается одним из лучших решений, например, для сегментации. В Apriorit мы применили эту архитектуру нейронной сети и наши навыки обработки изображений для решения многих сложных задач, включая обработку данных медицинских изображений и данных медицинской микроскопии. Мы также разработали плагин для повышения производительности этой модели нейронной сети до десяти раз благодаря использованию технологии NVIDIA TensorRT.

Читайте также:
Повышение производительности Mask R-CNN с помощью TensorRT

Полностью сверточная сеть

Концепция полностью сверточной сети (FCN) была впервые предложена группой исследователей из Университета Беркли.Основное различие между CNN и FCN заключается в том, что последний имеет сверточный слой вместо обычного полносвязного слоя. В результате FCN могут управлять различными размерами входных данных. Кроме того, FCN используют понижающую дискретизацию (полосатую свертку) и повышающую дискретизацию (транспонированную свертку), чтобы сделать операции свертки менее затратными в вычислительном отношении.

Полностью сверточная нейронная сеть идеально подходит для задач сегментации изображения, когда нейронная сеть делит обработанное изображение на несколько групп пикселей, которые затем маркируются и классифицируются.Одними из самых популярных FCN, используемых для семантической сегментации, являются DeepLab, RefineNet и Dilated Convolutions.

U-Net

U-Net — это сверточная нейронная сеть, которая позволяет быстро и точно сегментировать изображения. В отличие от других нейронных сетей из нашего списка, U-Net был разработан специально для сегментации биомедицинских изображений. Поэтому неудивительно, что U-Net превосходит Mask R-CNN, особенно в таких сложных задачах, как обработка медицинских изображений.

U-Net имеет U-образную архитектуру и имеет больше функциональных каналов в части повышающей дискретизации. В результате сеть распространяет контекстную информацию на уровни с более высоким разрешением, создавая более или менее симметричный расширяющийся путь к ее сокращающейся части.

В Apriorit мы успешно внедрили систему с магистралью U-Net, чтобы дополнить результаты решения сегментации медицинских изображений. Такой подход позволил получить более разнообразные результаты обработки изображений и позволил анализировать полученные результаты с помощью двух независимых систем.Дополнительный анализ особенно полезен, когда специалист в предметной области не уверен в конкретном результате сегментации изображения.

Читайте также:
Применение глубокого обучения для классификации типов рака кожи

Генеративная состязательная сеть

Генеративная состязательная сеть (GAN) должна решать одну из самых больших проблем, с которыми нейронные сети сталкиваются в наши дни: состязательные изображения.

Состязательные изображения известны тем, что вызывают массовые сбои в нейронных сетях.Например, нейронную сеть можно обмануть, если вы добавите к исходному изображению слой визуального шума, называемый возмущением , . И хотя разница почти незаметна для человеческого мозга, компьютерным алгоритмам сложно правильно классифицировать состязательные изображения (см. Рисунок 9).

Рисунок 9. Пример неправильной классификации состязательных изображений

Изображение предоставлено: OpenAI

GAN — это двойные сети, которые включают в себя две сети — генератор и дискриминатор, которые противопоставляются друг другу.Генератор отвечает за создание новых данных, а дискриминатор должен оценивать подлинность этих данных.

Plus, в отличие от других нейронных сетей, GAN можно научить создавать новые данные, такие как изображения, музыку и прозу.

Заключение

С помощью алгоритмов глубокого обучения и нейронных сетей можно научить машины видеть и интерпретировать изображения так, как это требуется для конкретной задачи. Прогресс во внедрении обработки изображений на основе ИИ впечатляет и открывает широкий спектр возможностей в областях от медицины и сельского хозяйства до розничной торговли и правоохранительных органов.

Специалисты Apriorit из группы искусственного интеллекта чрезвычайно интересуются искусственным интеллектом и машинным обучением, поэтому мы следим за последними улучшениями в обработке изображений на основе искусственного интеллекта и используем эти знания при работе над нашими проектами искусственного интеллекта.

Мы разрабатываем решения для искусственного интеллекта и глубокого обучения на основе последних исследований в области обработки изображений и с использованием таких фреймворков, как Keras, TensorFlow и PyTorch. Когда окончательная модель искусственного интеллекта готова и заказчик доволен результатами, мы помогаем ему интегрировать ее в любую платформу, от настольных и мобильных устройств до Интернета, облака и Интернета вещей.

Свяжитесь с нами, и мы с радостью поможем вам реализовать функцию обработки изображений в вашем текущем веб-приложении или создать с нуля индивидуальное решение на основе искусственного интеллекта для любой платформы.

Что такое цифровая обработка изображений (DIP) Учебное пособие

Что такое цифровая обработка изображений (DIP)

Это манипулирование цифровыми данными с помощью компьютерного оборудования и программного обеспечения для создания цифровых карт, на которых определенная информация выделена и выделена.

Автор: Venkat

Происхождение цифрового изображения

Первое применение цифрового изображения было в газетной индустрии, когда изображения были впервые отправлены по подводному кабелю между Лондоном и Нью-Йорком.

Передача изображения по кабелю в 1921 году сократила время, необходимое для транспортировки изображения через Атлантику на срок более недели, до менее 3 часов.

Цели ДИП
  • Улучшение графической информации для интерпретации человеком
  • Обработка данных изображения для хранения, передачи и представления для восприятия автономной машиной.

Также читайте: Введение в предварительную обработку изображений | Что такое предварительная обработка изображений?

Что такое изображение?

Изображение — это пространственное представление двухмерной или трехмерной сцены.

Это массив или матричный пиксель (элементы изображения), расположенный в столбцы и строки.

Изображение также представляет собой двумерный массив, специально упорядоченный по строкам и столбцам. Цифровое изображение состоит из элементов изображения, элементов изображения и пикселей.Пиксель наиболее широко используется для обозначения элементов цифрового изображения.

Изображение как матрица

Цифровое изображение в градациях серого представляется в компьютере в виде матрицы пикселей. Каждый пиксель такого изображения представлен одним элементом матрицы — целым числом из множества. Числовые значения в представлении пикселей равномерно изменяются от нуля (черные пиксели) до 255 (белые пиксели).

Когда дело доходит до двоичного или логического изображения, которое состоит только из двух цветов, т. Е. Черного и белого, матрица представляет черный цвет как 0 и белый цвет как 1.

Типы изображений
  • Двоичное изображение — Двоичное изображение содержит только два пиксельных элемента 0 и 1.

Здесь 0 означает черный цвет, а 1 — белый. Это также известно как монохромный.

  • Черно-белое изображение — Изображение содержит черно-белый цвет.
  • 8-битный формат цвета — Он имеет 256 различных оттенков цветов и известен как изображение в градациях серого.В этом формате 0 означает черный, 255 — белый, а 127 — серый.
  • 16-битный формат цвета — он имеет разные цвета и известен как формат высокого цвета. Распределение цвета отличается от изображения в градациях серого.

Примечание : 16-битный формат фактически делится на три дополнительных формата: красный, зеленый и синий. Знаменитый формат RGB.

Фазы обработки изображений

Ниже приведены основные этапы обработки цифровых изображений:

  1. Получение изображения — Получение изображения включает предварительную обработку, такую ​​как масштабирование и т. Д.Это может быть так же просто, как получить изображение, которое уже находится в цифровой форме.
  2. Улучшение изображения — Как правило, методы улучшения выявляют детали, которые затемняются, и выделяют определенные интересующие особенности изображения, такие как изменение яркости и контрастности и т. Д.
  3. Восстановление изображения — Восстановление изображения — это область, которая также имеет дело с улучшением внешнего вида изображения. Восстановление изображения является объективным в том смысле, что методы восстановления обычно основываются на математических или вероятностных моделях деградации изображения.
  4. Обработка цветных изображений — Обработка цветных изображений приобретает все большее значение из-за значительного увеличения использования цифровых изображений в Интернете. Это может включать моделирование и обработку цвета в цифровой области и т. Д. С другой стороны, улучшение субъективно.
  5. Вейвлеты и обработка с несколькими разрешениями — Основа для представления изображений с различной степенью разрешения обеспечивается с помощью вейвлетов. Изображения подразделяются на более мелкие области для сжатия данных и для пирамидального представления.
  6. Сжатие — Методы сжатия сокращают объем памяти, необходимый для сохранения изображения, или пропускную способность для его передачи. В частности, для использования через Интернет очень важно сжимать данные.
  7. Морфологическая обработка — Морфологическая обработка извлекает компоненты изображения, которые используются при представлении и описании формы.
  8. Сегментация — Процедуры сегментации разделяют изображение на составные части или объекты.Вообще, автономная сегментация — одна из самых сложных задач обработки цифровых изображений. Жесткая процедура сегментации значительно продвигает процесс к успешному решению проблем визуализации, которые требуют индивидуальной идентификации объектов.
  9. Представление и описание — Представление и описание почти всегда следуют за результатами этапа сегментации, которые обычно представляют собой необработанные пиксельные данные, составляющие либо границу области, либо все точки в самой области.Описание имеет дело с извлечением атрибутов, которые приводят к некоторой количественной информации, представляющей интерес, или являются основными для различения одного класса объектов от другого.
  10. Распознавание объекта — Распознавание — это процесс, который присваивает объекту метку, например «яблоко», на основе его дескрипторов.

Технологический процесс DIP

Применение DIP
  • Область медицины
  • Дистанционное зондирование
  • Зрение машины / робота
  • Обработка видео
  • Распознавание образов

Пример: Возьмите срез МРТ сердца собаки и найдите границы между тканями.

  • Изображение с уровнями серого, представляющими активность тканей.
  • Используйте подходящий фильтр, чтобы выделить края.

Также прочтите: Что такое распознавание изображений и как оно используется?

Необходимость обработки изображений в медицине
  • Сопряжение аналоговых выходов датчиков, таких как эндоскоп, с дигитайзерами и системами обработки изображений
  • Изменение диапазона плотности черно-белых изображений
  • Коррекция цвета и манипуляции с цветами в цветном изображении
  • Обнаружение контура и расчет площади клеток в биометрическое изображение
  • Восстановление и сглаживание изображений
  • Преобразование 3D-изображений в 2D-изображения
  • Масштабирование изображений
  • Удаление артефактов с изображения
  • Легко для врачей увидеть внутреннюю часть человеческого тела.

Компоненты обработки изображений
Получение изображения: это первый процесс. Подразумевает масштабирование изображений.
Улучшение изображения: управление изображениями.
Восстановление изображения: улучшает внешний вид изображения.

Применение DIP в исследованиях
Обработка документов и проверка подписи
Биометрическое приложение
Верификация / идентификация отпечатков пальцев
Распознавание объекта
Распознавание целей — Министерство обороны (армия, флот и военно-воздушные силы)
-Интерпретация аэрофотосъемки — Google Maps пример
-Мониторинг трафика
-Обнаружение лица
-Распознавание лиц
-Морфинг
Рак кожи и груди
Распознавание человеческой деятельности
Распознавание мимики

На этом мы подошли к концу блога о цифровой обработке изображений.Надеемся, вам понравилось. Если вы хотите узнать больше о таких концепциях, присоединяйтесь к бесплатным онлайн-курсам Great Learning Academy.

3

Обработка изображений с Python

Обработка изображений с помощью Python

Этот урок находится на ранней стадии разработки (альфа-версия)

Примечание. Этот сайт не является официальным уроком Data Carpentry. Урок разрабатывается для использования в Приложения цифрового изображения и зрения в науке (DIVAS) Летний семинар по обработке изображений, который сейчас становится официальным уроком Data Carpentry.

В этом уроке показано, как использовать Python и skimage для базовой обработки изображений.

Предварительные требования

В этом уроке предполагается, что у вас есть практические знания Python и вы уже знакомы с оболочкой Bash. Эти требования можно выполнить: Python и оболочка Bash.

Если вы не уверены, достаточно ли у вас опыта для участия в этом семинаре, прочтите этот подробный список, в котором приведены все функции, операторы и другие концепции, которые вам понадобятся. быть знакомым с.

График

Настройка Скачать файлы, необходимые для урока
00:00 1.Вступление На какие научные вопросы мы можем ответить с помощью обработки изображений / компьютерного зрения?
Что такое морфометрические проблемы?
Что такое колориметрические проблемы?
00:05 2. Основы изображения Как изображения представлены в цифровом формате?
00:55 3.Представление изображения в скимейже Как цифровые изображения хранятся в Python с библиотекой компьютерного зрения skimage?
02:35 4. Рисование и побитовые операции Как мы можем рисовать на беглых изображениях и использовать побитовые операции и маски для выбора определенных частей изображения?
03:55 5.Создание гистограмм Как мы можем создать гистограммы оттенков серого и цвета, чтобы понять распределение значений цвета в изображении?
05:20 6. Размытые изображения. Как мы можем применить к изображению фильтр размытия нижних частот?
06:10 7.Пороговое значение Как мы можем использовать пороговую обработку для создания двоичного изображения?
07:45 8. Обнаружение края Как мы можем автоматически определять края объектов на изображении?
08:50 9.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.