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计算机视觉作业Proj1：图像滤波与混合图像源码

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简介：
本项目为计算机视觉课程作业，主要内容包括实现多种图像滤波算法及图像混合技术。项目包含完整源代码和实验报告。 项目名：Image Filtering and Hybrid Images 简介：我们将编写一个图像卷积函数（即图像滤波），并使用它来创建混合图像！这项技术由Oliva、Torralba和Schyns在2006年发明，并于SIGGRAPH会议上发表论文。高频图像内容通常主导感知，但在远处只有低频（平滑）内容会被察觉到。通过融合高低频内容，我们可以创造出一种在不同距离下被感知为不同的混合图像。

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  • 计算机视觉作业Proj1：图像滤波与混合图像源码
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    本项目为计算机视觉课程作业，主要内容包括实现多种图像滤波算法及图像混合技术。项目包含完整源代码和实验报告。 项目名：Image Filtering and Hybrid Images 简介：我们将编写一个图像卷积函数（即图像滤波），并使用它来创建混合图像！这项技术由Oliva、Torralba和Schyns在2006年发明，并于SIGGRAPH会议上发表论文。高频图像内容通常主导感知，但在远处只有低频（平滑）内容会被察觉到。通过融合高低频内容，我们可以创造出一种在不同距离下被感知为不同的混合图像。
     
  • 图像处理作业（一）：图像滤波与混合图像
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    本作业聚焦于基础图像处理技术，涵盖图像滤波及图像融合两大核心内容。通过实践操作加深对图像增强和信息合成的理解。 在本机器视觉作业中，我们将深入探讨图像处理中的两个核心概念：图像滤波以及混合图像。这个项目的主要目的是理解和应用滤波技术来分离图像的高频和低频成分，并结合不同图像的特征创建出新的视觉效果。我们将使用Python作为编程语言，这得益于其丰富的图像处理库如OpenCV和PIL。 首先让我们详细了解一下图像滤波。滤波是图像处理中的基本操作，用于减少噪声、平滑图像或突出特定特征。常见的滤波器包括平均滤波器、高斯滤波器、中值滤波器等。平均滤波器是最简单的，它通过计算像素邻域内的像素值的平均值得到中心像素的新值，有效减小高频噪声但可能模糊图像边缘；而高斯滤波器在保持边缘细节的同时平滑图像，因为它的权重分布遵循高斯函数。中值滤波器则是非线性的，尤其适用于去除椒盐噪声。 接下来我们关注图像的频率特性。图像可以被理解为不同频率信号的叠加，高频部分通常对应于图像中的边缘和细节信息，而低频部分则代表大面积的颜色或纹理特征。傅里叶变换是分析这些成分的重要工具，它可以将图像从空间域转换到频率域，使我们能够直观地看到其高频与低频组成部分。 在本作业中，你需要使用Python的图像处理库实现上述滤波器，并对图像进行傅里叶变换操作。你可能需要用到numpy进行数值计算、matplotlib显示图像以及scipy中的fft函数来进行傅里叶变化等任务。同时还需要理解如何在频率域内执行各种操作，比如设置阈值以分离出特定频率成分。 一旦将高频和低频部分从原始图象中分别提取出来之后，就可以尝试创建混合图像了。这种技术常用于艺术创作领域，通过结合不同原图的特征来生成全新的视觉效果。例如可以将一幅图的边缘信息（即其高频部分）与另一幅图的颜色及纹理特性相结合，从而创造出具有独特风格的新图片。 在作业文档中你应该能找到详细的步骤指导和具体要求，并且参考代码文件也是实现滤波和混合图像功能的有效工具。通过完成这个任务不仅能掌握基本原理还能提升Python编程技能特别是处理图像数据的能力。 机器视觉作业“Image Filtering and Hybrid Images”旨在让你熟悉这些技术，同时提高你的实际操作能力。成功完成后你将在图像处理方面迈出重要一步，并为未来涉及机器学习和计算机视觉的项目打下良好基础。
     
  • 计算机视觉Project2：人像美颜与图像滤波
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    本项目聚焦于开发先进的计算机视觉技术，实现高效的人像美颜及图像滤波功能。通过算法优化，提升图片处理的质量和效率，致力于创造更自然、美观的照片效果。 实验原理：1. OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，适用于Linux、Windows、Android 和 Mac OS 操作系统。它轻量级且高效——由一系列C函数和少量 C++ 类构成，并提供了Python、Ruby、MATLAB等语言接口，实现了许多通用图像处理与计算机视觉算法。OpenCV用C++编写，主要接口也是C++，但保留了大量的C语言接口，使图像处理更加容易上手。 2. 均值滤波是一种典型的线性滤波器，在一个窗口区域内计算像素的平均值，并将此均值设置为锚点上的像素值。使用卷积实现时，得到的新像素值需要除以窗口尺寸大小来获得最终结果。 实验目的：通过局部和全局图像滤波方法的设计与应用，创建能够提供人像美化功能的算法。 实验内容： 1. 学习并掌握OpenCV Python第三方库 opencv-python 中用于读取、缩放、滤波、显示及保存图像等功能的相关函数。 2. 编写代码对给定图片进行均值滤波处理，并通过调整卷积核大小来生成不同效果的美化图片，然后比较这些结果。
     
  • 《图像处理与计算机视觉》单元作业
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    《图像处理与计算机视觉》单元作业涵盖了从基础到高级的各种图像处理技术和算法实践，旨在通过实际操作加深学生对课程理论知识的理解和应用能力。 共分为10次作业，使用Python语言编程： 第一次作业：利用numpy绘制曲线。 第二次作业+课堂提问：涉及数字图像的采样、量化、伽马变换及图像卷积操作。 第三次作业+课堂提问：探讨彩色图像在不同颜色空间之间的转换方法。 第四次作业+课堂提问：研究图像几何变换，并使用不同的工具包实现相关技术。 第五次作业课后练习：学习和应用图像平滑滤波器的知识与技能。 第六次作业内容为进行二维傅里叶变换的实践操作。 第七次作业重点在于图像特征提取，包括直线、圆以及HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local Binary Patterns）等特征的应用。 第八次作业要求使用KNN算法对手写数字数据集进行分类，并用SVM方法对葡萄酒数据集完成分类任务。 第九次作业：利用预训练模型ResNet101与MobileNet来进行图像分类的实验研究。 第十次作业包括目标识别，具体为小狮子和手写数字的识别。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码——图像过滤与混合图像（项目1）
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    本项目利用MATLAB开发了用于图像处理的卷积滤波器代码，实现了图像模糊、锐化及混合效果，为图像增强和特征提取提供技术支持。 项目目标是编写图像过滤功能，并使用它来创建一个简化版的SIGGRAPH 2006上的混合图象效果，该技术由Oliva、Torralba 和Schyns提出。这种混合图像是指当观察者从不同距离观看时，其解释会发生变化的一种静态图像。核心思想是高频信息在近距离下更为显著，而在远距离处只能看到低频（平滑）部分的信号。通过将一个图片中的高频成分与另一张图片中的低频成分进行结合，可以创造出一种混合图象，在不同的观察距离会产生不同解读的效果。 此项目旨在帮助你熟悉MATLAB和图像处理技术。一旦创建了过滤功能，构造混合图像的过程就相对简单了。如果你还不太了解MATLAB的话，这次任务将对你有很大的帮助。其中关键步骤之一是实现一个名为my_imfilter()的函数，该函数模仿MATLAB中imfilter()的功能，并且默认采用相同的行为模式。 在进行这项工作时，请参考Szeliski的第3.2章和课程讲义中的材料来了解图像过滤（尤其是线性过滤）的相关知识。尽管MATLAB提供了许多内置高效函数用于执行此类任务，但在这个项目中你需要从头开始编写自己的代码实现这些功能。
     
  • [计算机视觉] 图像拼接C++源码 (Image Stitching)
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    本项目提供了一套基于C++实现的图像拼接解决方案，采用先进的计算机视觉技术，自动检测并匹配多幅图片中的特征点与描述符，最终生成无缝拼接的大全景图。 关于图像拼接（Image Stitching）的C++源代码可以参考这篇博客文章的解释：http://blog..net/qq_33000225/article/details/70906106，不过在重写时去除了链接。主要内容涉及计算机视觉领域中的图像拼接技术及其实现方法。 如果需要详细了解代码的具体内容和操作步骤，请直接查看原文档或相关资源获取更多信息。
     
  • 图像分类：计算机视觉.pptx
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    本PPT探讨了图像分类在计算机视觉领域的应用与技术发展，涵盖了深度学习模型、特征提取方法及各类应用场景。 计算机视觉图像分类《人工智能应用基础》 **CONTENTS** 01 卷积神经网络 输入图片表示为X，其形状为(8, 8, 3)；使用4个滤波器，每个滤波器的尺寸为(3, 3, 3)，这表明有4个不同的滤波器。经过卷积操作后输出结果Z1，其形状变为(6, 6, 4); 通过激活函数relu进行非线性变换后，Z1变成A1，其形状同样保持为(6, 6, 4)。 02 VGG网络 VGG主要研究了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系。该模型通过重复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层来构建深层结构，成功地创建了16-19层的深卷积神经网络。 03 ResNet 网络 ResNet旨在解决退化问题。 对于一个由多个层次组成的堆积层结构，当输入为x时其学习到的特征表示为H(x)。现在我们希望该结构能够学习残差F(x)= H(x)- x，这样原始的学习特征即为 F(x)+ x 。 当残差值等于0的时候，此时的堆叠操作仅执行恒等映射，并且网络性能不会因此下降。
     
  • 多视角图像修复（计算机视觉）
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    多视角图像修复是计算机视觉领域中的一个重要课题，涉及从其他视角或来源收集的信息来恢复受损或缺失的部分，以提高图像的完整性和质量。 大多数图像补全方法对于每个被遮挡的输入只能生成一个结果，尽管可能有许多合理的可能性。本段落提出了一种多元图像补全的方法——即为图像补全任务生成多个多样化且合理的结果。 基于学习的方法面临的主要挑战是通常只有一个标签对应的训练实例作为真实值。因此，从条件变分自编码器中采样仍然会导致多样性不足。为了克服这一问题，我们提出了一个新颖且概率原理为基础的框架，包括两个并行路径：一条重建路径和一条生成路径。重建路径利用给定的真实值来获取缺失部分的先验分布，并根据此分布重构原始图像；而生成路径则将其条件先验与从重建路径获得的分布结合在一起。这两个路径都由GAN（生成对抗网络）支持。 此外，我们还引入了一种新的长短时注意力层，该层利用解码器和编码器特征之间的远程关系来提高外观一致性。在包含建筑物（巴黎）、人脸（CelebA-HQ）以及自然图像（ImageNet）的数据集上进行测试后，我们的方法不仅生成了更高质量的补全结果，并且还提供了多个多样化且合理的输出。
     
  • 图像分割的计算机视觉算法
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    图像分割是计算机视觉领域的重要组成部分，涉及将图像划分为具有相似性质的区域。该算法旨在提高对象识别和场景理解的准确性，广泛应用于医学影像分析、自动驾驶等领域。 经典的图像分割模型和CV模型的Matlab代码实现。