计算机图像处理实验
数字图像处理实验报告 (图像编码)
实验三图像编码
一、实验内容:
用Matlab语言、C语言或C++语言编制图像处理软件,对某幅图像进行时域和频域的编码压缩。
二、实验目的和意义:
1. 掌握哈夫曼编码、香农-范诺编码、行程编码
2.了解图像压缩国际标准
三、实验原理与主要框架:
3.1实验所用编程环境:
Visual C++6.0(简称VC)
3.2实验处理的对象:256色的BMP(BIT MAP )格式图像
BMP(BIT MAP )位图的文件结构:(如图3.1)
图3.1 位图的文件结构
具体组成图:
单色DIB 有2个表项
16色DIB 有16个表项或更少 256色DIB 有256个表项或更少 真彩色DIB 没有调色板
每个表项长度为4字节(32位) 像素按照每行每列的顺序排列
每一行的字节数必须是4的整数倍
biSize biWidth biHeight biPlanes biBitCount biCompression biSizeImage
biXPelsPerMeter biYPelsPerMeter biClrUsed
biClrImportant
bfType=”BM ” bfSize
bfReserved1 bfReserved2 bfOffBits BITMAPFILEHEADER
位图文件头 (只用于BMP 文件)
BITMAPINFOHEADER
位图信息头
Palette 调色板
DIB Pixels DIB 图像数据
3.3 数字图像基本概念
数字图像是连续图像(,)f x y 的一种近似表示,通常用由采样点的值所组成的矩阵来表示:
(0,0)(0,1)...
数字图像处理_实验报告书(八)彩色图像处理
rgb=cat(3,rgb_R,rgb_G,rgb_B);
figure,imshow(rgb),title('RGB彩色图像');
截图:
(2)编写MATLAB程序,将一彩色图像从RGB空间转换为HIS空间,并观察其效果。如例9.2所示。
程序:
rgb=imread('LenaRGB.bmp');
figure,imshow(rgb);
rgb1=im2double(rgb);
r=rgb1(:,:,1);
g=rgb1(:,:,2);
b=rgb1(:,:,3);
I=(r+g+b)/3
figure,imshow(I);
tmp1=min(min(r,g),b);
tmp2=r+g+b;
tmp2(tmp2==0)=eps;
S=1-3.*tmp1./tmp2;
figure,imshow(S);
tmp1=0.5*((r-g)+(r-b));
tmp2=sqrt((r-g).^2+(r-b).*(g-b));
theta=acos(tmp1./(tmp2+eps));
H=theta;
H(b>g)=2*pi-H(b>g);
H=H/(2*pi);
H(S==0)=0;
figure,imshow(H);
截图:
(3)编写MATLAB程序,将一彩色图像在RGB空间进行彩色分割,并观察其效果。如例9.11所示。
程序:
rgb=imread('LenaRGB.bmp');
figure,imshow(rgb);
rgb1=im2double(rgb);
r=rgb1(:,:,1);
figure,imshow(r);
g=rgb1(:,:,2);
图像处理实验报告
图像处理实验报告
实验⼀基于matlab 的⼈脸识别技术
⼀、实验⽬的
1.熟悉⼈脸识别的⼀般流程与常见识别⽅法;
2.熟悉不同的特征提取⽅法在⼈脸识别的应⽤;
3.了解在实际的⼈脸识别中,学习样本数等参数对识别率的影响;
4.了解⾮⼈脸学习样本库的构建在⼈脸识别的重要作⽤。
使⽤MATLAB 平台编程,采⽤K-L 变换、特征提取及图像处理技术,实现⼈脸识别
⼆、实验内容与实验仪器、设备
1.构建⾮⼈脸学习样本库;
2.观测不同的特征提取⽅法对⼈脸识别率的影响;
3.观测不同的学习样本数对⼈脸识别率的影响;
1. PC 机-系统最低配置 512M 内存、P4 CPU ;
2. Matlab 仿真软件- 7.0 / 7.1 / 2006a 等版本的Matlab 软件。
3. CBCL ⼈脸样本库
三、实验原理
1.⼈脸特征提取的算法
通过判别图像中所有可能区域是否属于“⼈脸模式”的⽅法来实现⼈脸检测。这类⽅法有:特征脸法、⼈⼯神经⽹络法、⽀持向量机法;积分图像法。
本次使⽤的是PCA(主成分分析法)其原理是:利⽤K-L 变换抽取⼈脸的主要成分,构成特征脸空间,识别时将测试图像投影到此空间,得到⼀组投影系数,通过与各个⼈脸图像⽐较进⾏识别。
对于⼀幅M*N 的⼈脸图像,将其每列相连构成⼀个⼤⼩为D=M*N 维的列向量。D 就是⼈脸图像的维数,即是图像空间的维数。设n 是训练样本的数⽬;X j 表⽰第j 幅⼈脸图像形成的⼈脸向量,则所需样本的协⽅差矩阵为:
1()()m T
i i i S x u x u ==--∑ (1)
其中U 为训练样本的平均图像向量:
matlab数字图像处理实验报告
《数字图像处理实验报告》
实验一图像的增强
一.实验目的
1.熟悉图像在MATLAB下的读写、输出;
2.熟悉直方图;
3.熟悉图像的线性指数等;
4.熟悉图像的算术运算和几何变换。
二.实验仪器
计算机、MATLAB软件
三.实验原理
图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息,同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像,通过进行适当的增强处理,可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像。
其基本原理是:对一幅图像的灰度直方图,经过一定的变换之后,使其成为均匀或基本均匀的,即使得分布在每一个灰度等级上的像素个数.f=H等或基本相等。此方法是典刑的图像空间域技术处理,但是由于灰度直方图只是近似的概率密度函数,因此,当用离散的灰度等级做变换时,很难得到完全平坦均匀的结果。
频率域增强技术频率域增强是首先将图像从空间与变换到频域,然后进行各种各样的处理,再将所得到的结果进行反变换,从而达到图像处理的目的。常用的变换方法有傅里叶变换、DCT变换、沃尔什-哈达玛变换、小波变换等。假定原图像为f(x,y),经傅立叶变换
为F(u,v)。频率域增强就是选择合适的滤波器H(u,v)对F(u,v)的频谱成分进行处理,然后经逆傅立叶变换得到增强的图像。
四.实验内容及步骤
1.图像在MATLAB下的读写、输出;
实验过程:
>> I = imread('F:\image\');
figure;imshow(I);title('Original Image');
text(size(I,2),size(I,1)+15, ...
数字图像处理学
数字图像处理学
数字图像处理(digital image processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个
因素的影响:
一是计算机的发展;
二就是数学的发展(特别就是离散数学理论的创办和健全);
三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
一、实验内容:
主要是图像的几何变换的编程实现,具体包括图像的读取、改写,图像平移,图像的
镜像,图像的转置,比例缩放,旋转变换等,具体要求如下:
1、编程同时实现图像位移,建议位移后的图像大小维持不变;
2、编程实现图像的镜像;
3、编程同时实现图像的单位矩阵;
4、编程实现图像的比例缩放,要求分别用双线性插值和最近邻插值两种方法来实现,并比较两种方法的缩放效果;
5、编程同时实现以任一角度对图像展开旋转变换,建议分别用双线性插值和最近邻
插值两种方法去同时实现,并比较两种方法的转动效果。
二、实验目的和意义:
本实验的目的就是并使学生熟识并掌控图像处理编程环境,掌控图像位移、镜像、单
位矩阵和转动等几何变换的方法,并能够通过程序设计同时实现图像文件的读、写下操作
方式,及图像位移、镜像、单位矩阵和转动等几何变换的程序实现。
三、实验原理与主要框架:
3.1实验所用编程环境:
visualc++(简称vc)是微软公司提供的基于c/c++的应用程序集成开发工具、vc拥有
丰富的功能和大量的扩展库,使用它能有效的创建高性能的windows应用程序和web应用
程序。
vc除了提供更多高效率的c/c++编译器外,还提供更多了大量的可以器重类和组件,包含知名的谷歌基础类库(mfc)和活动模板类库(atl),因此它就是软件开发人员不可多得的开发工具。
数字图像处理图像变换实验报告.
实验报告
实验名称:图像处理
姓名:刘强
班级:电信1102
学号:1404110128
实验一图像变换实验——图像点运算、几何变换及正交变换一、实验条件
PC机数字图像处理实验教学软件大量样图
二、实验目的
1、学习使用“数字图像处理实验教学软件系统”,能够进行图像处理方面的
简单操作;
2、熟悉图像点运算、几何变换及正交变换的基本原理,了解编程实现的具体
步骤;
3、观察图像的灰度直方图,明确直方图的作用和意义;
4、观察图像点运算和几何变换的结果,比较不同参数条件下的变换效果;
5、观察图像正交变换的结果,明确图像的空间频率分布情况。
三、实验原理
1、图像灰度直方图、点运算和几何变换的基本原理及编程实现步骤
图像灰度直方图是数字图像处理中一个最简单、最有用的工具,它描述了一幅图像的灰度分布情况,为图像的相关处理操作提供了基本信息。
图像点运算是一种简单而重要的处理技术,它能让用户改变图像数据占据的灰度范围。点运算可以看作是“从象素到象素”的复制操作,而这种复制操作是通过灰度变换函数实现的。如果输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可以表示为:
B(x,y)=f[A(x,y)]
其中f(x)被称为灰度变换(Gray Scale Transformation,GST)函数,它描述了输入灰度值和输出灰度值之间的转换关系。一旦灰度变换函数确定,该点运算就完全确定下来了。另外,点运算处理将改变图像的灰度直方图分布。点运算又被称为对比度增强、对比度拉伸或灰度变换。点运算一般包括灰度的线性变换、阈值变换、窗口变换、灰度拉伸和均衡等。
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大纲
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程大
纲
一、课程简介
数字图像处理与计算机视觉实验项目课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本理论和实践技术。通过本课程的学习,学生将掌握数字图像处理和计算机视觉的基本概念、算法和应用,并能够独立进行数字图像处理和计算机视觉的相关实验项目。
二、课程目标
1. 理解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和原理;
2. 掌握数字图像处理和计算机视觉的常用算法和技术;
3. 能够运用所学知识解决实际的图像处理和计算机视觉问题;
4. 培养学生的实验设计和数据分析能力;
5. 培养学生的团队合作和沟通能力。
三、教学内容
1. 数字图像处理基础知识
1.1 数字图像的表示和存储
1.2 灰度变换和直方图处理
1.3 空域滤波和频域滤波
1.4 图像增强和恢复
1.5 图像分割和边缘检测
2. 计算机视觉基础知识
2.1 图像特征提取和描述
2.2 目标检测和识别
2.3 相机几何和三维重建
2.4 图像匹配和跟踪
2.5 图像分析和理解
3. 实验项目设计与实施
3.1 实验环境搭建和工具介绍
3.2 实验项目选题和设计
3.3 实验数据采集和处理
3.4 实验结果展示和分析
3.5 实验报告撰写和展示
四、教学方法
本课程采用理论讲授相结合的教学方法,包括课堂讲解、实验项目设计和实施、实验报告撰写和展示等环节。教师将通过示范、指导和
评估,引导学生独立思考和动手实践,培养学生的实际操作能力和解
决问题的能力。
五、考核方式
1. 平时成绩:包括实验项目的设计与实施、实验报告的撰写和展示、课堂参与等因素。
2. 期中考核:包括理论知识考察和实验操作考核。
东北大学matlab计算机图像处理实验报告
计算机图像处理实验报告
学院:信息学院
班级:
姓名:
学号:
实验内容:数字图像处理
1、应用MATLAB语言编写显示一幅灰度图像、二值图像、索引图像及彩色图像的程序,并进行相互之间的转换;
(1)、显示一副真彩RGB图像
代码:
I=imread('mikasa.jpg');
>>imshow(I);
效果:
(2)、RGB转灰度图像
代码:
graycat=rgb2gray(I);
>> subplot(1,2,1);
>> subimage(I);
>> subplot(1,2,2);
>> subimage(graycat);
效果:
(3)、RGB转索引图像
代码:
[indcat,map]=rgb2ind(I,0.7);
>> subplot(1,2,1);
>> subimage(I);
>> subplot(1,2,2);
>> subimage(indcat,map);
效果:
(4)、索引图像转RGB
代码:
I1=ind2rgb(indcat,map);
>>subplot(1,2,1);
>>subimage(indcat,map);
>>subplot(1,2,2);
>>subimage(I1);
效果:
(5)、索引转灰度图像
代码:
i2gcat=ind2gray(indcat,map);
>>subplot(1,2,1);
>>subimage(indcat,map);
计算机图像处理的基本原理和方法
计算机图像处理的基本原理和方法
计算机图像处理是通过数字图像处理技术对图像进行获取、处理、分析和干预
的过程。它是计算机视觉领域中的重要研究方向之一。本文将详细介绍计算机图像处理的基本原理和方法。
一、图像获取
图像获取是指使用数字相机、扫描仪等设备将现实中的图像转化为数字形式。
常见的图像获取方式包括光学传感器原理、电子转换和光电转换。具体的步骤包括:
1. 设置相机或扫描仪的参数,如曝光时间、ISO感光度等。
2. 对被摄物体进行定位和对焦。
3. 采集图像数据,并将其存储在计算机内存中。
二、图像预处理
图像预处理是为了增强图像的质量和消除噪声,以便更好地进行后续处理和分析。常见的图像预处理方法包括:
1. 灰度化:将图像从彩色转变为灰度图像,简化计算过程。
2. 平滑滤波:通过消除图像中的高频噪声,使图像更加清晰。
3. 锐化增强:通过增强图像的边缘和细节,提高图像的观感。
三、图像增强
图像增强是改善图像的视觉效果和提取图像信息的过程。常见的图像增强方法
包括:
1. 空域增强:对图像的每个像素进行操作,如直方图均衡化、灰度拉伸等。
2. 频域增强:利用频域滤波器对图像进行增强,如傅里叶变换、小波变换等。
3. 借助机器学习技术进行图像增强,如深度学习和卷积神经网络等。
四、图像分割
图像分割是将图像分成若干个互不重叠的区域的过程。图像分割可以提取出感兴趣的目标,为后续处理和分析提供基础。常见的图像分割方法包括:
1. 基于阈值的分割:通过设定阈值来将图像分成不同的区域。
2. 区域生长法:从种子点开始,根据像素邻域的相似性递归合并区域。
计算机图形学实验报告
计算机图形学实验报告
实验目的:通过本次实验,深入了解并掌握计算机图形学的基本原理和相关技术,培养对图形处理的理解和能力。
实验内容:
1. 图像的基本属性
- 图像的本质及表示方法
- 像素和分辨率的概念
- 灰度图像和彩色图像的区别
2. 图像的处理技术
- 图像的采集和处理
- 图像的变换和增强
- 图像的压缩和存储
3. 计算机图形学的应用
- 图像处理在生活中的应用
- 计算机辅助设计中的图形学应用
- 三维建模和渲染技术
实验步骤和结果:
1. 在计算机图形学实验平台上加载一张测试图像,分析其像素构成
和基本属性。
2. 运用图像处理技术,对测试图像进行模糊、锐化、色彩调整等操作,观察处理后的效果并记录。
3. 学习并掌握计算机图形学中常用的处理算法,如卷积、滤波等,
尝试应用到测试图像上并进行实验验证。
4. 探讨计算机图形学在数字媒体制作、虚拟现实、计算机辅助设计
等领域的应用案例,并总结其在实践中的重要性和价值。
结论:
通过本次实验,我对计算机图形学有了更深入的了解,掌握了图像
处理技术的基本原理和应用方法。计算机图形学作为一门重要的学科,对多个领域有着广泛的应用前景,有助于提高数字媒体技术、虚拟现
实技术等领域的发展水平。希望在未来的学习和工作中能进一步深化
对计算机图形学理论和实践的研究,不断提升自己在这一领域的专业
能力和创新意识。
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】
关于图形图像处理实训报告总结【九篇】
实训报告总结:图形图像处理实训
图形图像处理实训是计算机科学与技术专业的基础课程之一。通过本次实训课程,我深入了解了图形图像处理的基本概念、方法和技术,并通过实际操作来提升了自己的实践能力。下面是对本次实训的九篇报告总结:
1. 实验一:图像读取与显示
本次实验主要是学习如何读取和显示图像,以及使用Matplotlib库进行图像展示。通过实验,我掌握了图像读取和显示的基本方法,并学会了基本的图像处理操作。
2. 实验二:图像的灰度变换
实验二主要是学习图像的灰度变换,包括线性变换和非线性变换。我学会了如何使用不同的灰度变换函数来调整图像的亮度和对比度,进一步提升图像的质量。
3. 实验三:图像的空间域滤波
本次实验主要是学习图像的空间域滤波技术,包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。通过实验,我掌握了不同滤波方法的原理和实现方式,并学会了如何选择合适的滤波方法来降噪和模糊图像。
4. 实验四:图像的频域滤波
实验四主要是学习图像的频域滤波技术,包括傅里叶变换和频域滤波等。通过实验,我了解了傅里叶变换的原理和应用,并
学会了如何使用频域滤波来实现图像的锐化和平滑。
5. 实验五:图像的形态学处理
本次实验主要是学习图像的形态学处理技术,包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等。通过实验,我学会了如何使用形态学操作来改变图像的形状和结构,进一步改善图像的质量。
6. 实验六:图像的边缘检测
实验六主要是学习图像的边缘检测技术,包括Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子等。通过实验,我了解了不同边
计算机图形学实验报告
04
实验四:渲染复杂场景
实验目的
掌握渲染复杂场景的基本流程和方法 理解光线追踪和着色器在渲染过程中的作用
熟悉渲染引擎的实现原理和技巧 提高解决实际问题的能力
实验步骤
• 准备场景文件 • 使用3D建模软件(如Blender)创建或导入场景模型,导出为常用的3D格式(如.obj或.fbx)。 • 导入场景文件 • 在渲染引擎(如Unity或Unreal Engine)中导入准备好的场景文件。 • 构建场景图 • 根据场景的层次结构和光照需求,构建场景图(Scene Graph)。 • 设置光照和材质属性 • 为场景中的物体设置光照和材质属性(如漫反射、镜面反射、透明度等)。 • 编写渲染脚本 • 使用编程语言(如C或JavaScript)编写渲染脚本,控制场景中物体的渲染顺序和逻辑。 • 运行渲染程序 • 运行渲染程序,观察渲染结果。根据效果调整光照、材质和渲染逻辑。 • 导出渲染图像 • 将渲染结果导出为图像文件(如JPEG或PNG),进行后续分析和展示。
2. 通过属性设置和变换操作,实现了对图形的定 制和调整,加深了对图形属性的理解。
4. 实验的不足之处:由于时间限制,实验只涉及 了基本图形的绘制和变换,未涉及更复杂的图形 处理算法和技术,如光照、纹理映射等。需要在 后续实验中进一步学习和探索。
02
实验二:实现动画效果
实验目的
计算机视觉课后作业1——图像处理基础
计算机视觉课后作业1——图像处理基础
刚刚开始接触计算机视觉的课程,此次完成图像处理基础部分的内容,并且将其中的直⽅图,⾼斯滤波和直⽅图均衡化的实验结果写在该博客。
环境:Python+opencv
软件:PyCharm 2020.1.1
⽬录
1 直⽅图
1.1 基本原理
1.2 代码
1.3 实验截图
2 直⽅图均衡化
2.1 基本原理
2.2 代码
2.3 实验截图
3 ⾼斯滤波(⾼斯模糊)
3.1 基本原理
3.2 代码
3.3 实验截图
1 直⽅图
1.1 基本原理
图像的直⽅图反映了⼀幅图像的像素分布情况。横坐标代表像素的种类,纵坐标代表每⼀种像素值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分⽐,能够很直观的展⽰出图像中各个像素值占⽐的多少。
我们⼀般⽤到的直⽅图都是灰度直⽅图,其中横坐标是图像的灰度级(0-255),纵坐标则是该灰度级出现的频率或个数。
通过⼀幅图像的亮暗情况就可以判断出其直⽅图的⼤致分布情况,较暗的图像的直⽅图像素分布聚集在左侧,较亮的图像直⽅图像素分布聚集在右侧。
1.2 代码
注意:
<1>⽤到了PIL库中的Image模块,⽤来打开本地图⽚。PIL(Python Imaging Library)是⼀个⾮常好⽤的图像处理库,但新版的Python不⽀持PIL,⽽是使⽤Pillow(也是第三⽅库)。
<2>pylab 模块是进⾏⼆维,三维数据绘制的⼯具模块,由于 pylab是matplotlib中的⼀个模块所以我们直接安装matplotlib库就可以对它进⾏调⽤。
<3>在默认状态下,matplotlb⽆法在图表中使⽤中⽂,在此我们使⽤matplotlib的字体管理器matplotlib.Font_manager来指定字体⽂件。
图像处理 实验报告
图像处理实验报告
图像处理实验报告
一、引言
图像处理是计算机科学与工程领域的重要研究方向之一,它涉及到对图像进行获取、处理、分析和识别等一系列操作。本实验旨在通过对图像处理算法的实现和应用,探索图像处理的基本原理和方法。
二、实验目的
1. 学习图像处理的基本概念和算法;
2. 掌握常用的图像处理工具和软件;
3. 实现并应用图像处理算法,提高图像质量和识别效果。
三、实验方法
1. 实验环境:使用Python编程语言和OpenCV图像处理库;
2. 实验工具:Jupyter Notebook;
3. 实验步骤:
a) 图像读取:使用OpenCV读取图像文件,并将其转换为灰度图像;
b) 图像增强:对灰度图像进行直方图均衡化,增强图像的对比度;
c) 图像滤波:使用高斯滤波器对图像进行平滑处理,去除噪声;
d) 边缘检测:应用Canny算法进行边缘检测,并提取图像中的边缘信息;
e) 图像分割:使用基于阈值的方法对图像进行分割,得到目标区域;
f) 特征提取:计算图像中目标区域的形状、纹理等特征;
g) 图像识别:使用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别。
四、实验结果与分析
1. 图像增强:经过直方图均衡化处理后,图像的对比度得到了明显的提升,细
节更加清晰;
2. 图像滤波:高斯滤波器的应用能够有效平滑图像,去除噪声,使图像更加平
滑自然;
3. 边缘检测:Canny算法能够准确地检测出图像中的边缘,提取出目标物体的
轮廓;
4. 图像分割:基于阈值的分割方法能够将图像中的目标区域与背景区域分离开来,方便后续的特征提取和识别;
数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲
数字图像处理与计算机视觉实验课程大纲
一、课程简介
数字图像处理与计算机视觉实验课程旨在介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和应用。通过该课程的学习,学生将深入了解图像处理技术的基础知识,掌握图像处理的常用算法和工具,同时还将学习计算机视觉的相关理论和实践。本大纲将详细说明课程的教学目标、内容和考核方式。
二、教学目标
1. 了解数字图像处理和计算机视觉的基本概念和发展历程;
2. 掌握数字图像的获取、表示和处理方法;
3. 学习数字图像处理的基础算法,如图像增强、滤波和分割等;
4. 熟悉计算机视觉的相关理论和技术,如目标检测、特征提取和图像识别等;
5. 能够运用所学知识解决实际图像处理和计算机视觉问题。
三、教学内容
1. 数字图像处理基础
1.1 数字图像的基本概念和特性;
1.2 图像获取和表示方法;
1.3 图像的数学变换和编码技术。
2. 图像增强与滤波
2.1 灰度增强和直方图处理;
2.2 空间域滤波和频域滤波;
2.3 噪声抑制和锐化处理。
3. 图像分割与描述
3.1 阈值分割和边缘检测;
3.2 区域生长和分水岭算法;
3.3 形态学图像处理。
4. 计算机视觉基础
4.1 计算机视觉的基本原理和任务;
4.2 特征提取和描述方法;
4.3 目标检测和跟踪技术。
5. 图像识别与机器学习
5.1 图像分类和识别方法;
5.2 深度学习在计算机视觉中的应用;
5.3 实际案例分析和应用展望。
四、教学方法
本课程将采用理论讲授、实验操作和案例分析相结合的教学方法。
1. 理论讲授:通过课堂讲解,详细介绍数字图像处理和计算机视觉的基本概念、原理和算法。
关于图形图像处理实训报告总结
关于图形图像处理实训报告总结
近年来,图形图像处理技术在计算机科学领域得到了广泛的应用。图形图像处理技术可以通过数字图像处理算法和计算方法对图像进行编辑、修饰、增强、处理等,对于我们日常生活和工作中的图像处理有着非常重要的意义。因此,进行图形图像处理实训是非常必要且重要的。
在实训中,我们首先学习了Python语言的基础知识和常
用的Python库,包括Numpy、Pandas、Matplotlib、OpenCV等。这些工具既通过Python语言进行使用,也相互交互,实现了
图形图像处理的各个方面。通过理论学习及实践操作,我们掌握了基础的图像处理算法,如图像读取、图像灰度转换、边缘检测、图像分割、直方图均衡、模板滤波等。此外,我们还学习和实践了高级的图像处理算法,如哈尔小波变换、离散余弦变换、小波包变换、分形压缩等。
本次实训最大的收获是在学习和实践过程中深刻认识到图形图像处理算法对于应用的极大意义。在实践中,我们发现不同的算法和不同的应用场景需要不同的算法参数。例如,在进行边缘检测算法时,不同的影响因素、膨胀系数、卷积核大小对于结果有着决定性的影响。因此,我们需要深入掌握图像处理算法并熟练运用不同的参数和组合方式,才能够解决实际问题。
此外,在实践操作中,我们还深入了解了计算机视觉技术和人工智能技术的发展现状和应用前景。纵观人工智能技术的
发展历程,我们发现图形图像处理技术已经成为人工智能应用的重要组成部分。由于数字摄像机技术和计算机图形图像处理技术的跨越式发展,许多智能相机的应用正在变得越来越方便和普及。例如,现今的智能相机已经可以实现人脸识别、目标跟踪、智能控制等功能。而随着计算机视觉技术和人工智能技术的发展,图形图像处理技术将越来越广泛地应用于安防、交通、医疗、电子商务、娱乐等各个领域。
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位图文件信息的提取和二值化处理
实验步骤:
1.拷贝MinGW文件夹至C:(路径为C:\MinGW)
2.编辑setc.bat文件,然后运行此批处理以设置路径。
3.编辑hdr.h 和hdr.c文件
4.编辑bmphdr.c文件,然后在当前文件路径下,使用DOS命令:
gcc -c hdr.c //编译,生成hdr.o目标文件
gcc -c bmphdr.c //编译,生成bmphdr.o目标文件
gcc -o bmphdr.exe hdr.o bmphdr.o //链接,生成bmphdr.exe执行文件
使用bmphdr.exe来提取某一个bmp文件的头信息,例如:
bmphdr test.bmp
5.编辑 ez.c文件(用于图像的二值化处理),然后
gcc -c ez.c //编译,生成ez.o目标文件
gcc -o ez.exe hdr.o ez.o //链接,生成ez.exe执行文件
使用 ez.exe文件来对某一个bmp文件进行二值化处理。
例如:ez test.bmp result.bmp 108 (对test.bmp文件进行二值化处理,阈值为108,处理的结果为result.bmp文件)
hdr.h文件内容:
#ifndef __HDR_H__
#define __HDR_H__
struct bmphdr {
char signature[2];
int size;
short reserved[2];
int offset;
int hdr_size;
int width;
int height;
short nr_planes;
short bits_per_pixel;
int compress_type;
int data_size;
int resol_hori;
int resol_vert;
int nr_colors;
int important_color;
char info[1024];
};
struct bmphdr *get_header(char filename[]);
#endif
hdr.c文件内容:
#include
#include
#include "hdr.h"
struct bmphdr *get_header(char filename[])
{
FILE *fp;
struct bmphdr *hdr;
fp = fopen(filename, "rb");
if (!fp) {
printf("File open error or such file does not exist!\n");
return NULL;
}
hdr = (struct bmphdr *)malloc(sizeof(struct bmphdr));
fread(hdr->signature, 2, 1, fp);
if (hdr->signature[0] != 'B' || hdr->signature[1] != 'M') { printf("Not a bmp file!\n");
return NULL;
}
fread(&hdr->size, 4, 1, fp);
fread(hdr->reserved, 4, 1, fp);
fread(&hdr->offset, 4, 1, fp);
fread(&hdr->hdr_size, 4, 1, fp);
fread(&hdr->width, 4, 1, fp);
fread(&hdr->height, 4, 1, fp);
fread(&hdr->nr_planes, 2, 1, fp);
fread(&hdr->bits_per_pixel, 2, 1, fp);
fread(&hdr->compress_type, 4, 1, fp);
fread(&hdr->data_size, 4, 1, fp);
fread(&hdr->resol_hori, 4, 1, fp);
fread(&hdr->resol_vert, 4, 1, fp);
fread(&hdr->nr_colors, 4, 1, fp);
fread(&hdr->important_color, 4, 1, fp);
if (hdr->offset > 54)
fread(&hdr->info, 1024, 1, fp);
fclose(fp);
return hdr;
}
bmphdr.c文件内容:
#include
struct bmphdr {
char signature[2];
int size;
short reserved[2];
int offset;
int hdr_size;
int width;
int height;
short nr_planes;
short bits_per_pixel;
int compress_type;
int data_size;
int resol_hori;
int resol_vert;
int nr_colors;
int important_color;
} header;
int main(int argc, char *argv[])
{
FILE *fp;
if (argc != 2) {
printf("Usage: %s
exit(1);
}
fp = fopen(argv[1], "r");