计算机视觉 - 图像预处理技术
计算机视觉中的图像处理?
图像预处理是指对图像应用一系列操作，以提高其质量、消除噪声并为进一步分析做好准备。
目标是使图像更易于计算机分析和解释。预处理技术有助于提取重要特征并提高计算机视觉任务的准确性。一些常见的图像预处理技术如下 −
- 灰度转换
- 降噪
- 图像调整大小
- 直方图均衡化
- 图像二值化
- 图像规范化
灰度转换
灰度转换是将彩色图像转换为灰度图像的过程。这意味着图像将只有灰色阴影，范围从黑色到白色。
灰度图像比彩色图像更简单、处理速度更快，因为它们只有一个通道，而不是三个通道(红色、绿色和蓝色)。
为什么要转换为灰度?
以下是我们应该将图像转换为灰度的原因 −
- 简化:降低图像的复杂性，使其更易于处理。
- 效率:减少计算负荷，加快处理时间。
- 关注强度:许多算法使用强度值比颜色信息效果更好。
如何转换为灰度?
在 Python 中，您可以使用 OpenCV 等库用一行代码将图像转换为灰度图像 −
import cv2 grayscale_image = cv2.cvtColor(color_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
降噪
图像中的噪声是指像素值中不必要的随机变化，这会给图像分析带来困难。降噪技术有助于消除或减少这种噪声，使图像更清晰。
以下是常见的噪声类型 −
- 高斯噪声:由亮度或颜色信息的随机变化引起。
- 椒盐噪声:表现为随机散布在图像上的黑白点。
常见的降噪技术
常见的降噪技术如下 −
- 高斯模糊:通过对相邻像素值求平均值来平滑图像。这对于减少高斯噪声很有效。
blurred_image = cv2.GaussianBlur(grayscale_image, (5, 5), 0)
median_blurred_image = cv2.medianBlur(grayscale_image, 5)
图像调整大小
图像调整大小涉及更改图像的尺寸。这样做通常是为了满足计算机视觉算法的输入大小要求或减少计算负荷。
为什么要调整图像大小?
我们应该调整图像大小，原因如下 −
- 标准化:确保数据集中的所有图像具有相同的大小，这对于许多机器学习模型来说是必需的。
- 性能:较小的图像需要较少的内存和处理能力。
如何调整图像大小?
在 Python 中，您可以使用 OpenCV 库来调整图像大小，如下所示 −
resized_image = cv2.resize(original_image, (width, height))
直方图均衡化
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的技术。它通过重新分配像素强度值来工作，以便它们涵盖整个可能值范围。
直方图均衡化的好处
以下是直方图均衡化的好处 −
- 提高可见性:增强对比度，使图像中的特征更加清晰可见。
- 均匀分布:创建更均匀的强度值分布。
如何应用直方图均衡化?
对于灰度图像，您可以使用 OpenCV 如下所示 −
equalized_image = cv2.equalizeHist(grayscale_image)
图像二值化
图像二值化将灰度图像转换为二值图像，其中每个像素要么是黑色，要么是白色。此技术可用于将对象与背景分离。
为什么要对图像进行二值化?
我们应该对图像进行二值化，原因如下 −
- 简化:将图像简化为基本组件，使其更易于分析。
- 分割:有助于区分对象和背景。
常见的二值化方法
常见的二值化方法如下 −
- 全局阈值:应用固定阈值对像素进行分类。
_, binary_image = cv2.threshold(grayscale_image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)
adaptive_binary_image = cv2.adaptiveThreshold(grayscale_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)
图像规范化
图像规范化涉及将像素值调整到标准范围，通常为 0 到 1 或 -1 到 1。这有助于使图像数据保持一致并提高机器学习算法的性能。
为什么要对图像进行规范化?
我们应该出于以下原因对图像进行规范化 −
- 一致性:标准化像素值，使比较和处理图像更加容易。
- 算法性能:许多机器学习算法在标准化数据的情况下表现更好。
如何标准化图像?
您可以按如下方式使用 OpenCV 中的 cv2.normalize() 函数 −
normalized_image = cv2.normalize(grayscale_image, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F)
