計算機視覺 - 影像預處理技術
計算機視覺中的影像處理？
影像預處理是指一系列應用於影像的操作，以增強影像質量，去除噪聲，併為進一步分析做好準備。
目標是使計算機更容易分析和解釋影像。預處理技術有助於提取重要特徵並提高計算機視覺任務的準確性。一些常見的影像預處理技術如下：
- 灰度轉換
- 降噪
- 影像縮放
- 直方圖均衡化
- 影像二值化
- 影像歸一化
灰度轉換
灰度轉換是將彩色影像轉換為灰度影像的過程。這意味著影像將只有灰度陰影，從黑色到白色不等。
灰度影像比彩色影像更簡單、處理速度更快，因為它們只有一個通道，而不是三個（紅、綠、藍）。
為什麼要轉換為灰度？
以下是我們應該將影像轉換為灰度的原因：
- 簡化：降低影像的複雜性，使其更容易處理。
- 效率：減少計算量，加快處理速度。
- 關注強度：許多演算法更適合使用強度值而不是顏色資訊。
如何轉換為灰度？
在 Python 中，可以使用諸如OpenCV之類的庫，只需一行程式碼即可將影像轉換為灰度：
import cv2 grayscale_image = cv2.cvtColor(color_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
降噪
影像中的噪聲是指畫素值中不需要的隨機變化，這使得難以分析影像。降噪技術有助於去除或減少這種噪聲，使影像更清晰。
以下是常見的噪聲型別：
- 高斯噪聲：由亮度或顏色資訊的隨機變化引起。
- 椒鹽噪聲：表現為隨機散佈在影像上的黑色和白色點。
常見的降噪技術
常見的降噪技術如下：
- 高斯模糊：透過對畫素值與其相鄰畫素取平均值來平滑影像。這對於減少高斯噪聲有效。
blurred_image = cv2.GaussianBlur(grayscale_image, (5, 5), 0)
median_blurred_image = cv2.medianBlur(grayscale_image, 5)
影像縮放
影像縮放涉及更改影像的尺寸。這通常是為了匹配計算機視覺演算法的輸入大小要求或減少計算量。
為什麼要縮放影像？
我們應該出於以下原因縮放影像：
- 標準化：確保資料集中的所有影像都具有相同的大小，這對於許多機器學習模型是必要的。
- 效能：較小的影像需要較少的記憶體和處理能力。
如何縮放影像？
在 Python 中，您可以使用OpenCV庫來縮放影像，如下所示：
resized_image = cv2.resize(original_image, (width, height))
直方圖均衡化
直方圖均衡化是一種用於增強影像對比度的技術。它透過重新分配畫素強度值來實現，使它們跨越所有可能的數值範圍。
直方圖均衡化的優勢
以下是直方圖均衡化的優勢：
- 提高可見性：增強對比度，使影像中的特徵更清晰可見。
- 均勻分佈：建立更均勻的強度值分佈。
如何應用直方圖均衡化？
對於灰度影像，您可以使用如下所示的OpenCV：
equalized_image = cv2.equalizeHist(grayscale_image)
影像二值化
影像二值化將灰度影像轉換為二值影像，其中每個畫素要麼為黑色，要麼為白色。此技術可用於將物件與背景分離。
為什麼要進行影像二值化？
我們應該出於以下原因對影像進行二值化：
- 簡化：將影像簡化為其基本組成部分，使其更容易分析。
- 分割：有助於區分物件和背景。
常見的二值化方法
常見的二值化方法如下：
- 全域性閾值：應用固定的閾值來對畫素進行分類。
_, 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)
影像歸一化
影像歸一化包括將畫素值調整到標準範圍，通常為 0 到 1 或 -1 到 1。這有助於使影像資料保持一致，並提高機器學習演算法的效能。
為什麼要歸一化影像？
我們應該出於以下原因歸一化影像：
- 一致性：標準化畫素值，使影像更容易比較和處理。
- 演算法效能：許多機器學習演算法在使用歸一化資料時效能更好。
如何歸一化影像？
您可以按如下方式使用 OpenCV 中的cv2.normalize()函式：
normalized_image = cv2.normalize(grayscale_image, None, 0, 1, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F)
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