图像几何变换概述 图像几何变换是指用数学建模的方法来描述图像位置、大小、形状等变化的方法。在实际场景拍摄到的一幅图像，如果画面过大或过小，都需要进行缩小或放大。...因此，图像几何变换是图像处理及分析的基础。 二. 几何变换基础 1. 齐次坐标： 齐次坐标表示是计算机图形学的重要手段之一，它既能够用来明确区分向量和点，同时也更易用于进行几何变换。...；由于图形硬件、视觉算法已经普遍支持齐次坐标与矩阵乘法，因此更加促进了齐次坐标使用，使得它成为图形学中的一个标准；后面提到的几何变换都以齐次坐标和齐次变换矩阵为基础。...为了保持一致把矩阵改成 右侧矩阵，这就是齐次变换矩阵。 ? 三. 图像中的几何变换 1....投影变换： 定义：变换过程中，直线映射为直线(不一定保证平行度)； 任何二维投影变换都可以用3x3可逆矩阵表示(齐次坐标)；任何三维投影变换都可以用4x4可逆矩阵表示(齐次坐标）。 ?
在有CSS 3.0之前裁剪图片实现也是颇有难度的，现在我们有了两个非常方便简单的属性可以实现裁剪，那就是object-fit和object-position，这两个属性可以让我们改变图片的大小，但是不影响图片的长宽比...，利用它我们可以实现一个如下的特效。... CSS 3.0中裁剪图像的特效...transition: 0s; } 勾选裁剪图片
因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面，傅立叶的改进算法， 比如离散余弦变换，gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。...印象中，傅立叶变换在图像处理以下几个话题都有重要作用： 1.图像增强与图像去噪 绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘...图像傅立叶变换的物理意义 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。...如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。...若所用的二维傅立叶变换矩阵Fn的原点设在左上角，那么图像信号能量将集中在系数矩阵的四个角上。这是由二维傅立叶变换本身性质决定的。同时也表明一股图像能量集中低频区域。
有几种不同的收集图像数据的方式 手动收集-可以使用手机相册中的现有图像，也可以单击列为目标类的事物图片。 网络爬取-可以通过多种方式从网络爬取图像。一个python脚本，可用于下载特定类的图像。...但是由于无法在互联网上找到截图的精美图像，因此不得不从手机中收集它们。...这些是从Mobile Image Gallery数据集中的训练数据中获取的样本图像中的几个。...请注意，正在处理BGR（彩色）图像，而不是灰度（黑白）图像。 接下来，利用数据路径和要应用于图像数据的变换/预处理来创建数据集对象。 通过定义拆分百分比，将数据集随机分为训练和验证数据集。...现在，需要做的就是读取测试图像，对它进行相同的预处理，就像在训练网络时对图像所做的一样，并希望看到一些不错的预测从网络中返回。
什么是mnist MNIST数据集是一个公开的数据集，相当于深度学习的hello world，用来检验一个模型/库/框架是否有效的一个评价指标。...MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。...MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，整个训练集由250个不同人的手写数字组成，其中50%来自美国高中学生，50%来自人口普查的工作人员。...执行的部分结果： 结语 transfroms是一种常用的图像转换方法，他们可以通过Compose方法组合到一起，这样可以实现许多个transfroms对图像进行处理。...transfroms方法提供图像的精细化处理，例如在分割任务的情况下 ，你必须建立一个更复杂的转换管道，这时transfroms方法是很有用的。
在这个场景中应用透视图变换来实现这一点。 另一个应用是训练深层神经网络。训练深度模型需要大量的数据。在几乎所有的情况下，模型都受益于更高的泛化性能，因为有更多的训练图像。...一般来说，仿射变换有6个自由度。根据参数的值，它将在矩阵乘法后扭曲任何图像。变换后的图像保留了原始图像中的平行直线(考虑剪切)。本质上，满足这两个条件的任何变换都是仿射的。...在Python和OpenCV中，2D矩阵的原点位于左上角，从x，y=(0，0)开始。...欧氏空间中的公共变换 在我们对图像进行变换实验之前，让我们看看如何在点坐标上进行变换。因为它们本质上与图像是网格中的二维坐标数组相同。...从右到左可以理解函数是如何应用的。 Numpy中的变换 现在对于图片，有几点需要注意。首先，如前所述，我们必须重新调整垂直轴。其次，变换后的点必须投影到图像平面上。
最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...我们看上面的FFT频谱图，这种显示基本上都是对直接进行FFT变换后的浮点数据进行对数变换后，在线性映射到0到255范围内的，有进行了log操作，数据压缩了很多，导致频谱图的对比度不是很强，也不利于我们分隔出那些亮点...，因为在频谱中的中心点，这一点二值后肯定是白色的，在反色后就是白色，就以这一点为种子点，向四周进行区域生长，这样就可以把中心处的黑色反色过来，而其他地方的黑色保持不变。...第五步的中值，或者可以用其他模糊来代替，也是有点必要的，对于有些图像，经过前面的处理后，有些核心的线（垂直或者水平方向）也被标记为黑色的了，正在处理完成的图像中会带来原本没有的新条纹。 ? ? ?
在图像几何变换的过程中，常用的插值方法有最邻近插值（近邻取样法）、双线性内插值和三次卷积法。...取整的方式就是：取浮点坐标最邻近的左上角的整数点。...(0,0)坐标与原图像中对应的坐标为(0,0) （由于分母不能为0，所以我们将公式改写） 然后我们就可以确定出目标图像中(0,0)坐标的像素灰度了，就是234。...然后我们在确定目标图像中的(0,1)坐标与原图像中对应的坐标，同样套用公式： 我们发现，这里出现了小数，也就是说它对应的原图像的坐标是(0,0.75)，显示这是错误的，如果我们不考虑亚像素情况，...双线性内插值： 对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v)，其中i、j均为非负整数，u、v为[0,1)区间的浮点数，则这个像素得值 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为
本文建议阅读时间 20min 本文主要介绍 Pytorch 中 torchvision.transforms 几个数据增强函数的使用 from torchvision import transforms...裁剪给定的 PIL 图像到随机的尺寸和长宽比。...取代了 FiveCrop 将给定的 PIL 图像裁剪成四个角和中间的裁剪 UNIT_SIZE = 200 # 每张图片的宽度是固定的 size = (100, UNIT_SIZE) transform...output_42_0 RandomAffine 保持图像中心不变的随机仿射变换，可以进行随心所欲的变化 参数： degrees：旋转角度 translate：水平偏移 scale: shear:...output_48_1 RandomPerspective 对给定的 PIL 图像以给定的概率随机进行透视变换。
「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...这些是流行的图像分类网络，并被用作许多最先进的目标检测和分割算法的主干。...6.利用模型进行预测 在下面的代码片段中，我们可以通过在test_your_image中给出图像的路径来测试我们自己的图像。...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
裁剪Crop transforms.CenterCrop torchvision.transforms.CenterCrop(size) 功能：从图像中心裁剪图片 size ：所需裁剪图片尺寸 CenterCrop...: 用图像边缘的像素值进行填充 reflect: 镜像填充，最后一个像素不镜像。...首先根据 scale 的比例裁剪原图，然后根据 ratio 的长宽比再裁剪，最后使用插值法把图片变换为 size 大小。...torchvision.transforms.FiveCrop(size) torchvision.transforms.TenCrop(size, vertical_flip=False) 功能：FiveCrop在图像的上下左右以及中心裁剪出尺寸为...如设置左上角为：(0, 0)
最近买了一本《机器视觉算法与应用第二版》书，书中再次提到该方法：使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率，例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理。...在网络上很多的PS教程中，也有提到使用FFT来进行去网纹的操作，其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM，使用过程为：打开图像--进行FFT RGB操作，然后定位到红色通道，选取通道中除了最中心处的之外的白点区域...我们看上面的FFT频谱图，这种显示基本上都是对直接进行FFT变换后的浮点数据进行对数变换后，在线性映射到0到255范围内的，有进行了log操作，数据压缩了很多，导致频谱图的对比度不是很强，也不利于我们分隔出那些亮点...，因为在频谱中的中心点，这一点二值后肯定是白色的，在反色后就是白色，就以这一点为种子点，向四周进行区域生长，这样就可以把中心处的黑色反色过来，而其他地方的黑色保持不变。 ...第五步的中值，或者可以用其他模糊来代替，也是有点必要的，对于有些图像，经过前面的处理后，有些核心的线（垂直或者水平方向）也被标记为黑色的了，正在处理完成的图像中会带来原本没有的新条纹。 ?
运行环境 python 3.6.8, pytorch 1.5.0 1. torchvision.transforms 在深度学习中，计算机视觉(CV)是其中的一大方向，而在CV任务中，图像变换(Image...本文主要整理PyTorch中torchvision.transforms提供的一些功能(代码加示例)。具体定义及参数可参考PyTorch文档。...2.1 torchvision.transforms.CenterCrop(size) CenterCrop的作用是从图像的中心位置裁剪指定大小的图像。...例如一些神经网络的输入图像大小为224*224，而训练图像的大小为256*256，此时就需要对训练图像进行裁剪。...，可以用在白化变换中，白化变换用来去除输入数据的冗余信息。
一般对图像做 augmentation 都会用仿射变换去实现，如果是用OpenCV来实现就是生成一个放射变换矩阵再调用OpenCV的warpAffine 函数，传入变换矩阵和图片得到变换后的输出，这里的难点在于如何生成这个仿射变换矩阵...标注框 ， 这四个数字从左到右的意思分别是， 标注框左上角 坐标, 标注框左上角 坐标, 框的宽和高。 ?...裁剪矩阵 第一个变换矩阵，是根据标注框生成裁剪的矩阵，假设标注框信息是 ，则裁剪出的框大小为。...首先计算出物体在原图的中心点以及物体在变换后的中心点，物体在原图的中心点坐标是 ，而变换后的中心点坐标是 ，则裁剪变换矩阵定义如下： 这个变换矩阵代表的意思简单来说就是把物体在原图上的中心点映射为裁剪后图的中心点...，经过前两个变换之后，图片中心点变为[outW/2,outH/2]，相当于把该点平移到左上角的原点，则平移矩阵为： 4、旋转矩阵 然后以原点为中心旋转 度，则旋转矩阵如下： 需要注意的是计算公式中的
下面先介绍基于基本图像处理技术的数据增强方法： 1、flipping翻转 一般都是水平方向翻转而少用垂直方向，即镜像变换。...更高级的做法从颜色直方图着手，更改这些直方图中的强度值（想到了图像处理中的直方图均衡）。 3、cropping裁剪 分统一裁剪和随机裁剪。...5、translation位置变换 向左，向右，向上或向下移动图像可能是非常有用的转换，以避免数据中的位置偏差。例如人脸识别数据集中人脸基本位于图像正中，位置变换可以增强模型泛化能力。...2、mixing images图像混合 做法是通过平均图像像素值将图像混合在一起： mixing images 研究发现是当混合来自整个训练集的图像而不是仅来自同一类别的实例的图像时，可以获得更好的结果...研究者的想法是通过显著性映射测量图像中矩形区域的重要性，并确保数据增强后始终呈现得分最高的区域：对于裁剪，通过避免切割重要区域（见下图a5和b5）；对于图像级转换，通过将重要区域粘贴到转换图像顶部（参见下图
下面先介绍基于基本图像处理技术的数据增强方法： 1、flipping翻转 一般都是水平方向翻转而少用垂直方向，即镜像变换。...更高级的做法从颜色直方图着手，更改这些直方图中的强度值（想到了图像处理中的直方图均衡）。 3、cropping裁剪 分统一裁剪和随机裁剪。...5、translation位置变换 向左，向右，向上或向下移动图像可能是非常有用的转换，以避免数据中的位置偏差。例如人脸识别数据集中人脸基本位于图像正中，位置变换可以增强模型泛化能力。...mixing images 研究发现是当混合来自整个训练集的图像而不是仅来自同一类别的实例的图像时，可以获得更好的结果。其它一些做法： ①一种非线性方法将图像组合成新的训练实例： ?...研究者的想法是通过显著性映射测量图像中矩形区域的重要性，并确保数据增强后始终呈现得分最高的区域：对于裁剪，通过避免切割重要区域（见下图a5和b5）；对于图像级转换，通过将重要区域粘贴到转换图像顶部（参见下图
在之前的文章中，我们多次介绍了在不同平台，或基于不同代码语言，对栅格遥感影像加以裁剪、批量裁剪的方法，主要包括ArcPy依据矢量要素裁剪多张栅格图像，以及ArcPy栅格裁剪：对齐多个栅格图像的范围、统一行数与列数...接下来，我们即可获取输入文件的宽度和高度，并定义裁剪区域的偏移量（左上角像元的位置）、宽度和高度。...前面提到了，我这里就是需要在原本遥感影像的最左上角（所以偏移量均为0），裁剪下来100 * 100像元的这一部分。...由于在我这里，裁剪后遥感影像的像元大小（即单个像元的长度与宽度）没有改变，且裁剪前后栅格遥感影像的左上角像元没有发生变化，所以新的栅格遥感影像的地理变换参数和老的栅格遥感影像比起来，无需有任何改变；但是如果大家的裁剪需求不是这样的话...（比如像元大小发生变化了，或者是裁剪并不是从左上角像元开始的），那么就需要调整这6个地理变换参数——至于怎么变，这就比较复杂了，我也还没完全搞清楚，大家就结合自己的实际需求，到GDAL官网查阅即可。
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