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ims_path='C:/Users/my/Desktop/JPEGImages/'# 图像数据集的路径 ims_list=os.listdir(ims_path) R_means=[] G_means=[] B_means=[] for im_list in ims_list: im=cv2.imread(ims_path+im_list) #extrect value of diffient channel im_R=im[:,:,0] im_G=im[:,:,1] im_B=im[:,:,2] #count mean for every channel im_R_mean=np.mean(im_R) im_G_mean=np.mean(im_G) im_B_mean=np.mean(im_B) #save single mean value to a set of means R_means.append(im_R_mean) G_means.append(im_G_mean) B_means.append(im_B_mean) print('图片:{} 的 RGB平均值为 \n[{},{},{}]'.format(im_list,im_R_mean,im_G_mean,im_B_mean) ) #three sets into a large set a=[R_means,G_means,B_means] mean=[0,0,0] #count the sum of different channel means mean[0]=np.mean(a[0]) mean[1]=np.mean(a[1]) mean[2]=np.mean(a[2]) print('数据集的BGR平均值为\n[{},{},{}]'.format( mean[0],mean[1],mean[2]) ) #cv.imread()读取Img时候将rgb转换为了bgr,谢谢taylover-pei的修正。

终端运行: python mean.py

结果示例如下:

图像数据集往往要进行去均值,以保证更快的收敛。代码:创建一个mean.py,写入如下代码。修改路径即可使用'''qhy2018.12.3'''import osimport numpy as npimport cv2ims_path='C:/Users/my/Desktop/JPEGImages/'# 图像数据集的路径ims_list=os.listdir(ims_...
本教程将介绍如何导入 图像 并观察其属性、拆分图层以及查看灰度。在正式开始之前,我们先来了解一些关于像素的基础知识。 计算 机将图片以像素形式存储,这就像马赛克一样。如果像素太大,很难制作光滑的边缘和曲线。相反,我们使用的像素越多越小,看起来就会越平滑,或者说像素化程度越小, 图像 就会越好看,有时,这也被称为 图像 分辨率。矢量图形是一种有点不同的存储 图像 方法,旨在避免与像素相关的问题。但是,即使是矢量 图像 ,最终也会显示为像素一样的马赛克。颜色像素表示 图像 元素,描述每个像素的简单方法是使用三种颜色的组合,即红色,绿色,蓝色,这就是我们所说的 RGB 图像 。在 RGB 图像 中,每个像素分别与红色,绿色,蓝色的值相关联
下面小编就为大家带来一篇 Python RGB 图像 转换为Pytho灰度 图像 的实例。具有很好的参考价值。希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 我正尝试使用matplotlib读取 RGB 图像 并将其转换为灰度。 在matlab中,我使用这个: img = rgb 2gray(imread('image.png')); 在matplotlib tutorial中他们没有覆盖它。他们只是在 图像 中阅读 import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('image.png') 然后他们切片数组,但是这不是从我所了解的将 RGB 转换为灰度。
原文地址:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7558657/ 【1】 计算 图像 ROI区域 RGB 的平 均值 ,cvAvg函数。 【2... user32 = windll.user32 hdc = user32.GetDC(None) # 获取颜色值 pixel = gdi32.GetPixel(hdc, x, y) # 提取 RGB 值 r = pixel.
CIFAR-10是 RGB 彩色 图像 数据集 。 一共包含10 个类别:飞机( airplane )、汽车( automobile )、鸟类( bird )、猫( cat )、鹿( deer )、狗( dog )、蛙类( frog )、马( horse )、船( ship )和卡车( truck )。 每个图片的尺寸为32 × 32 ,每个类别有6000个 图像 数据集 中一共有50000 张训练图片和10000 张测试图片。训练数据背分别放在5个.bin文件中,测试数据放在1个文件中。 一个样本由32323=3073 个字节组成,第一个字节为标签label ,剩下3072 个字节为 图像 数据。样本和样本之间没高多余的字节分割, 每个二进制文件的大小是30730000 字节。 这里提供的是CIFAR-10的 python 版本,其他的版本可以去其官网下载:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
一、我们应该制作什么样的 数据集 ? 首先我们应该我们了解到遥感 图像 的变化检测是建立在多时相的基础上的,也就是说,我们对于神经网络的输入至少是有两张图片的,而且必须有一个标签来知道变化的区域的是那一块。 在双时相变化检测里,一般来说对于遥感 图像 的标注是在最新的时相里进行的,例如2017和2018年份的两张图片中,我们选择在2018年度的 图像 上进行标注。 二、双时相遥感 图像 变化检测的标注 一般来说变化的区域是连通的,是一片一片的,因此对于 图像 的标注我们可以使用labelme的多边形标注进行标注 1.在conda的环境中运行 conda install labelme指令即可安装 2.运行labelm
获取图片 均值 和方差的方法 在域自适应变化中,或者在处理 数据集 的时候,经常需要对于 图像 或者 数据集 均值 和方差进行分析 通过分析 均值 、方差,可以比较高效地获得数据分布情况 特别是大 数据集 因此,在这里记录并且介绍一下图片 均值 、方差的获取方法,通过一些简单的实验来说明算法和结果。 1、基本背景 1) 图片的 均值 、方差 一张三通道 RGB 图片可以表示为 RC*H*W 的一个空间,其中: C 表示通道 ;H 表示图片的长度 ;W 表示图片的宽度 可以用一个大小为 I = [C, H, W] 的矩阵来表示这张图片