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
将
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
的
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