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利用Caffe与lmdb读写图像数据
由于有关caffe的开发资料实在太少，单单是这个问题就困扰了我半天。最后终于找到了一个大腿----beenfrog，也是一个正在学习caffe框架的研究人员。博客mark下，以后有问题可以去这里找。 本文代码部分主要参考于此文。 简述 lmdb是一种轻量级的数据库，caffe中主要就是使用lmdb模块来进行图像数据集的保存。据说是因为lmdb有读取速度快，支持多线程、多进程并发，等这样那样的优点（具体见官网，虽然我暂时没有看出来，据我所知网上查找lmdb文档的人大都仅仅是为了使用caff…
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图像匹配中Harris角点特征提取
在进行图像检测或者是识别的时候，我们需要提取出一些有特征的点加以识别，最常用的就是基于点的识别。这里所谓的点，其实就是一些重要的点，比如轮廓的拐角，线段的末端等。这些特征比较容易识别，而且不容易受到光照等环境的影响，因此在许多的特征匹配算法中十分常见。 常见的特征点提取算法有Harris算 子（改进后的Shi-Tomasi算法）、Moravec算子、Forstner算子、小波变换算子等。现在就先介绍一下最常用的Harris角点检测算法。 简介 Harris算法的思想很简单，也很容易理解。…
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二值形态学之开运算和闭运算
开闭运算是二值形态学的重要部分，是对腐蚀和膨胀算法的扩展应用，在图像的去噪方面也是十分的常用。 二值开运算 定义 用结构元素B（即模板核）对图像A进行开运算，可以用符号$A\circ B$来表示，其定义式为： $A\circ B=(A\Theta B)\bigoplus B$ 所以开运算实际上就是A先被B腐蚀，再被B膨胀。 作用 很明显，开运算可以消除一些很小的背景噪点（椒盐噪声），平滑较大物体的边界而不明显改变其体积。也会磨光矩形的内边缘，以及分离一些粘连目标。 （这里所…
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二值形态学之击中击不中变换
击中击不中变换（Hit Miss Transform ，HMT），是通过同时探测图像的内部和外部，进而获取更多的内外标记，体现更多信息的一个方法。他的应用有很多，特别是在图像识别以及图像细化方面。 定义 既然既要有击中也要有击不中，那么显然我们需要两个结构基元E和F，我们把这两个结构基元记为一个结构元素对$B=(E,F$。其中一个用来探测图像内部，一个用来探测图像外部。 对于给定的图像A，我们定义用B对他进行的击中击不中变换为 $A*B=(A\Theta E)\bigcap (A^c\…
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二值形态学之腐蚀与膨胀
数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科，是数学形态学图像处理的基本理论。其基本的运算包括：二值腐蚀和膨胀、二值开闭运算、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换、灰值腐蚀和膨胀、灰值开闭运算、灰值形态学梯度等。 这是我们在进行图像处理时十分常见的算法工具，在实际中有着非常广泛的应用。 下面就先介绍下二值形态学中的两个重要操作－－腐蚀与膨胀。 二值腐蚀 简述 所谓二值腐…
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阈值分割的OTSU算法
OTSU算法又叫最大类间方差阈值分割算法，也叫大津算法，是在1980年由日本的大津展之提出，是由最小二乘法推导而来，用于一些简单的阈值确定。 对于一个灰度图，我们有时候非常想把他用一个阈值将他的前景和背景区分开来。我们可以合理的假设为如果将图像的像素分布图画出来，那么图像上应该有两个峰，即前景色和背景色。在这两个峰之间肯定有一个谷，那么我们就可以将阈值设在这里，从而对图像达到一个良好的分割效果。 怎样确定这个阈值呢？OTSU算法说，我们可以求出用这个阈值分割后的两个图像的类间方差。对于每一个…
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用Python进行边缘检测
边缘检测在图像的检测中是经常会用到的。图片的边缘会包含大量的信息，因此在图像的分割、识别、分析中通常可以取边缘作为图像特征。边缘检测最经典的应用就是图像的锐化了，想必大家都用过。 为了进行边缘检测，我们通常会用到以下的一些算子，即一阶算子（梯度算子）和二阶算子（拉普拉斯算子）。 拉普拉斯算子（Laplacian Operator） 拉普拉斯算子其实就是二阶微分算子，具有各向同性。他也会增强噪声，因此在使用拉普拉斯算子之前需要进行平滑处理。他的主要用处其实是判断一个像素是处于图像的亮区还是…
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Julia集分形图案绘制
从去年就开始窥东大的C++教学群，当时就被李骏扬老师讲的分形图案给吸引了，简直美赞了。他们的期末作业就是制作一个分形图案的视频，我们这种学校显然不会有这种东西。于是就想着能不能自己研究着画下，然而并不知道这种图案怎么画，度娘上找来的基本没用。搁置了一年，偶然间翻到了一篇论文，终于找到了画图的方法了，加上之前正好有用python绘图的工具，总算把这个东西搞通了一点。其实这个玩意的水还是非常深的，牵涉到了复分析，分形，甚至是混沌理论，据说从上古贝壳的图案，到如今麦田怪圈的图案，都和Julia集有关，…
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libsvm库的使用
看了下svm（支持向量机）的实现原理，感觉基础的部分还是不难懂的，但是如果要自己动手实现的话还是有很大难度的，况且自己写的效果肯定不太好。于是就在网上找了一个大牛写的svm库，实现了多种分类方式，而且涵盖了几乎所有常见语言的接口，用起来方便而且效果也很好。 概述 LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的，综合使用了包括线性函数，多项式函数，径向基函数，sigmoid函数等在内的不同分类方式，而且支持包括C/C++，python，java，matlab，Oct…
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自制正方软件系统验证码的识别程序（3/4）
util.py 这个文件里主要提供了5个函数，提供给package.py使用，特别是对特征值的计算。 import Image,os,ImageFilter import numpy as np table1=[] table2=[] threshold1=18 for i in range(256): if i<threshold1: table1.append(0) else: table1.append(1) threshold2=240 for i in range…