Hôm nay mình có coi 1 đoạn đoạn phim ngắn khôn xiết thú vui về Deep Learning CycleGANĐây là video reviews về CycleGAN. CycleGAN là thuật tân oán sử dụng Deep Learning nhằm biến đổi bề mặt 2 hình ảnh cơ mà vẫn không thay đổi backgroung của form hinch, nlỗi trong video clip chuyển từ bỏ ảnh ngựa thường xuyên thanh lịch ngựa vằn, v.v... CycleGAN vận dụng cho cả hình hình họa và videoMình xem video mục đích là nhằm tìm hiểu về Deep Learning mà lại sau khoản thời gian coi xong xuôi thì lại tò mò và hiếu kỳ về phong thái gửi ảnh ngựa thường xuyên thanh lịch ngựa vằn rộng :v, vị vậy đã đi được google, có tương đối nhiều tác dụng. Trước hết thì bản thân test sử dụng PIL, công dụng hơi tốt Tuy vẫn còn lỗi cùng code thì quá là lâu năm, kế tiếp gồm ttê mê khải imagemagick cơ mà vày yêu thích viết pythanh mảnh rộng đối với tất cả gọi document cũng bảo là thời hạn chạy thọ đề nghị bỏ lỡ. Cuối thuộc thì mình tìm thấy opencv (trước chỉ nghe thương hiệu mà trù trừ để làm gì) thì thấy trái là huyền ảo, code nlắp, độ chính xác cao hơn, thời hạn chạy cũng nthêm. Trong bài viết này mình chỉ giới thiệu về bleding imageTuy nhiên nếu bạn coi xong xuôi video mà lại hứng trúc về deep learning thì rất có thể tìm hiểu thêm bên trên github, người sáng tác đã public cục bộ sourcode được viết bởi Torch https://junyanz.github.io/CycleGAN/.

Bạn đang xem: Opencv là gì

Giới thiệu về Opencv

1. Opencv là gì

OpenCV (xuất hiện Computer Vision) là một thư viện mã nguồn mngơi nghỉ bậc nhất đến cách xử lý về thị lực máy tính, machine learning, xử trí hình ảnh.OpenCV đươc viết bởi C/C++, vì chưng vậy có tốc độ tính toán thù rất nhanh, hoàn toàn có thể áp dụng cùng với các vận dụng liên quan cho thời gian thực. Opencv có những interface mang đến C/C++, Pykhông lớn Java do vậy cung ứng được mang đến Window, Linux, MacOs lẫn Android, iOSOpenCV bao gồm xã hội rộng 47 nghìn người tiêu dùng với số lượng download quá vượt 6 triệu lần

2. Ứng dụng

Opencv có khá nhiều ứng dụng:

Nhận dạng ảnhXử lý hình ảnhPhục hồi hình ảnh/videoThực tế ảoCác áp dụng khác

3. Cài đặt

Mình thiết đặt opencv mang đến pyeo hẹp 2.7 trên ubuntu

suvày apt-get install python-matplotlibsuvì chưng apt-get install python-opencv

Pyramid

Pyramid, hoặc pyramid representation, là một dạng biểu diễn biểu hiện đa dạng mẫu mã được sử dụng trong computer vision, xử trí hình hình ảnh hoặc các giải pháp xử lý biểu thị. Trong đó, một dấu hiệu hoặc một hình hình họa được tái diễn cùng với những phương pháp smoothing cùng subsampling. Tên hotline pyramid bộc lộ mang đến bài toán màn trình diễn vào không gian và các phương thức so sánh.Một image pyramid thực chất là 1 trong tập vừa lòng các hình ảnh mà tất cả bọn chúng phần nhiều tạo nên xuất phát điểm từ một hình ảnh thuở đầu nhất, hình hình họa này được tiếp tục được mang mẫu xuống cho đến khi đạt mang đến một trạm dừng ước muốn.Có nhì một số loại image pỷamid hình ảnh phổ biến:

Gaussian pyramid: Sử dụng để downsample hình hình họa Có nghĩa là nhằm bớt độ phân giải của hình ảnhLaplacian pyramid: Được áp dụng để tái chế tác lại một hình ảnh được mang chủng loại xuất phát từ 1 hình hình họa phải chăng rộng vào pyramid (có độ sắc nét phải chăng hơn)

Gaussian pyramid

Gaussian pyramid là 1 trong tập các layer trong những số đó layer tại đoạn càng tốt thì càng bao gồm kích cỡ nhỏ

*
Mỗi layer được đặt số từ bỏ dưới lên ở trên, cho nên, layer(i + 1) (được biểu thị là G(i + 1) nhỏ tuổi hơn layer i (G(i))

Gắn lại G(i) thành một Gaussian kernel:
*
Loại bỏ toàn bộ những mặt hàng và cột số chẵn

Quý Khách hoàn toàn có thể dễ ợt nhận ra rằng hình hình họa công dụng vẫn chỉ đúng chuẩn bằng một trong những phần tư hình ảnh trước kia. Lặp đi lặp lại quá trình các lần cùng với hình hình họa đầu vào G(0) (hình hình ảnh ban đầu) ta sẽ có một tập layer image pyramid.

Xem thêm: Bảng Giá Nối Tóc Thảo Tây Bao Nhiêu Tiền ⁉ ➡️Tại Hệ, Những Mẫu Tóc Đẹp Tại Thảo Tây

Quá trình trên vẫn làm cho bớt độ đúng đắn của hình họa, vậy để tăng kích cỡ thì sao? Đầu tiên, ta tăng ma trận hình hình họa lên gấp hai bạn dạng gốc trong mỗi chiều, với các mặt hàng và cột bắt đầu đầy mọi số không (0). Sau đó, thực hiện quá trình lặp với cùng một kernel sống trên.

Laplacian pyramid

Laplacian pyramid được tạo nên Gaussian pyramid. Nếu các bạn mở một ảnh Laplacian pyramid thì nó là một hình ảnh chỉ có các đường viền bao bên cạnh những trang bị thể, đang xóa không còn các phần khác. Hầu không còn những bộ phận trong ma trận là zeros. Laplacian pyramid thường được thực hiện vào nén hình ảnh. Một cấp độ (mức độ) Laplacian pyrmaid được sinh ra vị sự khác hoàn toàn thân màn chơi đó vào Gaussian pyramid cùng cấp độ trên nó (layer đã có mngơi nghỉ rộng) vào Gaussian pyramid.

Demo

Mình sẽ thử nghiệm bởi một chương trình đơn giản và dễ dàng blend 2 hình họa,Đầu vào, mình có 2 hình ảnh, một ảnh quả táo bị cắn dở, 1 ảnh trái cam,

*
*
thử khám phá áp ra output là blkết thúc 2 hình họa này cùng nhau để thành một hình họa, một ít là trái hãng apple, 1 nửa là quả cam

Thứ nhất, ta đề xuất load hình ảnh, mang được những thông số (blue, green, red), đối với đoạn này thì mình dùng 2 function cv2.imread cùng cv2.Tiếp mang đến ta tính toán thù màn chơi của pyramid, ở chỗ này bản thân đặt mang lại layer không lớn hơn 16x16Với từng thông số kỹ thuật BGR, ta sẽ tạo ra một gaussian pyramid

def gauss_pyramid(image, levels): output = <> output.append(image) tmp = image for i in range(0,levels): tmp = ireduce(tmp) output.append(tmp) return outputtại chỗ này vào funtion ireduce tôi đã tạo nên một kernel là 1 ma trận 5x5 làm cho bớt độ phân giải của hình họa đi 1/2

Với từng thông số kỹ thuật ta lại thường xuyên tạo nên một laplacian pyramid

def lapl_pyramid(gauss_pyr): output = <> k = len(gauss_pyr) for i in range(0,k-1): gu = gauss_pyr egu = iexpand(gauss_pyr) if egu.shape<0> > gu.shape<0>: egu = np.delete(egu,(-1),axis=0) if egu.shape<1> > gu.shape<1>: egu = np.delete(egu,(-1),axis=1) output.append(gu - egu) output.append(gauss_pyr.pop()) return outputVới mỗi thông số của 2 bức ảnh, ta blkết thúc các laplacian pyramid lại với nhau dựa trên một hình họa maskdef blend(lapl_pyr_Trắng, lapl_pyr_blachồng, gauss_pyr_mask): blended_pyr = <> k= len(gauss_pyr_mask) for i in range(0,k): # print gauss_pyr_mask p1= gauss_pyr_mask*lapl_pyr_white p2=(1 - gauss_pyr_mask)*lapl_pyr_black blended_pyr.append(p1 + p2) return blended_pyr

Tsay mê khảo

Để hiểu thêm về OpenCv bạn có thể tìm hiểu thêm tại đâyHomepage: http://opencv.orgDocs: http://docs.opencv.org/master/Q&A forum: http://answers.opencv.orgIssue tracking: https://github.com/opencv/opencv/issues