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114.人工智能——实现图像质量与相似度评估

在某些业务场景中，有时需要对两幅图像进行比较，图像的结构是否相似，或图像的质量。觉见的两种经典的方法是：SSIM和MS-SSIM。下面有三幅图像，分别是ss1.jpg(原图)，ss3.jpg(图像的对比度和亮度都有变化)，ss2.jpg(l图像缩小一些)。...

使用NumPy从头开始进行K最近邻分类

在这篇文章中，我将实现K最近邻（KNN），这是一种机器学习算法，可用于分类和回归，它属于监督学习算法的范畴。它对标记的数据集进行操作，并预测测试数据的类别（分类）或数值（回归）。我将使用NumPy实现它，并将使用其他库来实现数据可视化。importnumpyasnpfromsklearn....

Numpy数据分析基础方法-排序、转置、堆叠、拆分

本数据纯属虚构，如有雷同实属巧合一、排序与转置#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnp#导入numpy库，缩写为npprint("\n练习01：使用sort给数组排序:\n")array32=np.array([20.37,-...

从零学AI之图像算法11:图像饱和度处理

图像饱和度是指图像色彩的纯洁性程度，也称为颜色的鲜艳程度，是“色彩三属性”之一。我们经常听到浅红色没有深红色颜色红，这种感受就是图像色彩属性的人类最直接感觉。饱和度取决于该色中含色成分和消色成分的比例，其中含色成分越大，那么饱和度就越大，同理，如果消色成分越大，必然饱和度越小。...

OpenCV-Python 直方图-2:直方图均衡 | 二十七

目标在本节中,我们将学习直方图均衡化的概念,并利用它来提高图像的对比度。理论考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方...

146.人工智能——基于InsightFace(ONNX模型)人脸识别

在前一章中，讲过RetinaFace的人脸检测，详情参看：...

数据分析-numpy的拼接与交换

1.数组的拼接importnumpyasnpt1=np.arange(24).reshape((4,6))t2=np.arange(100,124).reshape((4,6))print(t1)print("*"*50)print(t2)print("*...

人工智能计算机视觉先锋——OpenCv 的颜色检测

在计算机的世界里，只有0或者1，如何让计算机认识颜色是计算机视觉工作者首先需要考虑的事情，我们知道整个世界的颜色虽然五彩缤纷，但是都是3种原色彩合成的（RGB），有了（RGB）三源色，便可以通过调节不同的颜色比例来达到其他颜色的效果。在计算机的世界里面，我们定义了（RGB）三源色的像...

numpy小记

1.arange和range的区别arange是np中的函数，返回的是一个数组np.arange(5)array([0,1,2,3,4])range是Python自带的函数，返回的是一个迭代器range(5)range(0,5)...

147.Python——图像预处理操作:缩放和裁剪

在人工智能计算机视觉任务中，经常需要对图像进行预处理操作，比如，在图像分类任务中，我们需要训练图像数据大小一般为：224*224，416*416等，但在实际给的图像数据大小并不是这样的大小，所以需要需要经过预处理。而在模型预测推理中，我们还需要把图像进行归一化处理。以下面几张原始图像为例，来演示图像...