图像处理的案例 图像处理案例实训

本文目录一览：

• 1、【Python案例】用某度AI接口实现抠图并改图片底色
• 2、案例分享丨机器视觉定位技术应用
• 3、传统图像处理案例:对比两张图的差异
• 4、AI视频分析有什么类型?
• 5、用OpenCV图像处理技巧之巧用直方图
• 6、「案例分享」千眼狼高速成像技术在气泡研究中的应用

【Python案例】用某度AI接口实现抠图并改图片底色

首先，让我们注册百度AI账号并创建人像分割应用。在百度AI平台上，遵循指导完成账号注册、登录与实名认证。接下来，进入控制台，找到人体分析并创建应用。填写应用内所需信息，新用户可领取免费资源以确保应用的顺利运行。记得记录API Key和Secret Key，它们将在后续代码中发挥作用。

本文介绍一键人像抠图项目系列之《Python实现人像抠图 (Portrait Matting)》。本项目基于MODNet算法，对模型进行压缩和优化，以实现头发级精细人像抠图效果。项目提供高精度和轻量化快速版人像抠图，支持Python、C++和Android多个版本。

PP-Matting，百度开源的图片Matting模型，提供高精度、自然的图像抠图体验。相较于分割，Matting返回前景与背景概率P，实现平滑过渡效果，显著提升抠图自然度。PP Matting采用无三分图架构，融合高分辨率细节分支（HRDB）和语义上下文分支（SCB），确保细节精确预测和全局语义理解。

快捷键错误：在AI中调整图形大小的常用快捷键是Shift + Ctrl + Alt + S(Windows)或Shift + Command + Option + S(Mac)，如果你按下了错误的快捷键，就可能无法调整图形大小。

在线AI图片增强工具：有许多在线AI图片增强工具，可以自动调整图片的色彩、亮度、对比度、锐度等。例如，Google的免费在线图片编辑工具“Tiny Photo”和“TinyPNG”等。 使用图像编辑软件：有许多图像编辑软件(如Adobe Photoshop和Lightroom等)可以进行图像调整和优化。

要设置AI图片的像素大小，你可以按照以下步骤操作： 打开Adobe Illustrator应用程序。 点击顶部菜单栏中的 File，然后选择 Open（或使用快捷键 Ctrl + O）来打开需要调整像素大小的图片。

案例分享丨机器视觉定位技术应用

1、机器视觉定位是通过使用相机和图像处理技术来精确定位物体的位置和方向的技术，广泛应用于工业自动化、无人驾驶、机器人导航和医疗影像处理。深圳市大族视觉技术有限公司，大族激光的全资子公司，专注于机器视觉应用技术，其HV系列视觉系统具备速度快、定位准、适应性强的特点。

2、检测效果包括：精准抓取mark点定位；定位盖板，若长度超出一定范围则报NG；计算薄膜线间的平行度，大于特定角度后报NG；抓取相对于mark点的焊点位置blob，若blob面积超出特定位置，则说明焊点偏移，不检测尺寸，报NG。反之，则测量焊点尺寸大小。

3、展望未来，OCT技术的灵活性使其在复杂的工业环境中具有巨大潜力，可以与其他视觉技术结合，形成多模态成像，进一步提升自动化检测的精度和效率。12月21日的“见微知著 唤醒视觉”云课堂将带来更多OCT应用案例，感兴趣的朋友可通过【友思特 机器视觉与光电】公众号获取更多信息。

4、我们机器视觉主要放在我们机器人创新业务中，分三块业务，工业相机，AGV，工业用的无人机。 目前我们已经是国内工业相机市场份额最大的 。我们把工业相机在各个类型的工厂做应用。如果工厂自动化不错，一定会用工业机器人，目前海康的产品在业内表现非常好。机器视觉我们是结合在整体的自动化，整体方案里面应用。

5、于是形成了一门新学科---机器视觉。STIL光谱共焦传感器运用 辨率线性相机（亚微米探测）和高扫描速度，满足了汽车制造过程对精度和速度的要求。

6、AI应用的落地，要回归商业本质。 作者 张栋 2020年9月5日，由雷锋网& AI掘金志主办的「第三届中国人工智能安防峰会」在杭州正式召开。 本届峰会以「洗牌结束，格局重塑」为主题，会上代表未来新十年的15家企业，为现场1000余位听众和线上几十万观众，分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论。

传统图像处理案例:对比两张图的差异

1、首先，输入一张图片，将其转为灰度图，便于进一步操作。然后，通过cvthreshold进行二值化，增强图像对比度，便于找出不同。接着，使用cvfindContours找出轮廓，形成两张待对比的图片。cvboundingRect帮助我们裁剪出差异区域，cvabsdiff则计算出两张图片的差异部分。

2、首先，通过图像直方图比较，每张图片的像素分布独特，就像指纹一样独一无二。在Photoshop等图像处理软件中，对比两张图片的直方图可以直观看出它们的差异。其次，专业对比工具如DiffImg、Image Comparer和Beyond Compare也能派上用场。

3、打开Photoshop，导入需要调整的图片。 在顶部菜单栏找到“图像”选项，点击后选择“图像大小”。 在弹出的对话框中，你将看到每张图片的宽度和高度。 若要调整图片大小，只需在“宽度”或“高度”的输入框中修改数值即可。如果保持比例，图片大小调整将自动保持宽度与高度的相对比例不变。

4、准备两个需要比较的图像：首先，你需要准备两个图像，这两个图像可以是同一场景在不同时间或不同条件下拍摄的照片，也可以是两个不同的物体或场景的照片。确保这两个图像具有相同的尺寸和分辨率，以便于后续的处理。

5、方法1：基于特征序列的相似度计算 步骤如下： 将图片缩放至10x10像素（缩放比例因图片大小而异）。 对每一点进行灰度化处理，获取像素值。 计算每一行的像素平均值。 生成特征序列。对每一点的像素值与所在行的平均值进行比较，大于则特征序列+‘1’，小于或等于则+‘0’。

6、上面根据对比度、饱和度、曝光三方面可以得到每个像素点在融合时的比重，三者合在一起 [公式]为了防止多张图像融合，出现过高或者过低的值，要对[公式]进行归一化 [公式]多张图像[公式]，各自对应一张归一化的比重图[公式]，融合 [公式]上面的方法非常简单，但会得到十分粗糙的结果。

AI视频分析有什么类型?

1、视频内容理解：通过深度学习和计算机视觉技术，AI可以识别和分析视频中的对象、场景、人物和行为。例如，AI可以识别视频中的面部表情，从而判断人物的情绪；或者识别异常行为，用于安全监控。 视频编辑和增强：AI技术可用于自动编辑视频，例如通过智能剪辑来创建精彩片段，或者通过AI合成技术来制作特效。

2、判断是否为AI视频的方法主要包括分析视频内容的技术特征、识别视频中的不自然痕迹、考察视频来源与制作背景，以及运用专业工具进行鉴定。首先，从技术特征入手，AI生成的视频往往在某些细节上显得过于完美或过于规整。例如，AI生成的人脸可能在皮肤纹理上显得过于光滑，缺乏真实皮肤应有的细节。

3、AI视频分析是通过人工智能技术对视频进行分析和处理，从而实现对视频内容、场景、行为、目标等的识别和理解，可以应用于视频监控、智能安防、智能交通、虚拟现实等领域。AI视频分析的原理主要包括以下几个方面： 视频采集：通过摄像头或其他视频采集设备获取视频信号。

4、AI视频识别分析涉及的技术包括：物体检测：一种计算机视觉形式，用于用框标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。物体识别：用于识别图片或视频中的物体。深度学习和机器学习算法的主要结果是物体识别。目标预测与定位：基于视频第一帧图像的目标信息，预测和定位后续视频帧中的目标。

用OpenCV图像处理技巧之巧用直方图

1、首先，导入我们需要的库。接着，加载测试图像，展示结果。经过分析，我们发现图像在光照不足情况下拍摄，通过控制直方图，可改善视觉效果。接下来，进行统计数据分析，计算不同百分位下的亮度均值和方差，生成直方图分布并进行可视化。直方图显示大多数像素具有低强度值，证实了图像的黑暗和曝光不足。

2、直方图在图像处理中是一个重要的工具，它展示了图像中像素值的分布情况。使用Python OpenCV库中的cvcalcHist()函数，可以计算出图像的直方图。归一化直方图则通过将原始直方图中每个像素值出现的次数除以图像总像素数，得到的直方图。这种方法有助于比较和分析不同分辨率或大小的图像。

3、对原图像进行直方图均衡。和上面一样。对事先规定的直方图也进行均衡。z为最终输出图像像素的灰度值。我这里做个图解释一下 同样的，写成离散形式。感觉OpenCV在直方图处理这方面并不怎么走心。这里使用的是另一篇 博客 的类封装和算法实现。

4、首先，要理解的是，图像的灰度直方图是对图像中不同灰度值出现的频率进行统计的结果。对于一个 RGB 图像，它的直方图通常需要分别对 R、G、B 三个通道进行计算，因为每个通道都代表了不同的颜色信息。要计算和绘制图像灰度直方图，可以使用 OpenCV 的函数 cvcalcHist()。

5、将0-9像素范围均衡拉伸至0-255，实现亮度扩展，对比度增强。OpenCV直方图均衡化实现 OpenCV内置equalizeHist函数，简化直方图均衡化操作。灰度直方图均衡化 对lena灰度图进行直方图均衡化，增强图像对比度。彩色直方图均衡化 对彩色图像通道分别均衡化，再合并，增强整体对比度。

「案例分享」千眼狼高速成像技术在气泡研究中的应用

1、千眼狼高速成像技术 可观测气泡产生过程，对气泡运动速度、形态变化过程以及气泡大小等动力学进行研究，同时借助 千眼狼气泡测量系统，采用数字图像处理技术获取气泡图像的气泡形状、尺寸、分布、含气率、气泡界面等以及动力学特性数据。