Чтение онлайн

на главную

Жанры

Нейросети. Генерация изображений
Шрифт:

– Адаптивные фильтры (`skimage.restoration.denoise_tv_bregman`) для денойзинга с сохранением границ.

Denoising Autoencoders (DAE):

– Нейронные сети, такие как TensorFlow или PyTorch, могут быть использованы для реализации денойзинг автоэнкодеров.

Методы сегментации:

– Пороговая сегментация (`cv2.threshold`) для разделения изображения на передний и задний план.

– Вычитание фона (`cv2.absdiff`) для удаления нежелательного фона из изображения.

Алгоритмы устранения:

– Морфологические операции (`cv2.erode`, `cv2.dilate`)

для устранения мелких артефактов или шумов.

– Фильтры устранения шума (`cv2.fastNlMeansDenoising`) для удаления шумов с сохранением деталей.

Улучшение качества:

– Методы суперразрешения (`skimage.transform.resize`, `cv2.resize`) для увеличения размеров изображений с улучшением качества.

– Фильтры повышения резкости (`cv2.filter2D`, `skimage.filters.unsharp_mask`) для улучшения четкости изображений.

Для примера очистки изображений от шумов, мы будем использовать библиотеку `scikit-image`. Установите ее, если она еще не установлена, используя команду:

```bash

pip install scikit-image

```

Предположим, у нас есть изображение с шумом и мы хотим очистить его. Для этого используем фильтр Гаусса и медианный фильтр. Ниже приведен пример кода:

```python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import io, img_as_ubyte, img_as_float

from skimage.filters import gaussian, median

# Загрузим изображение с шумом

image_with_noise = io.imread('image_with_noise.jpg')

image_with_noise = img_as_float(image_with_noise)

# Применим фильтр Гаусса для устранения шума

image_gaussian_filtered = gaussian(image_with_noise, sigma=1)

# Применим медианный фильтр для устранения шума

image_median_filtered = median(image_with_noise)

# Выведем исходное изображение и обработанные изображения для сравнения

plt.figure(figsize=(10, 4))

plt.subplot(131)

plt.imshow(image_with_noise, cmap='gray')

plt.title('Исходное изображение с шумом')

plt.subplot(132)

plt.imshow(image_gaussian_filtered, cmap='gray')

plt.title('Фильтр Гаусса')

plt.subplot(133)

plt.imshow(image_median_filtered, cmap='gray')

plt.title('Медианный фильтр')

plt.tight_layout

plt.show

```

Обратите внимание, что в этом примере мы загружаем изображение, приводим его к числовому формату с плавающей точкой, применяем фильтры Гаусса и медианный фильтр для устранения шума, и затем выводим исходное изображение с шумом и обработанные изображения для сравнения.

Пожалуйста, замените `'image_with_noise.jpg'` на путь к вашему изображению с шумом.

***

Для работы с изображениями и их токенизации на отдельные символы или пиксели обычно используется библиотека Python `PIL` (Python Imaging Library), которая теперь известна как `Pillow`. `Pillow` является форком оригинальной

библиотеки `PIL` и предоставляет мощные инструменты для работы с изображениями в Python.

Для токенизации изображения на отдельные символы или пиксели можно использовать методы из библиотеки `Pillow`, такие как `Image.getdata` или `numpy.array`. Вот пример:

```python

from PIL import Image

# Загрузим изображение

image = Image.open('example_image.jpg')

# Токенизируем изображение на пиксели

pixel_data = list(image.getdata)

# Токенизируем изображение на символы (если оно содержит текстовую информацию)

# Необходимо использовать OCR (Optical Character Recognition) библиотеки для распознавания текста.

```

Здесь `Image.open` открывает изображение, а `image.getdata` возвращает пиксели изображения в виде списка. Обратите внимание, что при токенизации изображений на символы, если изображение содержит текстовую информацию, для распознавания текста потребуются специализированные библиотеки OCR (например, Tesseract или pytesseract).

Токенизация изображений более сложная задача по сравнению с токенизацией текста, и в большинстве случаев требует специфических алгоритмов и инструментов в зависимости от конкретной задачи и целей обработки изображений.

***

Для удаления выбросов или аномальных значений на изображениях можно использовать различные инструменты и методы, которые предоставляют библиотеки для обработки изображений. Вот некоторые из них:

Конкретные инструменты для удаления выбросов или аномальных значений могут отличаться в каждой библиотеке. Вот примеры инструментов из библиотек OpenCV и scikit-image:

OpenCV:

В OpenCV для удаления выбросов можно использовать функцию `cv2.GaussianBlur`, которая применяет фильтр Гаусса к изображению для сглаживания и устранения шумов:

```python

import cv2

# Загрузим изображение

image = cv2.imread('example_image.jpg')

# Применим фильтр Гаусса для удаления выбросов

image_filtered = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

```

Также в OpenCV доступны другие фильтры для обработки изображений, такие как медианный фильтр (`cv2.medianBlur`) или билатеральный фильтр (`cv2.bilateralFilter`), которые также могут использоваться для удаления шумов и аномалий.

scikit-image:

В scikit-image для удаления выбросов можно использовать функции из подмодуля `filters`, такие как `gaussian`, `median` и другие:

```python

from skimage import io, img_as_ubyte

from skimage.filters import gaussian, median

# Загрузим изображение

image = io.imread('example_image.jpg')

image = img_as_ubyte(image)

# Применим фильтр Гаусса для удаления выбросов

image_gaussian_filtered = gaussian(image, sigma=1)

# Применим медианный фильтр для удаления выбросов

Поделиться:
Популярные книги

Бастард Императора

Орлов Андрей Юрьевич
1. Бастард Императора
Фантастика:
фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Бастард Императора

На границе империй. Том 10. Часть 1

INDIGO
Вселенная EVE Online
Фантастика:
космическая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
На границе империй. Том 10. Часть 1

Имя нам Легион. Том 7

Дорничев Дмитрий
7. Меж двух миров
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
аниме
5.00
рейтинг книги
Имя нам Легион. Том 7

Измена. Вторая жена мужа

Караева Алсу
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Измена. Вторая жена мужа

Буря империи

Сай Ярослав
6. Медорфенов
Фантастика:
аниме
фэнтези
фантастика: прочее
эпическая фантастика
5.00
рейтинг книги
Буря империи

Пенсия для морского дьявола

Чиркунов Игорь
1. Первый в касте бездны
Фантастика:
попаданцы
5.29
рейтинг книги
Пенсия для морского дьявола

На изломе чувств

Юнина Наталья
Любовные романы:
современные любовные романы
6.83
рейтинг книги
На изломе чувств

Тринадцатый II

NikL
2. Видящий смерть
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Тринадцатый II

Сирота

Шмаков Алексей Семенович
1. Светлая Тьма
Фантастика:
юмористическое фэнтези
городское фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Сирота

Законы Рода. Том 9

Flow Ascold
9. Граф Берестьев
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
аниме
дорама
фэнтези
фантастика: прочее
5.00
рейтинг книги
Законы Рода. Том 9

Красноармеец

Поселягин Владимир Геннадьевич
1. Красноармеец
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
4.60
рейтинг книги
Красноармеец

Огненный князь 4

Машуков Тимур
4. Багряный восход
Фантастика:
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Огненный князь 4

Начальник милиции. Книга 5

Дамиров Рафаэль
5. Начальник милиции
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Начальник милиции. Книга 5

Инкарнатор

Прокофьев Роман Юрьевич
1. Стеллар
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
7.30
рейтинг книги
Инкарнатор