Anwendung von Bildverarbeitung und Ausdruck beim maschinellen Lernen

Wie werden Bilder auf Computern gespeichert?

Lassen Sie uns zunächst verstehen, wie Schwarzweißbilder im Binärformat auf einem Computer gespeichert werden. Computer verwenden ein Pixel, um die kleinste Einheit eines Bildes darzustellen, und jedes Pixel kann nur zwei Farben speichern: Schwarz oder Weiß. Der Computer stellt Schwarz als 0 und Weiß als 1 dar und ordnet dann den Farbwert jedes Pixels in eine Reihe von Binärzahlen ein, um das gesamte Schwarzweißbild zu speichern. Als nächstes schauen wir uns an, wie Farbbilder gespeichert werden.

Jedes Pixel im Bild wird durch einen numerischen Wert dargestellt, der als Pixelwert bezeichnet wird und die Helligkeits- oder Farbinformationen des Pixels darstellt. In Schwarzweißbildern liegen die Pixelwerte normalerweise zwischen 0 und 1, wobei 0 für Schwarz und 1 für Weiß steht.

Also jedes Bild im Computer wird in dieser Form gespeichert, darin befindet sich eine Zahlenmatrix, diese Matrix wird auch Kanal genannt.

Was ist eine Graustufenbilddarstellung?

Ein Graustufenbild ist ein monochromes Bild mit nur einer Farbe. Graustufenbilder enthalten keine Farbinformationen, sondern nur Graustufen. Graustufen sind nicht Schwarz und Weiß, sondern verschiedene Grautöne. Man nennt es also Graustufen.

Normale Graustufenbilder enthalten normalerweise 8 Bit/Pixel-Daten und haben 256 Graustufen. 12- oder 16-Bit/Pixel-Bilder werden häufig in der medizinischen Bildgebung und Astronomie verwendet.

Der Pixelwert eines Graustufen-Monochrombildes liegt zwischen 0 und 255, wobei 0 die dunkelste Farbe und 255 die hellste Farbe darstellt.

Wie werden Farbbilder auf dem Computer gespeichert?

Farbbilder bestehen aus drei Farben: Rot, Grün und Blau. Diese drei Farbkanäle sind in RGB-Reihenfolge angeordnet, um einen Stapel zu bilden. Auch moderne digitale Farbbilder folgen diesem Prinzip, da durch die Mischung dieser drei Grundfarben alle Farben erzeugt werden können.

Merkmalsextraktion von Bildern

Die Verarbeitung des dreidimensionalen Raums von Bildern wird manchmal komplex und überflüssig. Bei der Merkmalsextraktion kann die Komprimierung des Bildes in eine zweidimensionale Matrix den Verarbeitungsprozess vereinfachen. Dies kann durch Graustufenskalierung oder Binärisierung erreicht werden. Die Graustufenskalierung ist umfangreicher als die Binärisierung, da sie das Bild als Kombination verschiedener Graustufenintensitäten anzeigen kann. Durch die Binarisierung wird einfach eine Matrix erstellt, die aus Nullen und Einsen besteht.

Daher können bei der Ausführung von Computer Vision (CV)-Aufgaben beim maschinellen Lernen Funktionen durch Komprimierung extrahiert werden, beispielsweise durch Konvertierung in ein Graustufen- oder Binärformat.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAnwendung von Bildverarbeitung und Ausdruck beim maschinellen Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!