mvojky5f9
/
dip_-code
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'master'
${ noResults }
dip_-code/README.md

9.0 KiB
Raw Permalink Blame History Escape

DIP_Code

介绍

已实现功能：

  1. 第二章：彩色空间转换（转HSV、转GRAY、转BGRA、转HLS、转YUV）
  2. 第三章：算数运算、逻辑运算、缩放、旋转、翻转、对比度、亮度、FFT变换、DCT变换、仿射变换
  3. 第四章：直方图（线性拉伸、非线性拉伸、自适应均衡、全局均衡）
  4. 第五章：边缘检测（增强图像、Robert算子、Prewitt算子、Sobel算子、Laplacian算子、LoG算子、Canny算子
  5. 第六章：平滑（均值模糊、高斯模糊、中值模糊）
  6. 第七章：锐化
  7. 第八章：腐蚀膨胀（美颜）
  8. 第九章：噪声描述器（椒盐噪声、高斯噪声）、均值类滤波器（算数均值滤波器、几何均值滤波器、谐波均值滤波器）、排序统计类滤波器（最大值滤波器、中值滤波器 、最小值滤波器）、选择性滤波器（高通滤波器、低通滤波器、带通滤波器）
  9. 文字编辑
  10. 图像动作驱动

安装教程

  1. 使用IDE打开本项目
  2. 打开cmd，使用pip install xxx==version -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 下载“使用工具”中提及的第三方库。xxx为库名，version为版本号，建议使用“使用工具”中推荐的版本号
  3. 都安装好后即可开始使用

使用工具

  1. Python 3.9
  2. imageio 2.19.3
  3. matplotlib 3.5.2
  4. numpy 1.22.2
  5. pandas 1.3.4
  6. python-dateutil 2.8.2
  7. pytz 2021.3
  8. PyYAML 5.4.1
  9. scikit-image 0.18.3
  10. scikit-learn 1.1.1
  11. scipy 1.8.1
  12. torch 1.10.0
  13. torchvision 0.11.1
  14. tqdm 4.64.0

使用说明

####文字编辑

  1. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  2. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  3. 在“输入文字”文本框中输入文字
  4. 在“输入坐标”文本框中输入希望文字显现的坐标，可点击“坐标确认”来确认指定坐标位置
  5. 在“字体大小”下拉框中选择希望文字显现的大小
  6. 在“字体厚度”下拉框中选择希望文字显现的厚度
  7. 在“字体颜色”下拉框中选择希望文字显现的颜色
  8. 在“字体样式”下拉框中选择希望文字显现的样式
  9. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  10. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  11. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####彩色空间转换
  12. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  13. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  14. 单击基础操作->彩色空间转换，即可选择转换方式
  15. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  16. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  17. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####FFT、DCT、仿射变换
  18. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  19. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  20. 单击基础操作，即可选择变换方式
  21. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  22. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  23. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####缩放、旋转、翻转
  24. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  25. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  26. 单击基础操作，即可选择想要的功能
  27. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  28. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  29. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####直方图的操作
  30. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  31. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  32. 单击直方图，即可选择对直方图的操作
  33. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  34. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  35. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####模糊
  36. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  37. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  38. 单击滤镜->平滑，即可选择模糊方式
  39. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  40. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  41. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####锐化
  42. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  43. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  44. 单击滤镜->锐化->锐化
  45. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  46. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  47. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####美颜
  48. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  49. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  50. 单击滤镜->美颜
  51. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  52. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  53. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####添加噪声
  54. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  55. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  56. 单击图像恢复->添加噪声，即可选择想要添加的噪声
  57. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  58. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  59. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####滤波器
  60. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  61. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  62. 滤波器分为三类滤波器，其中各有三种滤波器。
    1. 单击图像恢复->均值类滤波器，即可选择均值类的滤波器
    2. 单击图像恢复->排序统计类滤波器，即可选择排序统计类滤波器
    3. 单击图像恢复->选择性滤波器，即可选择选择性滤波器
  63. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  64. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  65. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####图像拼接
  66. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  67. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  68. 单击图像合成->图像拼接
  69. 选择图片，即可将两张图拼接在一起
  70. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  71. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  72. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####算术运算
  73. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  74. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  75. 单击图像合成->算术运算，选择想要的算数运算符
  76. 选择图片，即可对两张图做运算
  77. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  78. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  79. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####逻辑运算
  80. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  81. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  82. 单击图像合成->逻辑运算，选择想要的算数运算符
  83. 选择图片，即可对两张图做运算
  84. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  85. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  86. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####图像增强
  87. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  88. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  89. 单击边缘检测->图像增强
  90. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  91. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  92. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####边缘检测
  93. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  94. resources/img下提供了测试用例照片test1.jpg，也可选择本机中的照片。white board.jpg是初始化的图片
  95. 单击边缘检测，选择想要的算子
  96. 单击文件->保存，选择路径保存处理过后的图片
  97. 运行结果会自动保存在resources/img下change.png
  98. 单击原图->返回原图，返回处理之前的初始图片 ####图像动作驱动
  99. 运行demo.py单击文件->打开，选择图片
  100. 单击图像动作驱动->图像动作驱动
  101. sup-mat下提供了初始照片1-9.png和初始视频source.mp4
  102. 运行结果保存在01-09.mp4