В настоящее время я работаю над проектом компьютерного зрения и хотел изучить предварительную обработку изображений, чтобы улучшить модели машинного обучения, которые я планирую создать. Предварительная обработка изображения включает в себя применение фильтров изображения к изображению. В этой статье будет сравниваться ряд наиболее известных фильтров изображений. Фильтры изображений можно использовать для уменьшения количества шума в изображении и улучшения краев изображения. На..

В настоящее время фильтрация изображений используется повсеместно. Начиная с приложений для социальных сетей и новостных статей и заканчивая различными моделями обучения для улучшения данных изображений. Его можно использовать для удаления шума с изображений, а также для сглаживания краев. Чтобы понять фильтрацию изображений, давайте сначала разберемся с размытием изображения. Начиная с размытия по Гауссу Размытие по Гауссу При обработке изображений размытие по Гауссу (также..

Давайте подробно рассмотрим реализацию размытия по Гауссу. Алгоритм обработки изображений позволяет выполнять такие манипуляции с изображениями: Мы начнем с обзора гауссовых распределений и свертки изображений - движущих сил размытия по Гауссу. Затем мы реализуем наш собственный алгоритм размытия по Гауссу с нуля с помощью Swift. Если вы еще не читали мою статью об обнаружении краев на изображениях , я рекомендую вам сначала прочитать ее. Это поможет заложить основы свертки..