Hoy en día, la inteligencia artificial está de moda y la visión artificial que la acompaña también es muy prometedora, que está estrechamente relacionada con el procesamiento de imágenes. Ahora explicaré en detalle las funciones relacionadas del procesamiento de imágenes y la visión por computadora para ayudarlo a entender la relación entre el procesamiento de imágenes y la visión por computadora ~~~~~
image.binary_to_grayscale(binary_image_value)
Devuelve el valor gris (0-255) correspondiente al valor binario (0-1).
image.binary_to_rgb(binary_image_value)
Devuelve la tupla (r, g, b) en formato RGB888 correspondiente al valor binario (0-1).
image.binary_to_lab(binary_image_value)
Devuelve la tupla de formato LAB (l, a, b) correspondiente al valor binario (0-1).
El rango de L es de 0 a 100 y el rango de A y B es de -128 a 128.
image.binary_to_yuv(binary_image_value)
Devuelve la tupla (y, u, v) en el formato YUV correspondiente al valor binario (0-1).
El rango de Y es de 0 a 255, y el rango de U y V es de -128 a 128.
image.grayscale_to_binary(grayscale_value)
Devuelve el valor binario (0-1) correspondiente al valor gris (0-255).
image.grayscale_to_rgb(grayscale_value)
Devuelve la tupla de formato RGB888 (r, g, b) correspondiente al valor de gris (0-255).
anotación
Utilice el proceso RGB565-> RGB888 para la conversión, por lo que este método no devolverá valores precisos como el sistema RGB888 puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.grayscale_to_lab(grayscale_value)
Devuelve la tupla de formato LAB (l, a, b) correspondiente al valor de gris (0-255).
El rango de L es de 0 a 100 y el rango de A y B es de -128 a 128.
anotación
El proceso RGB565-> LAB se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como el sistema LAB puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.grayscale_to_yuv(grayscale_value)
Devuelve la tupla (y, u, v) en el formato YUV correspondiente al valor gris (0-255).
El rango de Y es de 0 a 255, y el rango de U y V es de -128 a 128.
anotación
Utilice el proceso RGB565-> YUV para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema YUV puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.rgb_to_binary(rgb_tuple)
Devuelve el valor binario (0-1) del umbral del rango central correspondiente a la tupla (r, g, b) en formato RGB888.
anotación
El proceso RGB888-> RGB565 se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá valores precisos como el sistema RGB888 puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.rgb_to_grayscale(rgb_tuple)
Devuelve el valor de gris (0-255) correspondiente a la tupla (r, g, b) en formato RGB888.
anotación
El proceso RGB888-> RGB565 se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá valores precisos como el sistema RGB888 puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.rgb_to_lab(rgb_tuple)
Devuelve la tupla de formato LAB (l, a, b) correspondiente a la tupla de formato RGB888 (r, g, b).
El rango de L es de 0 a 100 y el rango de A y B es de -128 a 128.
anotación
El proceso RGB888-> RGB565 se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá valores precisos como el sistema RGB888 puro.
Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.rgb_to_yuv(rgb_tuple)
Devuelve la tupla (y, u, v) en el formato YUV correspondiente a la tupla (r, g, b) en formato RGB888.
El rango de Y es de 0 a 255, y el rango de U y V es de -128 a 128.
anotación
El proceso RGB888-> RGB565 se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá valores precisos como el sistema RGB888 puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.lab_to_binary(lab_tuple)
Devuelve el valor binario (0-1) del umbral del rango central correspondiente a la tupla (l, a, b) en formato LAB.
anotación
Utilice el proceso LAB-> RGB565 para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema LAB puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.lab_to_grayscale(lab_tuple)
Devuelve el valor gris (0-255) correspondiente a la tupla (l, a, b) en formato LAB.
anotación
Utilice el proceso LAB-> RGB565 para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema LAB puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.lab_to_rgb(lab_tuple)
Devuelve la tupla (r, g, b) en formato RGB888 correspondiente a la tupla lab_tuple (l, a, b) en formato LAB.
anotación
Utilice el proceso LAB-> RGB565 para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema LAB puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.lab_to_yuv(lab_tuple)
Devuelve la tupla (y, u, v) en el formato YUV correspondiente a la tupla (l, a, b) en el formato LAB.
El rango de Y es de 0 a 255, y el rango de U y V es de -128 a 128.
anotación
Utilice el proceso LAB-> RGB565 para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema LAB puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.yuv_to_binary(yuv_tuple)
Devuelve el valor binario (0-1) del umbral del rango central correspondiente a la tupla (y, u, v) en formato YUV.
anotación
El proceso YUV-> RGB565 se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema YUV puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.yuv_to_grayscale(yuv_tuple)
Devuelve el valor gris (0-255) correspondiente a la tupla (y, u, v) en formato YUV.
anotación
El proceso YUV-> RGB565 se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema YUV puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.yuv_to_rgb(lab_tuple)
Devuelve la tupla (r, g, b) en el formato RGB888 correspondiente a la tupla (y, u, v) en el formato YUV.
anotación
El proceso YUV-> RGB565 se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema YUV puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.yuv_to_lab(yuv_tuple)
Devuelve la tupla (l, a, b) en el formato LAB correspondiente a la tupla (y, u, v) en el formato YUV.
El rango de L es de 0 a 100 y el rango de A y B es de -128 a 128.
anotación
El proceso YUV-> RGB565 se utiliza para la conversión, por lo que este método no devolverá el valor exacto como un sistema YUV puro. Sin embargo, la biblioteca de imágenes es correcta para trabajar de esta manera internamente.
image.load_descriptor(path)
Cargue un objeto descriptor del disco.
ruta es la ruta donde se guarda el archivo descriptor.
image.save_descriptor(path, descriptor)
Guarde el descriptor del objeto descriptor en el disco.
ruta es la ruta donde se guarda el archivo descriptor.
image.match_descriptor(descritor0, descriptor1[, threshold=70[, filter_outliers=False]])
Para los descriptores de LBP, esta función devuelve un número entero que refleja la diferencia entre los dos descriptores. Esta medición de distancia es particularmente necesaria. Esta distancia es una medida de similitud. Cuanto más cercana sea esta medida a 0, mejor coinciden los puntos de característica LBPF.
Para los descriptores de ORB, esta función devuelve un objeto kptmatch. Véase más arriba.
El umbral se utiliza para filtrar servicios de coincidencia ambiguos para claves ORB.
Un valor de umbral más bajo estará estrechamente relacionado con el algoritmo de coincidencia de puntos clave. El valor de umbral está entre 0-100 (int). El valor predeterminado es 70.
filter_outliers se utiliza para filtrar valores atípicos para puntos clave de ORB. Los puntos de características permiten a los usuarios aumentar el valor de umbral. La configuración por defecto es falsa.
