探索图像处理的艺术：从零开始实现算法

探索图像处理的艺术：从零开始实现算法

image-processing-from-scratchThis project contains some interesting image processing algorithms that were wrote in python and c++ from scratch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-processing-from-scratch

项目简介

欢迎来到image processing from scratch的世界，这个开源仓库是一个宝藏，它包含了大量有趣的图像处理算法的原始代码实现。通过阅读和理解这些代码，你可以深入学习并掌握这些算法背后的原理。

项目技术分析

所有的代码均采用Python3.7或C++编写，并且依赖于一些基础库：

• Python方面，主要使用了numpy进行矩阵计算，matplotlib用于读取和显示图像，以及opencv2进行一些图像操作；
• C++部分，则仅需opencv2库即可。

使用该项目非常简单，对于Python脚本，直接运行python script.py；而对于C++程序，需要先编译再执行，只需在build目录下执行cmake ..，然后make，最后运行生成的可执行文件./program_name parameters。

应用场景展示

这个项目涵盖了一系列实用的图像处理技术，包括但不限于：

• Canny边缘检测 - 提取图像中的边缘信息。
• Hough变换 - 可以理论检测出可以通过公式描述的形状。
• Harris角点检测 - 辨别图像中的角点。
• 快速傅里叶变换(FFT) - 使用fft进行二维图像变换。
• SIFT特征匹配 - 匹配不同图像中的特征点，用于图像识别。
• KNN（K近邻） - 在高维空间中寻找最近邻点。
• PCA & SVD - 利用雅克比旋转实现主成分分析和奇异值分解。
• RANSAC - 图像拼接，利用SIFT关键点对确定变换。
• Watershed分割 - 沿着图像局部极小值进行分割。
• MeanShift分割 - 基于像素颜色相似性的自组织分割方法。
• 广义Hough变换 - 大图片模板匹配。
• 封闭形式图像遮罩 - 实现经典的自然图像遮罩算法。
• 雾霾去除 - 采用暗通道先验和快速引导滤波器进行单张图像去雾。

这些技术广泛应用于计算机视觉、图像分析、机器学习等多个领域，无论你是研究者、开发者还是学生，都能在这里找到有价值的应用场景。

项目特点

image processing from scratch项目独具以下优点：

1. 易于理解 - 所有算法都从零开始编写，没有依赖复杂的库或框架，便于理解其工作原理。
2. 全面覆盖 - 覆盖了从基础到高级的多种图像处理技术，满足不同的学习需求。
3. 实战性强 - 代码可以直接运行，快速验证算法效果，适合实践操作。
4. 持续更新 - 开发者会不断添加新的算法和优化现有代码，确保项目的前沿性和完整性。

加入我们，一起探索图像处理的魅力，亲手实现那些改变图像世界的经典算法，让知识和技术在实践中发光发热。立即开始您的图像处理之旅，开启无尽的可能！

image-processing-from-scratchThis project contains some interesting image processing algorithms that were wrote in python and c++ from scratch.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/im/image-processing-from-scratch