越来越多项目的源系统数据为图像,需要针对图像进行预处理,本案例详细介绍利用算法进行清晰化预处理过程
注意事项:案例只实现图片去雾,没有实现分辨率提升的效果
1、 Anaconda官网下载python2.7版本的安装包
2、centos6.5上安装Anaconda
安装前python版本为2.6.6:
安装Anaconda:
安装完毕后查看python版本:
3、安装opencv
OpenCV是用于图像处理,分析,机器视觉方面的开源函数库,可用来做图像处理,目标检测,人脸识别,视频分析等,比如给头像加圣诞帽,车牌识别等
1)若提示如下错误,
a) 请检查网络是否能上网,若不能请检查是否配置DNS
b) 能否连接该url,若不能连接添加Anaconda的国内镜像并显示通道地址:
执行完毕后会生成/root/.condarc文件,记录着我们对conda的配置,直接手动创建编辑该文件是相同的效果。
2)安装opencv
1、 验证图像去雾处理:
1)解压后看到一个python脚本和两个样例图片,需要手动更改脚本指定需要处理的图片:
2)执行python脚本,进行去雾处理:
若执行报错,则:
yum install mesa-libGL yum install mesa-libGL-devel |
然后重新执行,生成处理后的图片:
3)处理前后对比:
随着人工智能的发展,越来越多的音频、图像、视频等作为数据源,这些数据源需要进行预处理之后才能作为应用,所以各种算法和脚本需要不断学习掌握才能跟上趋势!已经有产品作为辅助,脚本还是要根据具体场景随机应变!
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