图像处理 100 问！！

日本语本当苦手，==翻译出错还请在issue指正或直接发起 PR。代码算法方面的问题请往原repo提。==现阶段我并没有做这些题目（捂脸），只是翻译而已，因此算法细节可能没有翻译到位。不太好翻译的地方我也会在一定程度上意译~~自行发挥~~，请各位谅解。后续在写代码的途中会对翻译有所更正。我会尽量附上英文术语，有翻译不清楚的地方还请参照原文、英语及代码。

关于$\LaTeX$公式渲染问题：

在线阅读建议安装MathJax Plugin for Github插件获得~~其实不太~~良好的公式阅读体验；

离线阅读建议使用可以渲染$\LaTeX$公式的Markdown编辑器/阅读器，如Typora（我是用这个编写和转换PDF的）和MWeb。VSCode使用者建议安装Markdown All in One插件渲染$\LaTeX$公式；

各个README文件在完成基本校对之后会转为PDF文件。PDF文件阅读效果最佳。

有签名戳——gzr的引用部分和脚注都是译注。译注可能会打扰大家阅读，请各位谅解。

感谢！

——gzr

English is here (KuKuXia translates into English)

https://github.com/KuKuXia/Image_Processing_100_Questions

Chinese is here (gzr2017, my ex-colleague, translates into Chinese)

https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen

Description

为图像处理初学者设计的100个问题完成了啊啊啊啊啊(´；ω；｀)

和蝾螈一起学习基本的图像处理知识，理解图像处理算法吧！解答这里的提出的问题请不要调用OpenCV的API，自己动手实践吧！虽然包含有答案，但不到最后请不要参考。一边思考，一边完成这些问题吧！

问题不是按照难易程度排序的。虽然我尽可能地提出现在流行的问题，但在想不出新问题的情况下也会提出一些没怎么听说过的问题（括弧笑）。
**这里的内容参考了各式各样的文献，因此也许会有不对的地方，请注意！**如果发现了错误还请发起PR ，帮助我改正！！
【注意】使用这个页面造成的任何事端，本人不负任何责任。请您自担风险。

俺也一样。使用这个页面造成的任何事端，本人不负任何责任。

——gzr

喜欢Python和C++的人来试试吧♡（最近新加了JavaScript呢）

2019.5.14. これ金にならんかなぁ…

如果有什么意见或者成绩的话也请一并告诉我！

如果这对大家有用的话，我们也将接受捐赠（括弧笑）

Study-AI株式会社様　http://kentei.ai/ のAI実装検定のシラバスに使用していただくことになりました！(ディープラーニング無限ノックも）Study-AI株式会社様ではAIスキルを学ぶためのコンテンツを作成されており、AIを学ぶ上でとても参考になります！

検定も実施されてるので、興味ある方はぜひ受けることをお勧めします！

深度学习无限问请点击这里。

Recent

我也在Twitter上发布更新信息。

2019.11.22 [C++] Q.49~50 モルフォロジー処理（オープンイング、クロージング）を追加
2019.11.21 [C++] Q.48 モルフォロジー処理（収縮）を追加
2019.11.20 [C++] Q.47 モルフォロジー処理（膨張）を追加
2019.10.27 [C++] Q.44~46 Hough直線検出を追加、[Python]の解答を修正
2019.10.22 [C++] Q.41~43 Cannyのエッジ検出を追加, [Python] の解答を修正
2019.9.3 [Python] Q.81~100のAnswerコードをメソッド化
2019.9.2 [Python] Q.61~80のAnswerコードをメソッド化
2019.8.28 [Python] Q.51~60のAnswerコードをメソッド化
2019.8.18 [Python] Q.50までのAnswerコードをメソッド化
2019.8.12 [C++]Q.36-40の解答追加
2019.7.32 [C++]Q.32-35の解答追加
2019.7.23 [C++]Q.30-31の解答追加
2019.7.22 [C++]Q.25-29の解答追加
2019.6.30 Q.21-24のC++の解答追加
2019.6.8 JavaScriptのチュートリアルを追加
2019 Q.11-20 C++ を追加　Q.15 Sobelを修正
2019.3.25 Q.31 フーリエ系 Q.36 DCT, Q.47,48 トップハット変換系を修正
2019.3.13 Q95-100 Neural Networkを修正
2019.3.8 Questions_01_10 にC++の解答を追加！
2019.3.7 TutorialにC++用を追加　そろそろC++用の答えもつくろっかなーと
2019.3.5 各Questionの答えをanswersディレクトリに収納
2019.3.3 Q.18-22. 一部修正
2019.2.26 Q.10. メディアンフィルタの解答を一部修正
2019.2.25 Q.9. ガウシアンフィルタの解答を一部修正
2019.2.23 Q.6. 減色処理のREADMEを修正
2019.1.29 HSVを修正

首先

打开终端，输入以下指令。使用这个命令，你可以将整个目录完整地克隆到你的计算机上。

$ git clone https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock.git

然后，选择你喜欢的 Python 或者 C++，阅读下一部分——Tutorial！

Tutorial

	内容	Python	C++
1	安装	✓	✓
2	读取、显示图像	✓	✓
3	操作像素	✓	✓
4	拷贝图像	✓	✓
5	保存图像	✓	✓
6	练习问题	✓	✓

Matplotlib和OpenCV的Tips

请在这之后解答提出的问题。问题内容分别包含在各个文件夹中。请使用示例图片assets/imori.jpg。在各个文件夹中的README.md里有问题和解答。运行答案，请使用以下指令（自行替换文件夹和文件名）：

python answers/answer_@@.py

问题

详细的问题请参见各页面下的README文件（各个页面下滑就可以看见）。

为了简化答案，所以没有编写main()函数。
虽然我们的答案以numpy为基础，但是还请你自己查找numpy的基本使用方法。

问题1 - 10

序号	问题	Python	C++	翻译一校
1	通道替换	✓	✓	✓
2	灰度化（Grayscale）	✓	✓	✓
3	二值化（Thresholding）	✓	✓	✓
4	大津二值化算法（Otsu's Method）	✓	✓	✓
5	$\text{HSV}$变换	✓	✓	✓
6	减色处理	✓	✓	✓
7	平均池化（Average Pooling）	✓	✓	✓
8	最大池化（Max Pooling）	✓	✓	✓
9	高斯滤波（Gaussian Filter）	✓	✓	✓
10	中值滤波（Median Filter）	✓	✓	✓

问题11 - 20

序号	内容	Python	C++	翻译一校
11	均值滤波器	✓	✓	✓
12	Motion Filter	✓	✓	✓
13	MAX-MIN滤波器	✓	✓	✓
14	差分滤波器（Differential Filter）	✓	✓	✓
15	Sobel滤波器	✓	✓	✓
16	Prewitt滤波器	✓	✓	✓
17	Laplacian滤波器	✓	✓	✓
18	Emboss滤波器	✓	✓	✓
19	LoG滤波器	✓	✓	✓
20	直方图	✓		✓

问题21-30

序号	内容	Python	C++
21	直方图归一化（Histogram Normalization）	✓	✓
22	直方图操作	✓	✓
23	直方图均衡化（Histogram Equalization）	✓	✓
24	伽玛校正（Gamma Correction）	✓	✓
25	最邻近插值（Nearest-neighbor Interpolation）	✓	✓
26	双线性插值（Bilinear Interpolation）	✓	✓
27	双三次插值（Bicubic Interpolation）	✓	✓
28	仿射变换（Afine Transformations）——平行移动	✓	✓
29	仿射变换（Afine Transformations）——放大缩小	✓	✓
30	仿射变换（ Afine Transformations ）——旋转	✓	✓

问题31-40

序号	内容	Python	C++
31	仿射变换（Afine Transformations）——倾斜	✓	✓
32	傅立叶变换（Fourier Transform）	✓	✓
33	傅立叶变换——低通滤波	✓	✓
34	傅立叶变换——高通滤波	✓	✓
35	傅立叶变换——带通滤波	✓	✓
36	JPEG 压缩——第一步：离散余弦变换（Discrete Cosine Transformation）	✓	✓
37	峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio）	✓	✓
38	JPEG 压缩——第二步：离散余弦变换+量化	✓	✓
39	JPEG 压缩——第三步：YCbCr 色彩空间	✓	✓
40	JPEG 压缩——第四步：YCbCr+DCT+量化	✓	✓

问题41-50

序号	内容	Python	C++
41	`Canny`边缘检测：第一步——边缘强度	✓	✓
42	`Canny`边缘检测：第二步——边缘细化	✓	✓
43	`Canny`边缘检测：第三步——滞后阈值	✓	✓
44	霍夫变换（Hough Transform）／直线检测——第一步：霍夫变换	✓	✓
45	霍夫变换（Hough Transform）／直线检测——第二步：NMS	✓	✓
46	霍夫变换（Hough Transform）／直线检测——第三步：霍夫逆变换	✓	✓
47	形态学处理：膨胀（Dilate）	✓	✓
48	形态学处理：腐蚀（Erode）	✓	✓
49	开运算（Opening Operation）	✓	✓
50	闭运算（Closing Operation）	✓	✓

问题51-60

序号	内容	Python
51	形态学梯度（Morphology Gradient）	✓
52	顶帽（Top Hat）	✓
53	黑帽（Black Hat）	✓
54	使用误差平方和算法（Sum of Squared Difference）进行模式匹配（Template Matching）	✓
55	使用绝对值差和（Sum of Absolute Differences）进行模式匹配	✓
56	使用归一化交叉相关（Normalization Cross Correlation）进行模式匹配	✓
57	使用零均值归一化交叉相关（Zero-mean Normalization Cross Correlation）进行模式匹配	✓
58	$4-$邻域连通域标记	✓
59	$8-$邻域连通域标记	✓
60	透明混合（Alpha Blending）	✓

问题61-70

序号	内容	Python
61	$4-$连接数	✓
62	$8-$连接数	✓
63	细化处理	✓
64	Hilditch 细化算法
65	Zhang-Suen 细化算法	✓
66	方向梯度直方图（HOG）第一步：梯度幅值・梯度方向	✓
67	方向梯度直方图（HOG）第二步：梯度直方图	✓
68	方向梯度直方图（HOG）第三步：直方图归一化	✓
69	方向梯度直方图（HOG）第四步：可视化特征量	✓
70	色彩追踪（Color Tracking）	✓

问题71-80

序号	内容	Python
71	掩膜（Masking）	✓
72	掩膜（色彩追踪（Color Tracking）+形态学处理）	✓
73	缩小和放大	✓
74	使用差分金字塔提取高频成分	✓
75	高斯金字塔（Gaussian Pyramid）	✓
76	显著图（Saliency Map）	✓
77	Gabor 滤波器（Gabor Filter）	✓
78	旋转 Gabor 滤波器	✓
79	使用 Gabor 滤波器进行边缘检测	✓
80	使用 Gabor 滤波器进行特征提取	✓

问题81-90

序号	内容	Python
81	Hessian 角点检测	✓
82	Harris 角点检测第一步：Sobel + Gausian	✓
83	Harris 角点检测第二步：角点检测	✓
84	简单图像识别第一步：减色化+直方图	✓
85	简单图像识别第二步：判别类别	✓
86	简单图像识别第三步：评估	✓
87	简单图像识别第四步：k-NN	✓
88	k-平均聚类算法（k -means Clustering）第一步：生成质心	✓
89	k-平均聚类算法（k -means Clustering）第二步：聚类	✓
90	k-平均聚类算法（k -means Clustering）第三步：调整初期类别	✓

问题91-100

序号	内容	Python
91	利用 k-平均聚类算法进行减色处理第一步：按颜色距离分类	✓
92	利用 k-平均聚类算法进行减色处理第二步：减色处理	✓
93	准备机器学习的训练数据第一步：计算 IoU	✓
94	准备机器学习的训练数据第一步：随机裁剪（Random Cropping）	✓
95	神经网络（Neural Network）第一步：深度学习（Deep Learning）	✓
96	神经网络（Neural Network）第二步：训练	✓
97	简单物体检测第一步----滑动窗口（Sliding Window）+HOG	✓
98	简单物体检测第二步----滑动窗口（Sliding Window）+ NN	✓
99	简单物体检测第三步----非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）	✓
100	简单物体检测第三步----评估 Precision, Recall, F-score, mAP	✓

TODO

adaptivebinalizatino, poison image blending

Citation

@article{yoyoyo-yoGasyori100knock,
    Author = {yoyoyo-yo},
    Title = {Gasyori100knock},
    Journal = {https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock},
    Year = {2019}
}

License

This is under MIT License.

https://github.com/yoyoyo-yo/Gasyori100knock/blob/master/LICENSE

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