Лінійна Алгебра для Обробки Зображень
Лінійна алгебра відіграє ключову роль в обробці зображень. Оскільки цифрові зображення представлені у вигляді матриць піксельних значень, математичні операції, такі як перетворення, масштабування та обертання, можуть виконуватися за допомогою маніпуляцій з матрицями. Розглянемо основні поняття лінійної алгебри, які використовуються у комп'ютерному зорі.
Представлення зображення у вигляді матриць
Цифрове зображення — це, по суті, сітка пікселів, і кожен піксель має значення інтенсивності. У відтінках сірого це 2D-матриця, де кожен елемент відповідає рівню яскравості (0 — чорний, 255 — білий). Наприклад, просте 6×6 зображення у відтінках сірого може виглядати так:
Кольорові зображення, натомість, є 3D-матрицями (також називаються тензорами), з окремими шарами для червоного, зеленого та синього (RGB).
Зображення у відтінках сірого мають форму (60, 60), тобто складаються з 60 рядків і 60 стовпців, де кожен піксель представляє одне значення інтенсивності — є лише один колірний канал. На відміну від цього, RGB-зображення мають форму (60, 60, 3), що вказує на таку ж просторову роздільну здатність (60 рядків і 60 стовпців), але з додатковим виміром для кольору: кожен піксель містить три значення, які відповідають червоному, зеленому та синьому каналам, що разом визначають повний колір у цій точці.
Лінійні алгебраїчні перетворення для обробки зображень
Багато маніпуляцій із зображеннями базуються на операціях з матрицями, тому лінійна алгебра є основою комп'ютерного зору. Розглянемо найпоширеніші перетворення.
Масштабування зображення (зміна розміру)
Масштабування збільшує або зменшує розмір зображення. Це досягається множенням матриці зображення на матрицю масштабування:
де sx та sy — коефіцієнти масштабування по ширині та висоті відповідно. Приклад: якщо потрібно подвоїти розмір зображення, використовуємо:
Множення цієї матриці на координати кожного пікселя масштабує зображення.
Обертання зображення
Для обертання зображення на кут
Наприклад, обертання зображення на 90 градусів за годинниковою стрілкою означає використання:
θ = 90°
Застосування цього перетворення переміщує кожен піксель на нову позицію, ефективно обертаючи зображення.
Зсув (скошування зображення)
Зсув спотворює зображення шляхом зміщення його рядків або стовпців. Матриця перетворення зсуву має вигляд:
де
Чому лінійна алгебра важлива в комп'ютерному зорі
Лінійна алгебра є основою багатьох завдань обробки зображень, зокрема:
- Виявлення об'єктів (обмежувальні рамки базуються на перетвореннях);
- Розпізнавання облич (власні вектори та PCA для виділення ознак);
- Покращення зображень (фільтрація використовує матричні згортки);
- Нейронні мережі (ваги зберігаються у вигляді матриць).
Розуміння цих базових операцій дозволяє ефективно маніпулювати зображеннями та створювати більш складні застосунки комп'ютерного зору.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 3.45
Лінійна Алгебра для Обробки Зображень
Свайпніть щоб показати меню
Лінійна алгебра відіграє ключову роль в обробці зображень. Оскільки цифрові зображення представлені у вигляді матриць піксельних значень, математичні операції, такі як перетворення, масштабування та обертання, можуть виконуватися за допомогою маніпуляцій з матрицями. Розглянемо основні поняття лінійної алгебри, які використовуються у комп'ютерному зорі.
Представлення зображення у вигляді матриць
Цифрове зображення — це, по суті, сітка пікселів, і кожен піксель має значення інтенсивності. У відтінках сірого це 2D-матриця, де кожен елемент відповідає рівню яскравості (0 — чорний, 255 — білий). Наприклад, просте 6×6 зображення у відтінках сірого може виглядати так:
Кольорові зображення, натомість, є 3D-матрицями (також називаються тензорами), з окремими шарами для червоного, зеленого та синього (RGB).
Зображення у відтінках сірого мають форму (60, 60), тобто складаються з 60 рядків і 60 стовпців, де кожен піксель представляє одне значення інтенсивності — є лише один колірний канал. На відміну від цього, RGB-зображення мають форму (60, 60, 3), що вказує на таку ж просторову роздільну здатність (60 рядків і 60 стовпців), але з додатковим виміром для кольору: кожен піксель містить три значення, які відповідають червоному, зеленому та синьому каналам, що разом визначають повний колір у цій точці.
Лінійні алгебраїчні перетворення для обробки зображень
Багато маніпуляцій із зображеннями базуються на операціях з матрицями, тому лінійна алгебра є основою комп'ютерного зору. Розглянемо найпоширеніші перетворення.
Масштабування зображення (зміна розміру)
Масштабування збільшує або зменшує розмір зображення. Це досягається множенням матриці зображення на матрицю масштабування:
де sx та sy — коефіцієнти масштабування по ширині та висоті відповідно. Приклад: якщо потрібно подвоїти розмір зображення, використовуємо:
Множення цієї матриці на координати кожного пікселя масштабує зображення.
Обертання зображення
Для обертання зображення на кут
Наприклад, обертання зображення на 90 градусів за годинниковою стрілкою означає використання:
θ = 90°
Застосування цього перетворення переміщує кожен піксель на нову позицію, ефективно обертаючи зображення.
Зсув (скошування зображення)
Зсув спотворює зображення шляхом зміщення його рядків або стовпців. Матриця перетворення зсуву має вигляд:
де
Чому лінійна алгебра важлива в комп'ютерному зорі
Лінійна алгебра є основою багатьох завдань обробки зображень, зокрема:
- Виявлення об'єктів (обмежувальні рамки базуються на перетвореннях);
- Розпізнавання облич (власні вектори та PCA для виділення ознак);
- Покращення зображень (фільтрація використовує матричні згортки);
- Нейронні мережі (ваги зберігаються у вигляді матриць).
Розуміння цих базових операцій дозволяє ефективно маніпулювати зображеннями та створювати більш складні застосунки комп'ютерного зору.
Дякуємо за ваш відгук!