CNN（卷积神经网络） - 卷积计算提取图像边缘

默认分类 · 2018-09-11 · 3440 人浏览
CNN（卷积神经网络） - 卷积计算提取图像边缘

CNN（卷积神经网络）算法一般应用在图像识别领域，如对数字字母的识别、区分猫狗等。卷积神经网络运算的第一步即使对输入图像进行边缘提

取。这篇文章用来讲解如何对图像的边缘进行提取。

算法思维跨越语言，这里用PHP语言来进行算法的讲解，实际开发中，非常不建议使用PHP来进行多次卷积运算，效率堪忧。

基础不清晰的请阅读本文代码下面的CNN基础，转自 CSDN博主ice_actor 写的一篇文章《吴恩达deeplearning之CNN—卷积神经网络入门》

在这里，将边缘提取用下面两张动态图片加以表示，接下来的算法机理便是基于这两张图片

<? php
/**
 * 基于卷积神经网络算法的图像识别
 * Bill
 * 2018年9月7日 08点46分
 */
ini_set('memory_limit', '-1');
set_time_limit(0);
header('content-type: text/html; charset=utf-8;');

// $imagePath = './ehuixue/1.jpg';
// $imagePath = './img/1.jpg';
// $imagePath = './img/crh.jpg';
$imagePath = './img/train.jpg';

$array = getimagesize($imagePath);
print_r($array);
echo '<br/>';
echo '<h2>【图像初始样式 - 60%】</h2>';
echo '<img width="60%" src="'.$imagePath.
'"/>';
echo '<br/>';
echo '<br/>';
echo '<br/>';

$res = imagecreatefromjpeg($imagePath);
$size = getimagesize($imagePath);
$maxX = $size[0];
$maxY = $size[1];
// // echo "<pre>";
// // echo "<table border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">";
// // for ($i = 0; $i < $size[1]; ++$i) { // 行
// //     echo "<tr>";
// //     for ($j = 0; $j < $size[0]; ++$j) { // 列
// //         $rgb = imagecolorat($res, $j, $i);
// //         $rgbarray = imagecolorsforindex($res, $rgb);
// //         echo "<td>";
// //         echo $rgbarray['red'].',<br/>'.$rgbarray['green'].',<br/>'.$rgbarray['blue'];
// //         echo "</td>";
// //     }
// //     echo "<tr>";
// // }
// // echo "</table>";
// // echo "</pre>";
// // echo "<br/>";
$input = array();
$emmm = imagecreatetruecolor($size[0], $size[1]);
for ($i = 0; $i < $size[0]; ++$i) { // x
    for ($j = 0; $j < $size[1]; ++$j) { // y
        $rgb = imagecolorat($res, $i, $j);
        $rgbarray = imagecolorsforindex($res, $rgb);
        $rgb = (int)(($rgbarray['red'] + $rgbarray['green'] / 3 + $rgbarray['blue']) / 12);
        if ($rgb > 20) {
            $color = imagecolorallocate($emmm, 255, 255, 255);
            $input[$j][$i] = 255;
        } else {
            $color = imagecolorallocate($emmm, 0, 0, 0);
            $input[$j][$i] = 0;
        }
        // $color = imagecolorallocate(  $emmm, $rgb, $rgb, $rgb);
        // $color  =  imagecolorallocate ( $emmm ,  255 ,  0 ,  0 );// 设置颜色 - ps里的选择画笔颜色
        imagesetpixel($emmm, $i, $j, $color);
    }
}
date_default_timezone_set('PRC');
$now = time();
echo '<h2>【灰度化 - 60%】</h2>';
ImagePNG($emmm, './img/'.$now.
    '.png');
// imagepng($emmm);
imagedestroy($emmm); // 销毁图片，释放内存
echo '<img width="60%" src="./img/'.$now.
'.png"/>';
echo '<br/>';
// $red  =  imagecolorallocate ( $image ,  255 ,  0 ,  0 );// 设置颜色 - ps里的选择画笔颜色
// for($i=0; $i<300; ++$i){
//     imagesetpixel (  $emmm , 100 , $i , $red );
// }
// header('Content-Type:image/jpg');
/////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////////////////////////////////////
// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化//
// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化//

// date_default_timezone_set('PRC');
// $now = time();
// ImagePNG($emmm,'./img/'.$now.'.png');
// // imagepng($emmm);
// imagedestroy($emmm);// 销毁图片，释放内存
// echo '<img src="./img/'.$now.'.png"/>';
// echo '<br/>';
// foreach($input as $key => $value){ // 先固定行，即y坐标，$j是y
//     foreach($value as $inner => $x){
//         if($x < 100){
//             echo '1';
//         }else{
//             echo '0';
//         }
//     }
//     echo '<br/>';
// }

/////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////////////////////////////////////
/////////////////////////////////////////////////////////////
// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化//
// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化// 二值化//

// print_r($input);

/**INPUT padding 处理 */
// 暂时不需要

// $input = $temp;
// print_r($input);
// exit;
// for ( $i = 0; $i < $x; ++$i ) { // 列
//     for ( $j = 0; $j < $y; ++$j ) { // 行
//         if ($input[$i][$j] < 80) { 
//             echo "1";
//         }else{
//             echo "0";
//         }
//     }
//     echo '<br/>';
// }

$output = array(); // 卷积计算后输出

// 卷积计算

echo '<h2>【水平卷积过滤】</h2>';

/**
X过滤，算子:
1  0  -1
1  0  -1
1  0  -1
 */
$wx = array(
    0 => array(1, 0, -1),
    1 => array(1, 0, -1),
    2 => array(1, 0, -1),
);
$wx = array(
    0 => array(1, -1, 1),
    1 => array(1, -1, 0),
    2 => array(1, -1, -1),
);
for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        $output[$i + 1][$j + 1] = 0; // 赋初始值
        $temp = array(
            0 => array($input[$i + 0][$j + 0], $input[$i + 1][$j + 0], $input[$i + 2][$j + 0]),
            1 => array($input[$i + 0][$j + 1], $input[$i + 1][$j + 1], $input[$i + 2][$j + 1]),
            2 => array($input[$i + 0][$j + 2], $input[$i + 1][$j + 2], $input[$i + 2][$j + 2]),
        );
        // 卷积计算
        for ($m = 0; $m < 3; ++$m) {
            for ($n = 0; $n < 3; ++$n) {
                $output[$i + 1][$j + 1] += $temp[$m][$n] * $wx[$m][$n];
            }
        }
    }
}

echo "<br/>";

echo "<table border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">";
for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    echo "<tr>";
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        echo "<td>";
        echo reluActive($output[$i + 1][$j + 1]);
        echo "</td>";
    }
    echo "</tr>";
}
echo "</table>";

echo "<br/>";
$emmm = imagecreatetruecolor($maxX - 2, $maxY - 2);
for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    echo "<tr>";
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        $rgb = $output[$i + 1][$j + 1];
        $color = imagecolorallocate($emmm, $rgb, $rgb, $rgb);
        imagesetpixel($emmm, $j, $i, $color);
    }
}
date_default_timezone_set('PRC');
$now = time();
ImagePNG($emmm, './img/filtered'.$now.
    '.png');
// imagepng($emmm);
imagedestroy($emmm); // 销毁图片，释放内存
echo '<img width="60%" src="./img/filtered'.$now.
'.png"/>';
echo '<br/>';

$output1 = array(); // 卷积计算后输出

echo '<h2>【垂直卷积过滤】</h2>';

/**
Y过滤，算子:
 1  1  1 
 0  0  0
-1 -1 -1
 */
$wy = array(
    0 => array(1, 1, 1),
    1 => array(0, 0, 0),
    2 => array(-1, -1, -1),
);

for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        $output1[$i + 1][$j + 1] = 0; // 赋初始值
        $temp = array(
            0 => array($input[$i + 0][$j + 0], $input[$i + 1][$j + 0], $input[$i + 2][$j + 0]),
            1 => array($input[$i + 0][$j + 1], $input[$i + 1][$j + 1], $input[$i + 2][$j + 1]),
            2 => array($input[$i + 0][$j + 2], $input[$i + 1][$j + 2], $input[$i + 2][$j + 2]),
        );
        // 卷积计算
        for ($m = 0; $m < 3; ++$m) {
            for ($n = 0; $n < 3; ++$n) {
                $output1[$i + 1][$j + 1] += $temp[$m][$n] * $wy[$m][$n];
            }
        }
    }
}

echo "<br/>";

echo "<table border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">";
for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    echo "<tr>";
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        echo "<td>";
        echo reluActive($output1[$i + 1][$j + 1]);
        echo "</td>";
    }
    echo "</tr>";
}
echo "</table>";

echo "<br/>";
$emmm = imagecreatetruecolor($maxX - 2, $maxY - 2);
for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    echo "<tr>";
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        $rgb = $output1[$i + 1][$j + 1];
        $color = imagecolorallocate($emmm, $rgb, $rgb, $rgb);
        imagesetpixel($emmm, $j, $i, $color);
    }
}
date_default_timezone_set('PRC');
$now = time();
ImagePNG($emmm, './img/filtered1'.$now.
    '.png');
// imagepng($emmm);
imagedestroy($emmm); // 销毁图片，释放内存
echo '<img width="60%" src="./img/filtered1'.$now.
'.png"/>';
echo '<br/>';

$final = array();

echo '<h2>【X+Y卷积结果】</h2>';

// XY合并
for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        $final[$i][$j] = ($output[$i + 1][$j + 1]) ? ($output[$i + 1][$j + 1]) : ($output1[$i + 1][$j + 1]);
    }
}
echo "<br/>";

echo "<table border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\">";
for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    echo "<tr>";
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        echo "<td>";
        echo reluActive($final[$i][$j]);
        echo "</td>";
    }
    echo "</tr>";
}
echo "</table>";

echo "<br/>";
$emmm = imagecreatetruecolor($maxX - 2, $maxY - 2);
for ($i = 0; $i < ($maxY - 2); ++$i) { // 固定行
    echo "<tr>";
    for ($j = 0; $j < ($maxX - 2); ++$j) { // 遍历列
        $rgb = $final[$i][$j];
        $color = imagecolorallocate($emmm, $rgb, $rgb, $rgb);
        imagesetpixel($emmm, $j, $i, $color);
    }
}
date_default_timezone_set('PRC');
$now = time();
ImagePNG($emmm, './img/final'.$now.
    '.png');
// imagepng($emmm);
imagedestroy($emmm); // 销毁图片，释放内存
echo '<img width="60%" src="./img/final'.$now.
'.png"/>';
echo '<br/>';

function reluActive($x) {
    return max(0, $x);
}
  • 这里附上train.jpg

  • 灰度化处理后

  • 水平卷积算法处理

  • 垂直卷积算法处理

  • 水平 + 垂直 叠加后 处理

至此，train.jpg的边缘通过卷积计算提取了出来


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