趋近智
像素和颜色通道(如RGB)等图像基础知识是理解如何从零开始制作简单图像的基础。以编程方式生成图像,即使是基础的,也是计算机视觉合成数据生成中一个重要的起步。我们无需仅依赖现有照片,可以设定规则和步骤来构建新的视觉数据。
一种直接的方法是生成包含基本几何形状或重复图案的图像。可以将其想象成在数字格纸上绘图,您来决定每个方格(像素)的颜色。
要制作带形状的图像,通常会从一张空白数字画布开始,它本质上是一个像素网格,初始设定为背景色(如黑色或白色)。然后,您设定形状的参数并确定哪些像素位于其边界内。这些像素随后被赋予所需的图形颜色。
对于每种形状,您设定其参数(位置、大小、半径)和颜色。软件随后会相应地修改图像数组中的像素值。
除了单个形状,您还可以制作带有重复图案的图像,方法是根据每个像素的坐标应用一个简单规则。
这些方法依赖于直接应用于像素坐标的数学或逻辑规则,以决定它们的颜色。
设想制作一个很小的图像,例如10x10像素。我们可以决定在其中绘制一个简单的蓝色方形,背景为浅灰色。通过编程,我们将创建一个10x10的像素网格,初始全部为浅灰色。然后,我们会设定正方形的左上角(例如,坐标(3,3))及其大小(例如,4x4像素)。坐标从(3,3)到(6,6)的像素随后将被设为蓝色。
一个以编程方式生成的10x10像素图像。浅灰色像素(#e9ecef)表示背景(值1),蓝色像素(#4263eb)构成一个简单的方形(值2)。
其核心是,生成这些图像涉及操作多维数组(常使用Python中的NumPy等库),数组中的每个元素对应一个像素的颜色。对于尺寸为宽度×高度的RGB图像,这可能是一个形状为(高度,宽度,3)的数组,其中最后一个维度存放每个像素的红色、绿色和蓝色值。
虽然您可以直接操作这些像素数组,许多图像处理库(如Pillow或Scikit-image,我们会在第6章提及)提供更高级别的函数,例如draw_rectangle、draw_circle或draw_line。这些函数将逐像素计算抽象化,使在数字画布上放置形状和图案变得更容易。
生成这些简单的几何图像是一个重要的起点。它显示了对图像制作的直接控制,并构成了生成更复杂场景的要素,这些场景可能组合多种形状、不同颜色并添加其他元素,对训练和测试计算机视觉模型很有用。
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