为什么我得到“模块'cv2‘没有属性'resize'”_为什么我得到AttributeError:模块'tensorflow‘没有属性'placeholder'？_为什么我得到“NoneType”对象没有属性...？ - 腾讯云开发者社区

然而，我虔诚的等了很久却没等到。求人不如靠自己，自己动手解决。在日常生活中，我们需要处理图片的地方有很多，像这次是加国旗，下次可能就是加个圣诞帽。...下面来看看这个库常用的模块 Python Image模块基本图像处理导入需要的图像库： import Image 读取一张图片： im=Image.open('/home/Picture/test.jpg...返回一个新的Image对象，是裁剪后的图像，对原图没有影响。...虽然在程序里原图信息已改变，但由于保存文件时用的其他文件名，相当于改变没有生效，所以查看的时候原图还是没有改变的。...import cv2 img = cv2.imread("1.jpg") cv2.imshow("img", img) imgg = cv2.resize(img, (200, 100)) cv2

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python cv2.resize函数high和width注意事项说明

在opencv中获取图片的尺寸的方法是： import cv2 img = cv2.imread(path) img.shape 返回的是三维数组(high, width, 3)，当我们需要对图像进行缩放时需要用到...不知为什么要这么设定，为什么shape和resize方法的位置不能统一呢，不注意还容易出错。...补充知识：通过cv2.resize()来改变图片大小如下所示： import cv2 import matplotlib.pyplot as plt image=plt.imread('timg.jpg...image是要改变的图片， (224,224)是要改变为的目标图片大小（但是要注意CV2是GRB，我上面是通过plt读的图片是RGB的，所以变换的时候注意一下相对应） interpolation是变换方法...，我选的是cv2.INTER_CUBIC。

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用python手把手教你实现图片处理

1.1 Python中调用OpenCV 在Python中使用OpenCV，可以使用cv2模块提供的接口。...cv2模块对OpenCV库进行了封装和简化，使得到的代码更加简洁和易读，方便Python开发者使用OpenCV进行图像处理。...= cv.resize(img, (330, 500), interpolation=cv.INTER_NEAREST) img_resize2 = cv.resize(img, (330, 500)...import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show(img): plt.imshow(cv.cvtColor...import cv2 as cv import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show(img): plt.imshow(cv.cvtColor

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数据预处理速度高倍提升，3行python代码简单搞定！

这意味着如果没有进行优化，在数据预处理的时候会出现「一核有难九核围观」的情况——超过 50% 的算力都会被浪费。...● 将 jpeg 文件列表分成 4 个小组； ● 运行 Python 解释器中的 4 个独立实例； ● 让 Python 的每个实例处理 4 个数据小组中的一个； ● 结合四个处理过程得到的结果得出最终结果列表...实例： import glob import os import cv2 import concurrent.futures def load_and_resize(image_filename):...() as executor: 你的 CPU 核越多，启动的 Python 进程越多，我的 CPU 有 6 个核。...（使用 def ，而不是 lambda ） ● 在模块顶层定义的内置函数 ● 在模块顶层定义的类 ● 这种类的实例，其 dict 或调用getstate() 的结果是可选择的（参见「Pickling

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Python20行代码实现视频字符化

看起来是非常高端，但是实际实现起来确实非常简单，我们只需要接触opencv模块，就能很快的实现视频字符化。但是在此之前，我们先看看我们实现的效果是怎样的： ?...（3）改变图片大小因为字符化后图像会比较大，所以我们需要先缩小图片，我们调用cv2.resize即可改变图像大小： import cv2 # 读取图像 im = cv2.imread('jljt.png...假如字符表如下： mqpka89045321@#$%^&*()_=||||} 我们可以得到下列公式： ? 颜色和字符之间的等式经过变换可以求得相应颜色对应字符表中的字符： ?...ret, frame = video.read() # 读取下一帧 cv2.waitKey(5) 这样我们就会每个5毫秒执行一帧画面，在我们使用pycharm执行时，会发现并没有执行清屏操作...当然这没有唯一的标准，大家可以慢慢调节。感兴趣的读者，可以关注我的个人公众号：ZackSock，看到抠鼻屎的就是我没错了。

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python人脸识别

读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 # 导入模块...) # resize_img=cv.resize(img,dsize=(200,240)) resize_img=cv.resize(img,dsize=(600,560)) print('修改后图片的形状...：',resize_img.shape) cv.imshow('resize_img',resize_img) # cv.waitKey(0) #只有输入q时候，退出 while True:...5 人脸检测 import cv2 as cv def face_detect_demo(): #将图片转换为灰度图片 gray=cv.cvtColor(reSize,cv.COLOR_BGR2GRAY...相关资料借鉴可下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1OFf2rWRA1_vKMFuuVpkwGw 提取码：azqj 我的博客即将同步至腾讯云+社区，邀请大家一同入驻：https

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三行Python代码，让数据预处理速度提高2到6倍

这意味着如果没有进行优化，在数据预处理的时候会出现「一核有难九核围观」的情况——超过 50% 的算力都会被浪费。...Python 做类似的工作：将 jpeg 文件列表分成 4 个小组；运行 Python 解释器中的 4 个独立实例；让 Python 的每个实例处理 4 个数据小组中的一个；结合四个处理过程得到的结果得出最终结果列表...实例： import glob import os import cv2 import concurrent.futures def load_and_resize(image_filename):...() as executor: 你的 CPU 核越多，启动的 Python 进程越多，我的 CPU 有 6 个核。...lambda ）在模块顶层定义的内置函数在模块顶层定义的类这种类的实例，其 __dict__ 或调用__getstate__() 的结果是可选择的（参见「Pickling Class Instances

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基于python代码批量处理图片resize

出差做PPT，要放一些图片上去，原图太大必须resize，十几张图片懒得一一处理了，最近正好在学python，最好的学习方式就是使用，于是写了一个批量处理图片resize的代码，在写的过程中，熟悉了python...自己的os模块和opencv的cv2模块。...代码如下 // python code import os import cv2 ''' 设置图片路径，该路径下包含了14张jpg格式的照片，名字依次为0.jpg, 1.jpg, 2.jpg,...,14....jpg''' DATADIR="D:\Code\ToolBox" '''设置目标像素大小，此处设为300''' IMG_SIZE=300 '''使用os.path模块的join方法生成路径''' path...jpg','13.jpg','14.jpg', '2.jpg','3.jpg','4.jg', '5.jpg', '6.jpg', '7.jpg', '8.jpg', '9.jpg']，注意这个顺序并没有按照从小到大的顺序排列

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【AI基础】OpenCV，PIL，Skimage你pick谁

如果我们想要使用PIL来处理图像，必须先导入Image模块，这是进行一切操作的前提。...我们需要调用matplotlib这个库，如果没有matplotlib.pyplot中的show()方法，图像只会在内存中，我们当然看不见了。...方法如下： print(img.format)#查看图片格式 print(img.size)#查看图片大小 print(img.mode)#查看图片模式我只列举了常用的三个其实还有很多，可以自行搜索...Img2 = img1.resize((400,400)) 调整大小后的图片 ?...img = cv2.imread('d:/picture/cat.jpg') #获取图片属性 print(img.shape)#返回图片的长，宽和通道数 #保存图片，共两个参数，第一个为保存文件名，第二个为读入图片

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Python生成字符视频

于是我打算直接生成一个mp4的字符视频。大致思路和之前一样：Python20行代码实现视频字符化。下面来看一个效果图： ?...("1.jpg", 0) # 获取图片的高宽 h, w = img.shape # 缩放图片 res = cv2.resize(img, (w//2, h//2)) 因为img的shape属性是一个元组...然后调用cv2.resize函数，第一个参数传入图片，第二个参数传入修改后的尺寸。...假如字符表如下： mqpka89045321@#$%^&*()_=||||} 我们可以得到下列公式： ? 字符和颜色之间等式经过变换可以求得相应颜色对应字符表中的字符： ?...因此需要注意，虽然我们生成的图片看起来单调，但是当font_size设置为5时，得到的图片已经比较大了。因此当你生成长时间的视频时，会花费比较多的时间，生成的视频也比较大。

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调整图像大小的三种插值算法总结

为了在openCV中使用这种类型的插值来调整图像的大小，我们在cv2中使用了cv2.INTER_NEAREST插值标志 import numpy as np import cv2 from matplotlib...这种形式的插值只会让每个像素更大，当我们想要调整图像的大小时，这通常是有用的，而这些图像没有像条形码那样复杂的细节。...然后我们在点A和点B上使用线性插值得到所需的像素值(0.75,0.25)。既然我们已经理解了这些值是如何得到的，那么让我们把它放到一个2x2图像的环境中，这个图像已经进行了最近的近邻插值。...导入上面最近邻插值方法下给出的相同库，使用cv2读取图像，然后使用cv2.INTER_LINEAR插值。...通过双立方插值，得到如下结果: ? 现在，为了用cv2执行这个插值，我们将再次调用resize函数，但这次是用cv2.INTER_CUBIC。

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20行代码教你用python给证件照换底色

我要是会ps就好了图片来源该图片来源于百度图片，如果侵权，请联系我删除！图片仅用于知识交流。小姐姐很漂亮，有没有。 ?...import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=...import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=...import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=...import cv2 import numpy as np # 读取照片 img=cv2.imread('girl.jpg') # 图像缩放 img = cv2.resize(img,None,fx=

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图像数据增强——谈谈Opencv

同时Opencv的应用领域非常广泛，包括图像的拼接、图像的降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶以及图像诊断等等 Opencv模块的安装及其常用函数 Opencv的安装这里我们简单谈一下使用...Anaconda Prompt安装Opencv，命令如下： conda install opencv 图像的读取/分割/展示/保存（1）、导入模块 import cv2 #这里要注意引入模块时导入的包名是...（4）、展示裁剪的图片和保存裁剪的图片分别为cv2.imshow，cv2.imwirte （5）、cv2.waitKey()，这个函数是在一个给定的时间内(单位ms)等待用户按键触发;如果用户没有按下...] cv2.imshow("crop",crop) cv2.imwrite("crop.jpg",crop) cv2.waitKey(0) 图像的放大缩小和旋转图像的大小变换使用cv2.resize...import cv2 img=cv2.imread("python.jpg") #将原图缩小长宽缩小到原来的0.6倍 size_down=cv2.resize(img,None,fx=0.6

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Task03 彩色空间互转

RGB颜色空间基于颜色的加法混色原理，从黑色不断叠加Red，Green，Blue的颜色，最终可以得到白色，如图： ?...将R、G、B三个通道作为笛卡尔坐标系中的X、Y、Z轴，就得到了一种对于颜色的空间描述，如图： ? ?...色相是色彩的基本属性，就是平常说的颜色的名称，如红色、黄色等。饱和度（S）是指色彩的纯度，越高色彩越纯，低则逐渐变灰，取0-100%的数值。...= cv2.resize(img, (int(width),int(height)),interpolation=cv2.INTER_CUBIC) cv2.imshow("img",img_resize...hsv转为rgb from cv2 import cv2 import numpy as np #三种蓝色的hsv blues =[[120, 178, 255], [120, 153, 255], [

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人脸识别系列一 | 特征脸法

我这里选了人脸识别中入门级别的一个数据集ORL人脸库，不得不说，我是在CSDN下载的这个库，花了我7个金币来着。...人脸采集的代码如下： #coding=utf-8 # shutil的解释：os模块不仅提供了新建文件、删除文件、查看文件属性的操作功能， # 还提供了对文件路径的操作功能。...但是，对于移动、复制、打包、压缩、解压文件 # 及文件夹等操作，os模块没有提供相关的函数，此时需要用到shutil模块。...这可能是因为你没有安装python opencv contriub模块。...将经过零均值化处理的图像向量组合在一起，可以得到一个矩阵。通过该矩阵可以得到PCA算法中的协方差矩阵。

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CV基础教程：图像上的几何变换

理想目标-图片无损转换图像分辨率-高度（以像素为单位）*宽度（以像素为单位）使用 numpy 模块调整图像大小 import numpy as np import cv2 from matplotlib...注意：用这种方式调整图像大小会损失很多信息使用OpenCV模块调整图像大小通过使用cv2.resize()缩小图像通过使用cv2.resize()放大图像将图像的高度和宽度均缩小到原来的一半...使用Pillow模块调整图像大小将图像的高度和宽度均缩小到原来的一半``` import numpy as np from PIL import Image from matplotlib import...为什么要这么做？...旋转使用PIL模块旋转图像 import numpy as np from PIL import Image from matplotlib import pyplot as plt img_p =

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opencv中图像叠加图像融合按位操作的实现

#输出： (1039, 750, 3) #(1050, 700, 3) img2.resize((img1.shape[0],img1.shape[1],3)) print(img2.shape...其实看到这，很多人会有一些疑问，包括我自己刚开始的时候也是有疑问： 为什么要用两个roi进行与运算，roi&roi不还是roi本身吗？...mask和roi尺寸也一样，而且我们想要在roi中去除的区域在mask中对应位置的像素值正好也为0，为什么不让roi和mask两者直接相与呢？...这两个问题在我查资料的时候是这么说的，仅供参考: 因为mask是单通道的array，这是规定的，而roi是三通道，所以两者不能直接相与。...于是先利用roi和roi相与得到roi本身，而mask可以控制相与之后输出数据的某些元素发生变化，而相与之后的输出就是roi，所以此时相当于直接对roi进行操作，使roi中和mask中像素值为0的像素点对应的像素点的像素值也为

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Python-OpenCV 处理图像（一）：基本操作

获取图片属性 import cv2 img = cv2.imread('img/image.png') print img.shape # (640, 640, 3) print img.size #...(im, thumb) #resize the original image into thumb #cv.PyrDown(im, thumb) cv.SaveImage("thumb.png", thumb....resize(img,None,fx=2, fy=2, interpolation = cv2.INTER_CUBIC) #OR height, width = img.shape[:2] res...= cv2.resize(img,(2*width, 2*height), interpolation = cv2.INTER_CUBIC) 0x04....lower_blue = np.array([110,50,50]) upper_blue = np.array([130,255,255]) # 根据以上定义的蓝色的阈值得到蓝色的部分

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OpenCV调用海康威视等摄像头（处理rtsp视频流）方法以及，出现内存溢出（error while decoding）或者高延迟问题解决

，这就十分的诡异，然后我猜测是不是因调用rtsp视频流或取得没帧的分辨率多大，导致检测速度过慢，引起传入帧数与处理帧数不对等引起的内存的溢出，但是我尝试减小了分辨率，甚至于获取的帧图像大小比电脑内置摄像头还有小...，结果没有任何的改善；解决这个问题也寻求网上很多解决方案，以下具体结合各位前辈做一下总结：使用多线程解决：首先，需要思考，为什么会造成这种现象？...2011年3月13日，FFmpeg部分开发人士决定另组Libav，同时制定了一套关于项目继续发展和维护的规则不管怎么说，就是不支持的意思，就是无法实现，我尝试了这位博主的方法，然而并没有解决的问题...其实使用多线程当然也可以实现两个动作分开进行，但是为什么几乎没有任何的效果呢？...Quaue这一类都是严格的数据结构队列类型 Manager比较特殊，它提供了可以在进程间传递的列表、字典等python原生类型还要考虑怎样才能达到处理进程可以在读取进程中得到最新的一帧: 其实VideoCapture

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OpenCV这么简单为啥不学——1.3、图像缩放resize函数

resize参数： interpolation插值方法 resize固定值缩放： resize等比例缩放总结 ---- 前言计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种...致力于真实世界的实时应用，通过优化的C代码的编写对其执行速度带来了可观的提升，并且可以通过购买Intel的IPP高性能多媒体函数库（Integrated Performance Primitives）得到更快的处理速度...４）INTER_CUBIC - 基于4x4像素邻域的3次插值法５）INTER_LANCZOS4 - 基于8x8像素邻域的Lanczos插值 resize固定值缩放： import cv2 img...resize等比例缩放 import cv2 img = cv2.imread("800_600.jpg") print(img.shape) # 等比例缩放 height, width = img.shape...) cv2.imshow("Image", imgResize) cv2.waitKey(0) 效果：总结缩放这里其实并没有进行图片处理，一般缩放是逐级进行放大的，我们之前的老照片想放大就需要这样操作

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基于python代码批量处理图片resize

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人脸识别系列一 | 特征脸法

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opencv中图像叠加图像融合按位操作的实现

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