前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形。 准备工作 首先创建一个Wpf项目——WpfOpenCV，这里版本使用Framework4.7.2。...函数里，我们先将图像进行缩放，这样可以有效的减少检测到的矩形数量。 再将图片处理成灰度模式，然后再高斯模糊，再边缘化。...下面是截取矩形的代码，代码中只截取了宽度最大的那个矩形。...再将图片处理成灰度模式，然后再高斯模糊。 然后再使用霍夫圆检测函数，获取圆的圆心和半径。 最后再根据圆心和半径计算出最小矩形，然后将圆剪切并保存。...OpenCV剪切图像中的圆形和矩形就已经介绍完了。
重磅干货，第一时间送达 在这篇文章中，我们将探讨如何使用Hugging Face的transformers库来使用零样本目标检测在冰箱图像中识别物体。...= Image.fromarray(np.uint8(image)).convert(“RGB”) 在这里，我们使用广泛用于Python图像处理的PIL库从指定路径加载图像（image2.jpg）。...我们提供了一个候选标签列表，或在图像中寻找的可能物品，例如常见的冰箱物品：“fanta”，“milk”，“yogurt”等。...然后模型尝试在图像中定位这些物体，提供它们的边界框和置信度分数。 可视化检测结果 为了可视化检测到的物体，我们在它们周围绘制矩形框，并用检测到的标签和置信度分数标记它们。...对于每个检测到的物体，我们提取其边界框坐标（xmin，ymin，xmax，ymax），标签和置信度分数。在检测到的物体周围绘制矩形框，并将标签和分数添加为文本。
方法 首先，我们使用内置的人脸检测算法，从实时视频或图像中检测人脸。在这里，我们将使用级联分类器方法从实时视频（使用网络摄像头）中检测人脸。 然后，读取来自实时视频的帧。...存储最新的帧并转换为灰度，以更好地理解特征。 现在，为了使输出美观，我们将在检测到的人脸周围制作一个彩色边框矩形。...但是，我们希望检测到的人脸是模糊的，所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情，并提到应该模糊人脸的区域。...而且，现在我们想要显示模糊的脸，使用 imshow 函数读取的帧，我们希望它被显示，直到我们按下一个键。 分步实施： 步骤 1： 导入人脸检测算法，称为级联分类器。...= cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 在捕获的帧中检测多个人脸 # scaleFactor：参数指定在每个图像比例下图像尺寸减小多少
，从实时视频或图像中检测人脸。...在这里，我们将使用级联分类器方法从实时视频（使用网络摄像头）中检测人脸。 然后，读取来自实时视频的帧。存储最新的帧并转换为灰度，以更好地理解特征。...接着，为了使输出美观，我们将在检测到的人脸周围制作一个彩色边框矩形。但是，我们希望检测到的人脸是模糊的，所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情，并提到应该模糊人脸的区域。...# 模糊矩形中的人脸 image[y:y+h, x:x+w] = cv2.medianBlur(image[y:y+h, x:x+w], 35) 步骤 6： 显示最终输出，即检测到的人脸（矩形内）是模糊的...= cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 在捕获的帧中检测多个人脸 # scaleFactor：参数指定在每个图像比例下图像尺寸减小多少
@TOC 前言 在Python中，Pillow是一个强大的图像处理库，它是PIL（Python Imaging Library）的一个分支，支持"jpeg"，"png"，"bmp"，"gif"，"ppm..."，"tiff" 等多种图像文件格式，通过本篇文章，你将了解到pillow库不同功能的实践方法，不止有读取和保存图片，创建缩略图和合并到图像、模糊、裁剪、翻转和旋转图像、调整大小和添加水印、添加滤镜和处理图像颜色等等...导航 pillow库的使用篇 图像处理库Pillow(PIL)的使用-1(实例+详细注释+图片脚本) 图像处理库Pillow(PIL)的使用-2(实例+详细注释+图片脚本) 图像处理库Pillow(PIL...(GUI):Tkinter库的使用-5(Menu+Canvas+Scale+Scrollbar) pillow库的使用 图像的增强 Pillow 通过 ImageFilter 类来实现图像的增强效果，该类中集成了不同种类的滤波器...ImageDraw常用方法 text():在图像上绘制文字,需要结合ImageFont模块使用 line():绘制直线 eclipse():绘制椭圆形 rectangle():绘制矩形 polygon(
如果看不见选框，则增加图像视图的放大倍数。 注意: 要重新放置矩形或椭圆选框，请首先拖动以创建选区边框，在此过程中要一直按住鼠标按钮。然后按住空格键并继续拖动。...消除锯齿 通过软化边缘像素与背景像素之间的颜色过渡效果，使选区的锯齿状边缘平滑。由于只有边缘像素发生变化，因此不会丢失细节。消除锯齿在剪切、拷贝和粘贴选区以及创建复合图像时非常有用。...（选择工具可显示该工具的选项栏。） 注意: 使用这些工具之前必须指定该选项。建立了选区后，您无法添加消除锯齿功能。 羽化 通过建立选区和选区周围像素之间的转换边界来模糊边缘。...该模糊边缘将丢失选区边缘的一些细节。 可以在使用工具时为选框工具、套索工具、多边形套索工具或磁性套索工具定义羽化，也可以向现有的选区中添加羽化。...注意: 如果选区小而羽化半径大，则小选区可能变得非常模糊，以致于看不到并因此不可选。如果看到“任何像素都不大于 50% 选择”消息，请减少羽化半径或增大选区的大小。
本期文章中，让我们一起来学习以下内容。 通过PIL和OpenCV来使用一些常见的图像处理技术，例如将RGB图像转换为灰度图像、旋转图像、对图像进行消噪、检测图像中的边缘以及裁剪图像中的感兴趣区域。...使用OpenCV中的模板匹配搜索图像中的对象。 所需安装的库：PIL、OpenCV、imutils 为什么我们需要学习图像处理技术？ 深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。...裁剪图像 裁剪图像可让我们提取图像中的兴趣区域。 我们将裁剪泰姬陵的图像，从图像中删除其他细节，使图像仅保留泰姬陵。...PIL裁剪图像 PIL的crop()允许我们裁剪图像的矩形区域。...用于模板匹配的方法是TM_CCOEFF_NORMED。匹配的阈值设置为0.95。当匹配概率大于0.95时，该函数将会在与该匹配相对应的区域周围绘制一个矩形。
Pillow是python处理图片非常好用的一个库，这次主要介绍pillow的基本使用，知道它可以解决哪些需求。 复习图像模式（mode） ? pillow库使用的图像坐标系 ?...图像的坐标从左上角开始（0,0），坐标值表示像素的角，它实际上位于（0.5,0.5）；python中坐标通常以2元组(X,Y)的形式传递，矩形表示为4元组（l_x,t_y,r_x,b_y），X轴从左到右...，Y轴从上到下，顺序是从左上右下表示，从左上角开始，如一个800X600像素的图像矩形表示为（0,0,10,10），它实际上是左上角锁定，向右下延伸的。...最常见的操作是图像的缩放操作，代码如下 from PIL import Image # 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径: im = Image.open('boat_girl.jpg') #...图片模糊操作是 from PIL import Image, ImageFilter # 打开一个jpg图像文件，注意是当前路径: im = Image.open('boat_girl.jpg')
Python3 Pillow 是一个用于图像处理的Python库，可以实现图像的打开、编辑、保存等操作。本文将从安装 Pillow 开始，逐步介绍如何在 Python3 中使用 Pillow 库。...一、安装 Pillow 1、使用pip安装 Pillow pip install pillow 2、确认安装成功 import PIL print(PIL....bw_image = image.convert("L") # 保存黑白滤镜后的图像 bw_image.save("bw_image.jpg") 2、模糊滤镜 # 应用模糊滤镜 blurred_image..., fill=(255, 0, 0), font=font) # 保存绘制后的图像 image.save("text_image.jpg") 2、绘制形状 # 绘制矩形 draw.rectangle(...六、总结 本文介绍了如何在 Python3 中安装 Pillow 并使用其基本功能，包括图像的打开、编辑、保存，以及图像尺寸调整、滤镜应用和图像绘制等操作。
生成文本图像并将它用计算机软件进行模糊处理是很简单的，一个python脚本利用PIL（python图片库）就可以完成。训练集的大小可以储存10.000张图片。训练集的例子可以在图3中找到。...在层间，除了最后一层使用的是一个被激活的正常的ReLU，LeakyReLU被用作激活函数。由此来看，这个结构不能很好的运作。...图4:左列:模糊的图像，中间的列:目标输出，右列:输出的图像 看看图4中神经网络的输出，它只是简单地学习了恒等函数。这似乎是成本函数（cost function）的一个局部极小值。...首先，它了解了正方形周围的黑色部分，然后用正确的颜色对正方形进行着色。然后慢慢地，网络学会了将这些字母输出到不模糊的情况下。这种进展可以在图7到9中查看。...为了提高质量，人们可能会试图使训练数据中添加的模糊效果变得更加复杂。然而，这是一种推测，因此需要更多的工作来确定是否提高了图片的整体质量。
前言 本文是接上一篇❤️【Python从入门到精通】（二十六）用Python的PIL库（Pillow）处理图像真的得心应手❤️ 进一步介绍Pillow库的使用，本文将重点介绍一些高级特性：比如如何利用Pillow...图像的颜色平衡，颜色增强1.2倍 PIL.ImageEnhance.Color(image) 方法，这个方法主要用于调整图像的色彩平衡，原始图像的系数是1.0，0.0的增强系数得到的是一个黑白图像 ``...，系数1.0则得到原始图像 调整图像的亮度 PIL.ImageEnhance.Brightness(image) ，该方法主要用于调整图像的亮度，0.0的增强系数表示黑色图像。...调整图像的锐度 PIL.ImageEnhance.Sharpness(image) ，该方法主要用于调整图像的锐度，0.0的增强因子为模糊图像，1.0的增强因子为原始图像，2.0的增强因子为锐化图像。...，增强边缘，模糊处理，该模块的使用方式是im.filter(ImageFilter) 。
1 关于PIL库1.1 PIL简单介绍PIL是Python的一个图像处理库，支持多种文件格式；PIL提供强大的图像处理和图形处理能力；可完成对图像的缩放、裁剪、叠加以及图像添加线条、图像和文字等操作。...安装的话，使用以下命令：pip install Pillow1.2 常见PIL子库或类目录在：Python37\Lib\site-packages\PIL以下是PIL的常见子库或者常见的类及说明：类或子库说明...ImageFileIO从一个socket或者其他流设备中读取一张图像ImageFilter各种滤波器的预定义集合ImageFont 字体库ImageGrab 将屏幕上的内容拷贝到一个PIL图像内存中ImageOps...：将图像中的轮廓信息全部提取出来；方法：ImageFilter.CONTOUR；示例：from PIL import Image, ImageFilterclass TestImage(): def...：使得处理后的图片变得模糊；方法：ImageFilter.BLUR；示例： def test_blur(self): self.blur = self.img.filter(ImageFilter.BLUR
1.图像处理库 import cv2 as cv from PIL import * 常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓...cv.blur() 均值图像模糊卷积 cv.GaussianBlur() 高斯模糊 均值模糊 是卷积核的系数完全一致，高斯模糊考虑了中心像素距离的影响，对距离中心像素使用高斯分布公式生成不同的权重系数给卷积核...cv.fastNlMeansDenoisingColored() 非局部均值滤波 cv.bilateralFilter() 高斯双边模糊,卷积处理实现图像模糊的同时对图像边缘不会造成破坏，滤波之后的输出完整的保存了图像整体边缘...计算轮廓曲线的弧长 cv.approxPolyDP() 图像二值图像的每个轮廓，可以使用轮廓逼近，逼近每个轮廓的真实几何形状，从而通过轮廓逼近的输出结果判断一个对象是什么形状 cv.fitEllipse...操作可以填充二值图像中孔洞区域，形成完整的闭合区域连通组件 顶帽操作有时候对于我们提取图像中微小部分特别有用 cv.inpaint() 图像修复 cv.findHomography() cv.warpPerspective
smooth算法的区别 （1）均值滤波：Smooth 均值滤波最简单的低通滤波，根据设定的尺寸，将相邻像素取平均值，Sherlock中使用的是3x3大小的尺寸，每个点的像素值由其原像素值和其周围的...标准差σ Sigma 越大，分布越均匀，周围的权重越大，模糊程度越大 Sigma越小，分布越集中，靠近中心的权重越大，模糊程度越小 ?...这将导致原始图像在平滑处理之后，图像边缘和图像轮廓模糊的情况出现（平滑可以认为是去除噪声，这样也就模糊了图像的边缘信息）。为了减少这类不利效果的影响，就需要利用图像锐化技术，使图像的边缘变得清晰。...图像锐化处理的目的是为了使图像的边缘、轮廓线以及图像的细节变得清晰，经过平滑的图像变得模糊的根本原因是因为图像受到了平均或积分运算，因此可以对其进行逆运算(如微分运算)就可以使图像变得清晰。...◆Laplace，Laplace5x5，拉普拉斯边缘探测器，分别使用3x3和5x5大小尺寸过滤，属于高通过滤 二阶微分 拉普拉斯锐化图像是根据图像某个像素的周围像素到此像素的突变程度有关。 ?
在平常的使用中，绘制图像的轮廓也经常被使用，因为绘制轮廓需要对每个坐标(x, y)的像数值施加同一个阙值，所以需要将图像灰度化 from PIL import Image import matplotlib.pyplot...直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。...可见，直方图均衡化的图像的对比度增强了，原先图像灰色区域的斜街变得清晰。...上面使用的gaussian_filter()函数中的后一个参数表示标准差 \(\sigma\) ，可见随着 \(\sigma\) 的增加，图像变得越来越模糊。...Numpy中的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间为 \((-\pi, \pi)\) 可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。
.jpg] 在平常的使用中，绘制图像的轮廓也经常被使用，因为绘制轮廓需要对每个坐标(x, y)的像数值施加同一个阙值，所以需要将图像灰度化 from PIL import Image import...直方图均衡化是指将一幅图像的灰度直方图变平，使变换后的图像中每个灰度值的分布概率都相同。直方图均衡化通常是对图像灰度值进行归一化的一个非常好的方法，并且可以增强图像的对比度。...gaussian_filter()函数中的后一个参数表示标准差 $\sigma$ ，可见随着 $\sigma$ 的增加，图像变得越来越模糊。...： [aonktf5eb9.jpg] 在很多应用中，图像强度的变化情况是非常重要的，强度的变化可以使用灰度图像的 $x$ 和 $y$ 方向导数 $I_x$ 和 $I_y$进行描述 图像的梯度向量为...Numpy中的arctan2()函数返回弧度表示的有符号角度，角度的变化区间为 $(-\pi, \pi)$ 可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。
原文链接：https://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/handbook/tutorial.html 使用 Image 类 PIL最重要的类是 Image...下面的部分提供了这个库其他函数的概览。 读写图像 PIL 模块支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。...要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。...使用:py:meth:~PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区。...从图像中复制出一个矩形选区 box = (100, 100, 400, 400) region = im.crop(box) 矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。
----Rapid, Detail-Preserving Image Downscaling（快速的图像缩放技术）该论文提出了一种基于卷积滤波器的算法，并确定滤波器的权值，使重要的细节保留在缩小比例的图像...根据Beghdadi等人[2013]的研究，人类视觉系统“近似于拉普拉斯边缘检测器和自适应低通滤波”。因此，一定程度的噪点和混叠是可以容忍的，而模糊会导致重要细节的丢失。...Kopf等人[2013]提出了一种基于联合双边滤波器的方法。对于每个输出像素，它们在输入图像中定义一个相应的区域。与纯分割相反，每个输入像素可能对输出像素的数量有加权贡献。...然后使用卷积滤波器从输入图像组装最终图像，该滤波器赋予与引导图像所表示的局部邻域不同的像素更多的权重。...p用\Omega _{I}(p)表示原图的矩形块像素映射到降采样图Id中；3、暂定d是整数4、Id用卷积公式处理得到\tilde{I}（模糊图），相当于对I做公式2滤波这种近似比完全高斯近似快得多(特别是对于大
讲解Python图像边缘检测图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务，它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。...可以使用OpenCV库中的cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯滤波。...高斯模糊是一种常用的图像平滑技术，它可以减少图像中的噪声和细节，使图像在一定程度上变得模糊。...实现高斯模糊的具体步骤如下：计算高斯核。高斯核是一个二维高斯分布函数在图像上的离散近似。高斯核的大小和标准差决定了模糊的程度。在处理图像的每个像素时，将该像素和其周围像素按照高斯核进行加权平均。...)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()在示例中，我们读取了一张图像，并使用cv2.GaussianBlur()函数对其进行了高斯模糊处理。
PngSplit 导出的子图有两大缺陷： 图像周围透明区域，并不是还原碎图最原始的样子； 无法还原文件名，特别是序列帧文件，文件顺序是乱序的； 这样生成的资源，要重新制作动画难度非常之大，还需要花更多的时间...代码大概分成两大部分： 解析 plist 文件，解析出子图在图集中的矩形位置 通过分析出的子图矩形数据，将子图纹理导出生成图像 大的思维有了，解析 plist 应该是有对应的工具库的，我也是 Python...有一个名为 PIL 的库显示的最多，简单了解一下： ❝python image library 图像库，处理图像功能，该库提供了广泛的文件格式支持，如JPEG、PNG、GIF、等，它提供了图像档案、图像显示...注意安装时，使用的是：pip install pillow ❞ 大概花了半个小时，简单了解了一下 PIL 的功能，其中的 Image 模块正是我需要的 ： # 从当前图像返回矩形区域的副本 # box是一个...图像中 # box参数我给的是偏移2元组 base.paste(image, (offset_x, offset_y)) 功能搞定生成图片非常完美，还原了 plist 中的文件名、原始大小、透明区域偏移
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