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【技术分享会】Python Opencv图像处理基础（上）

安装与基础使用 2. Opencv与pillow，base64的转换 3. 维度与通道 4. 颜色空间 5. 图像二值化 6. 图像运算与二值运算 7. 缩放，裁剪与旋转 8....使用蒙版 分享文档：https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb 分享视频...Opencv与pillow，base64的转换 ---- 在实际开发中，经常使用的图像工具还有pillow，以及在接口里经常要用的base64字符串，这三者是经常需要转换的： 都已经封装到 https...将BGR颜色空间直接转换为pillow的图像进行展示，颜色跟原图就会有差别，因为display默认展示出来的是RGB，而输入的却是BGR，相当于有两个通道被调换了（上图中的红色和蓝色调转了）。...正确的做法是，先将BGR转换为RGB，再转成pillow对象，才能正常的展示出来。混合使用opencv和pillow的时候，这点通常是需要特别注意。

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【技术分享会】Python Opencv图像处理基础（下）

安装与基础使用 2. Opencv与pillow，base64的转换 3. 维度与通道 4. 颜色空间 5. 图像二值化 6. 图像运算与二值运算 7. 缩放，裁剪与旋转 8....（对于非双峰图像，二值化效果可能就不好了，对于所有全局阈值的二值化都会有这个问题） 上图最后的输出“168.0”，就是算法自动找到的阈值（双峰的低谷处，就是阈值的最佳值）。...图像运算与二值运算 ---- 要让灰度图像变暗，只要让每个像素的值减少即可，例如直接将像素值减半。...可以指定旋转的中心点，旋转的角度，填充颜色等。 具体到数学原理，其实就是做了一次仿射变换。 8. 使用蒙版 ---- 使用一个图像作为蒙版（mask），来控制另一个图像展示。...使用蒙版可以实现很多叠加的效果。

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python3之成像库pillow

L：表示黑白之间的灰度，占8bit像素 p：8位像素，使用调色版映射 RGB：为真彩色，占用3x8位像素，其中R为red红色，G为green绿色，B为blue蓝色，三原色叠加形成的色彩变化，如三通道都为...0则代表黑色，都为255则代表白色 RGBA：为带透明蒙版的真彩色，其中的A为alpha透明度，占用4x8位像素 其他的还有打印分色CMYK不是很常用不多做介绍 PIL使用笛卡尔像素坐标系统，图像的坐标从左上角开始...；颜色以单波段图像的单个值和多波段图像的元组（每个波段的一个值）给出，可以使用颜色名如‘red’也可以受用16进制#FF0000或者使用数字表示（255,0,0） from PIL import Image...在输入图像的4x4矩阵上进行立方插值，做下采样时该滤波器使用了固定输入模板 #ANTIALIAS：平滑滤波，对所有可以影响输出像素的输入像素进行高质量的重采样滤波，以计算输出像素值，这个滤波器只用于改变尺寸和缩略图方法...，则将RGB值转换为灰度值 更多内容参考官方手册：http://effbot.org/imagingbook/ Pillow只是个基础的图像处理库，若不深入图像处理，已够使用；专业人士都使用opencv

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Python Pillow(PIL)库的用法介绍

mode, 图片的模式，如“RGB”(red,green,blue三原色的缩写，真彩图像)、“L”(灰度，黑白图像)等。 size, 图片的尺寸。...从模式'RGB'转换为'P'时使用，可用的方法有'WEB'(默认)或'ADAPTIVE'。'ADAPTIVE'表示使用自适应的调色板。 colors, 自适应调色板使用的颜色数。...如果传入长度为4的元组(x0, y0, x1, y1)，表示图片粘贴的区域，此时区域的大小必须与被粘贴图片一致，否则会报错，传入的元组长度为其他值也会报错。 mask, 蒙版。...传入一张与被粘贴图片尺寸一样的图片，可以使用模式为'1'、'L'或者'RGBA'的图像。...如果mask图像的颜色值为255，则直接按被粘贴图片的颜色粘贴，如果mask图像的颜色值为0，则保留当前图片的颜色(相当于没有粘贴)，如果mask图像的颜色值为0~255之间的值，则将im与mask进行混合后再粘贴

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如何使用libswscale库将YUV420P格式的图像序列转换为RGB24格式输出？

一.视频格式转换初始化 　　将视频中的图像帧按照一定比例缩放或指定宽高进行放大和缩小是视频编辑中最为常见的操作之一，这里我们将1920x1080的yuv图像序列转换成640x480的rgb图像序列，并输出到文件...视频图像转换的核心为一个SwsContext结构，其中保存了输入图像和输出图像的宽高以及像素格式等多种参数。...<<endl; return -1; } //选择输入视频和输出视频的图像格式 if(!...<<endl; return -1; } return 0; } 二.视频图像帧的循环转换 　　视频格式转换的核心函数是sws_scale(),我们需要给出输出图像的缓存地址和缓存宽度...　　这里需要注意的是，由于我们转换后的图像格式是rgb24，是按packed方式存储的，也就是红绿蓝三个通道交错地存储在一个平面内，在内存中是连续存储的。

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Python类库Pillow实现图片裁剪、缩放、效果增强等功能

的诞生，Pillow在2.0.0版本之后增加了对python3的支持，同时也修复了很多bug。...安装 1、 使用pip安装，安装命令： pip install Pillow 此处需要注意pip版本，最低要求为19.3版本。...im.format, im.size, im.mode) 输出结果：JPEG (500, 300) RGB format 这个属性标识了图像来源。...如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。...9、增强图形 要进行更高级的图像增强，可以使用ImageEnhance模块中的类 。从图像创建后，可以使用增强对象快速尝试不同的设置。您可以通过这种方式调整对比度，亮度，色彩平衡和清晰度。

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Python Pillow(PIL)库的用法介绍(二)

在上一篇文章中介绍了Pillow库的一些基本用法，参考：Python Pillow(PIL)库的用法介绍 Pillow库的功能非常多，本文继续介绍。...composite(image1, image2, mask): 将两张图片复合成一张图片，使用蒙版。composite()是Image模块中的一个函数，不是Image类中的方法，有3个参数。...image1, 复合的第一张图片。 image2, 复合的第二张图片。图片的尺寸和模式必须与第一张图片相同，否则报错。 mask, 蒙版。...如果图像的模式为'1'或'P'，则始终设置为Image.NEAREST。 expand, 可扩展性。传入数字0或1，表示布尔值，默认为0。如果值为0，对图片旋转后，返回图片的尺寸与原图尺寸一样。...将每个像素点随机移动到指定距离范围内的另一个点，distance表示每个像素点的随机变化距离，处理后的图片有“粒度”的变化。

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Python从0到100（二十三）：用Python处理图像

而在数字世界里，红、绿、蓝(RGB)光的组合形成了我们在屏幕上看到的各种颜色。计算机通过调整这三种颜色的强度来产生不同的颜色，并且可以表示透明度（通过RGBA值，其中A代表Alpha通道）。...名称 RGB值 名称 RGB值 白色 (255, 255, 255)红色 (255, 0, 0)绿色 (0, 255, 0) 蓝色 (0,...0, 255)灰色 (128, 128, 128)黄色 (255, 255, 0)黑色 (0, 0, 0) 紫色 (128, 0, 128)像素：图像的基本单元，每个像素都有一个特定的位置和颜色值...要安装Pillow，可以使用pip：pip install pillowPillow的核心是Image类，它允许你读取和操作图像。...，如Pillow和OpenCV，这些库可以帮助我们完成从简单的图像编辑到复杂的图像分析的各种任务。

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【推荐收藏】介绍2种Python绘制词云的手法，你会偷偷pick谁呢？

更多参数设置说明 我这边之前一直是用的jieba+wordcloud，后来看到有朋友在用基于wordcloud的更高颜值的stylecloud，于是最近开始使用jieba+stylecloud了。...其核心主要在 配色方案 和 蒙版方案 上，其配色方案是让词云图更美观优雅的点，只能使用其提供的蒙版方案上我觉得反而让自由空间变小了，所以今天我们会介绍如何自定义蒙版！...自带的蒙版方案 stylecloud蒙版方案是使用的Font Awesome里现成的icon来实现了，由于这里有海量的图标，大家总能找到自己想要的吧。...如何自定义蒙版图 通过上面的例子，我们发现stylecloud提供的蒙版功能只能选择它所固有的，如果我想自定义设置任意的蒙版效果，该如何下手呢？...mask 传递的是 mask_array 的值，具体不需要知道这个值怎么来的，我们要做的是如何 传递自定义的蒙版背景nd-array值。

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Python图像处理

编号技能点描述级别 1了解Pillow库的基本操作★ 2掌握图像格式转换★★ 3u掌握改变图像尺寸★★★ 4掌握剪裁图像★★★ 5掌握滤镜处理★★★ 注： "★"理解级别 "★★"掌握级别 "★★★"...应用级别 本章学习目标 本章开始学习Python图像处理，需要同学们理解如何使用Pillow来操作图像，实现格式转换，改变大小尺寸，裁剪，滤镜处理。...下面，我们打开当前目录下名为python.gif的图像文件。 将其转换为JPEG格式，并保存在python_convert,jpg文件中。 可以看到，程序在读取完文件之后将图像模式转为了RGB。...在上面例子中，我们注意去除了每个像素的像素值并进行反色（255减去色值）。等所有像素值处理完毕之后，用putdata方法替换了Image类的对象的像素。...1.5.3总结 getpixel方法的传值参数为含有横纵坐标（起点为0）两个值的元祖。改写指定位置像素值时使用putpixel方法。

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总结 | 基于OpenCV提取特定区域方法汇总

使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度 2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声 3....面积大于某个阈值（在此示例中，值7000可以正常工作）。 对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。...现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...用于提取我们的ROI的蒙版 在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...用于ROI提取的备用倒置掩模（图像源作者） 然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ?

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图像分割应用：背景虚化！学会这招，又发现新大陆

在此步骤中，我们创建图像的副本，然后，通过将背景中的值替换为0，并在已创建蒙版的位置保留255，将背景和前景与分割后的图像分开，此处7表示汽车类别。...正如上一步中所述，背景已被黑色替换，汽车蒙版已变为白色，同样，通过替换这些值，我们也没有丢失任何重要信息。 3.2：调整蒙版图像的大小使其等于原始图像。...3.3：二值化 由于调整了大小，图像生成的值在0,1,2…255之间，为了再次将值限制在0–255之间，我们必须使用Otsu的Binarization技术对图像进行二值化。...输出将保持不变，与上一个没有任何区别。 步骤4：为阈值图像添加颜色。 现在我们完成了二值化，是时候将灰度图像转换为RGB图像了。...在输出中，将颜色应用于图像后，它包含两个唯一的像素值，即0，255。 我们将在接下来的步骤中应用背景模糊。 4.1：对原始图像应用模糊处理。 接下来，让我们将背景模糊效果应用于原始输入图像。

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基于OpenCV的特定区域提取

使用“ cvtColor（）”将RGB图像转换为灰度 2. 通过应用模糊函数“ GaussianBlur（）”来消除灰度图像中的噪声 3....面积大于某个阈值（在此示例中，值7000可以正常工作）。 对于第一部分，我们将使用OpenCV的“ boundingRect（）”检测每个轮廓的边界矩形，并检查纵横比（高宽比）是否接近1。...现在我们已经确定了四个部分，我们需要构建图像蒙版，这将使我们能够从原始图像中提取所需的特征。...在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。

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高真实感、全局一致、外观精细，面向模糊目标的NeRF方案出炉

alpha 蒙版。...然后，研究者将附近的射线合并为局部特征 patch，并使用卷积体渲染器将其解码为 RGB 和蒙版。他们在最终输出上使用对抗训练策略，以促成精细的表面细节。...在 reference 阶段，该方法一次渲染整个图像，而不是渲染每个 patch。 该方法的主要思想是使用空间卷积机制对不透明信息进行显式编码，以改进神经辐射场方法（NeRF），对高频细节进行建模。...受 NeRF 启发，研究者采用了类似的隐式神经辐射场来表征使用多层感知器的场景，以及沿投射射线方向预测密度和颜色值的体融合（volumetric integration）。...结果发现，该方法可以从视线不一致的 alpha 蒙版中恢复缺失的部分不透明度，例如猫的胡须，如第一行所示，而 IBOH 则会失败，并出现严重的伪影。

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在PyTorch中使用DeepLabv3进行语义分割的迁移学习

介绍 让我们首先简要介绍图像分割。分割任务的主要目标是输出像素级输出蒙版，其中将属于某些类别的区域分配给相同的不同像素值。...如果通过为每个类别分配不同的颜色来对这些细分蒙版进行颜色编码以使其可视化，那么你就会得到一个类似于儿童涂色书中的图像。下面显示了一个示例： ? 分割在计算机视觉和图像处理领域已经存在很长时间了。...图像包含混淆区域，例如阴影，溢油和水渍。这些图像是使用普通的iPhone5相机拍摄的。数据集包含118张图像，并具有对应的裂纹像素级别蒙版，所有蒙版的大小均为320×480。...为了进行分割，我们将一个地面真相掩码图像作为标签，而不是一个可以热编码的单值数字标签。蒙版具有可用的像素级注释，如图3所示。因此，用于输入和标签的训练张量将是四维的。...getitem：每当您使用object [index]访问任何元素时，都会调用此方法。因此，我们需要在此处编写图像和蒙版加载逻辑。

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用Python做个色情图片识别

项目介绍 本项目将使用python3去识别图片是否为色情图片，会使用到PIL这个图像处理库，并且编写算法来划分图像的皮肤区域 介绍一下PIL： PIL（Python Image Library）是一种免费的图像处理工具包...，这个软件包提供了基本的图像处理功能，如：改变图像大小，旋转图像，图像格式转化，色场空间转换（这个我不太懂），图像增强（就是改善清晰度，突出图像有用信息），直方图处理，插值（利用已知邻近像素点的灰度值来产生未知像素点的灰度值...region、横坐标x、纵坐标y 遍历所有像素时，我们为每个像素创建一个与之对应的Skin对象，并设置对象的所有属性，其中region属性即为像素所在的皮肤区域编号，创建对象时初始化为无意义的None。...关于每个像素的id值，左上角为原点，像素id值按照像素坐标排布，那么看起来如下图： 其实id的顺序也即遍历的顺序。...前面的代码中我们有获得图像的像素的 RGB 值的操作，设置像素的 RGB 值也就是其逆操作，还是很简单的，不过注意设置像素的 RGB 值时不能在原图上操作： # 将在源文件目录生成图片文件，将皮肤区域可视化

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用于类别级物体6D姿态和尺寸估计的标准化物体坐标空间

我们方法的核心是卷积神经网络（CNN），它可以从单个RGB图像联合估计对象类别，实例蒙版和多个对象的NOCS映射。...一个CNN，可共同预测RGB图像中多个未见过的对象的类标签，实例蒙版和NOCS映射。我们在姿态拟合算法中将NOCS图与深度图一起使用，以估计完整的6D姿态和对象尺寸。...CNN仅从RGB图像估计类别标签，实例蒙版和NOCS映射。我们在CNN中不使用深度图，因为我们想利用不包含深度的现有RGB数据集（例如COCO）来提高性能。...图3.我们方法的输入是具有多个对象的场景的RGB和深度图像。我们的CNN会为RGB图像中的每个对象预测类别标签，实例蒙版和NOCS映射（颜色编码）。...为此，我们使用RGB-D相机的内部和外部特性将深度图像与彩色图像对齐。然后，我们应用预测的对象蒙版以获得检测到的对象的3D点云Pm。我们还使用NOCS映射获得Pn的3D表示。

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