本节讲解如何利用opencv、PIL、 scikit-image等工具进行图像读取、图像保存、图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等基本操作。
PIL有如下几个模块：Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块
为了能够在应用程序中添加3D模型，我们需要一个3D渲染器框架。在本节中，我们将了解SceneKit的场景编辑器。这是一个很好的空间，可以帮助您可视化3D模型，编辑它，播放动画，模拟物理等。
数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。
2021-12-10 21:57:19.573 | INFO | __main__:image_stitching:49 - 待拼接图片的原尺寸: (460, 460) 2021-12-10 21:57:19.575 | INFO | __main__:image_stitching:52 - 待拼接图片重置尺寸: (1280, 1280) 2021-12-10 21:57:19.654 | INFO | __main__:image_stitching:58 - --- width=1280,heigh=1280 2021-12-10 21:57:20.915 | INFO | __main__:<module>:75 - 左右拼接完成 --- 2021-12-10 21:57:21.070 | INFO | __main__:image_synthesis:12 - 母图尺寸：(2560, 1280) 2021-12-10 21:57:21.071 | INFO | __main__:image_synthesis:14 - 子图尺寸：(460, 460) 2021-12-10 21:57:21.073 | INFO | __main__:image_synthesis:17 - 子图重置比例: 1.1130434782608696 2021-12-10 21:57:21.075 | INFO | __main__:image_synthesis:22 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.076 | INFO | __main__:image_synthesis:25 - 防止子图尺寸大于母图 2021-12-10 21:57:21.102 | INFO | __main__:image_synthesis:29 - 重置后子图尺寸：(413, 413) 2021-12-10 21:57:22.817 | INFO | __main__:<module>:79 - --- end --- res = C:/Users/xpp/Desktop/Lena\synthesis_.png 算法：图像覆盖堆叠是包括图像读取，图片尺寸读取，重置图片大小，图片等比缩放，图片拼接，图片覆盖与堆叠（子母图）在内。 链接：https://www.cnpython.com/tags/290753
【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】01 了解 iVX 完成新年贺卡 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】02 数值绑定及自适应网站制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】03 事件及猜数字小游戏 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】04 画布及我和 iVX 合照 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】05 画布及飞机大战游戏制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】06 数据库及服务 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】07 08 新闻页制作 【iVX 初级工程师培训教程 10篇文拿证】09 聊天室制作
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。
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法，原理简单，实现方便，个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起，从aHash开始，对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道（bands）、模式（mode）、尺寸（size）、坐标系统（coordinate system）、调色板（palette）、信息（info）和滤波器（filters）。
由于计算资源有限，开发轻量级目标检测器是必要的。为了降低计算成本，如何生成冗余特征起着至关重要的作用。
Inception，来源于论文Network in Network和电影Inception中的台词：we need to go deeper。GoogLeNet在2014年的ImageNet比赛中获得第一名。
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
本文介绍了单次多框检测（Single Shot MultiBox Detector, SSD）算法，该算法是一种基于深度学习的目标检测算法，主要应用于计算机视觉领域。SSD算法可以同时检测多个目标，并且能够在不增加计算量的情况下提高检测精度。该算法具有速度快、精度高的特点，是当前比较流行的物体检测算法之一。
代码部署后可能存在的BUG没法实时知道，事后为了解决这些BUG，花了大量的时间进行log 调试，这边顺便给大家推荐一个好用的BUG监控工具 Fundebug。
首先我们需要了解一下PIL（Python Imaging Library）,它是Python2中非常强大的图像处理标准库，但只支持到Python2.7。Pillow是在PIL的基础上创建了兼容的版本，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性。
我们在前面已经见过了图像读取函数imread()的调用方式，这里我们给出函数的原型。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个：通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)
作者：matrix 被围观: 1,388 次 发布时间：2013-06-02 分类：兼容并蓄 | 无评论 »
输入 Python。Pillow 是一个用于与图像文件交互的第三方 Python 模块。该模块有几个功能，可以轻松地裁剪、调整和编辑图像的内容。Python 能够像处理 Microsoft Paint 或 Adobe Photoshop 等软件一样处理图像，因此可以轻松地自动编辑成百上千的图像。运行pip install --user -U pillow==6.0.0就可以安装 Pillow 了。附录 A 有更多关于安装模块的细节。
参数二：dst，输出下采样后的图像，图像尺寸可以指定，但是数据类型和通道数与src相同，
作者：Akula Hemanth Kumar deephub翻译组：孟翔杰 目录 1.缩放 2.平移 3.旋转 4.仿射变换 5.透视变换 缩放 图像缩放是指调整图像的大小 magnification
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块，对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。 open类
构建图像的高斯金字塔是解决尺度不确定性的一种常用方法。高斯金字塔是指通过下采样不断的将图像的尺寸缩小，进而在金字塔中包含多个尺度的图像，高斯金字塔的形式如图3-30所示，一般情况下，高斯金字塔的最底层为图像的原图，每上一层就会通过下采样缩小一次图像的尺寸，通常情况尺寸会缩小为原来的一半，但是如果有特殊需求，缩小的尺寸也可以根据实际情况进行调整。由于每次图像的尺寸都缩小为原来的一半，图像尺缩小的速度非常快，因此常见高斯金字塔的层数为3到6层。OpenCV 4中提供了pyrDown()函数专门用于图像的下采样计算，便于构建图像的高斯金字塔，该函数的函数原型在代码清单3-51中给出。
我们经常会遇到一些对于多媒体文件修改的操作，像是对视频文件的操作：视频剪辑、字幕编辑、分离音频、视频音频混流等。又比如对音频文件的操作：音频剪辑，音频格式转换。再比如我们最常用的图片文件，格式转换、各个属性的编辑等。因为多媒体文件的操作众多，本文选取一些极具代表性的操作，以代码的形式实现各个操作。
这是渲染教程系列的第14篇文章。上一章我们介绍了延迟着色，这次我们把雾效果添加到场景中。
在2020年，华为在智能手机和可穿戴设备的市场份额将在中国排名第一，而TWS耳机将实现80％的增长。
PIL也支持一些特殊的模式，包括RGBX（有padding的真彩色）和RGBa（有自左乘alpha的真彩色）。
如果需要做图片识别那么必定需要大量的训练素材，我们通常使用爬虫来获取，python爬取bing图片，python爬取百度图片，但是怕取下来的图片大小不一，再进行训练之前必须进行裁剪和压缩，今天就来讲一讲图片压缩，下面这个例子是我做一个项目时用到的
学习数字图像处理，第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
Faster r_cnn 训练神经网络时，从GitHub上clone作者的代码，并创建了自己的数据库。但是由于源代码中输入的图像的大小有一定的限制，一般在500-750之间， 自己创建的图像数据库中图像过大，因此用python 批量更改图像尺寸到统一大小。
尺度，顾名思义就是说图像的尺寸和分辨率。在我们进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，我们称为尺度调整。
除了opencv专门用来进行图像处理，可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外，python中还有其他库用来进行简单的图像处理，比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作，下面对这些库进行详细的介绍。
机器学习中一个重要的话题便是模型的泛化能力，泛化能力强的模型才是好模型，对于训练好的模型，若在训练集表现差，在测试集表现同样会很差，这可能是欠拟合导致。欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。
ImageFilter模块提供了滤波器相关定义；这些滤波器主要用于Image类的filter()方法。
今年，Apple发布了ARKit 2的新功能。其中之一就是图像检测。这是一个非常酷的功能，允许您在用户的环境中跟踪2D图像，并在其上放置增强现实内容。在本课程中，您将学习如何通过检测您喜欢的任何图像以及如何在呈现模型时更改模型的材质，将您自己的3D模型放置在任何对象之上。
PS作为世界四大发明之一可以说被广大网友用到了极致，只有你想不到的没有我P不了的，任何正经的图片在都可以变成搞笑图片（比如下图）当然也可以用ps做一点正经的事情。
几天前的给头像加国旗，当时我们 Python 代码来实现时，采用的思路是以头像做背景，向上贴中间透明的带有国旗的头像框图。
但，这种方法有一个很明显的不足，就是需要提前知道元素的尺寸。否则margin负值的调整无法精确。此时，往往要借助JS获得。
CSS3 中的 Transform 转换 , 可以实现 标签元素 的 位移 / 旋转 / 缩放 ;
选自arXiv 作者：AXel Sauer 机器之心编译 编辑：赵阳 扩散模型在文本到图像生成方面是最好的吗？不见得，英伟达等机构推出的新款 StyleGAN-T，结果表明 GAN 仍具有竞争力。 文本合成图像任务是指，基于文本内容生成图像内容。当下这项任务取得的巨大进展得益于两项重要的突破：其一，使用大的预训练语言模型作为文本的编码器，让使用通用语言理解实现生成模型成为可能。其二，使用由数亿的图像 - 文本对组成的大规模训练数据，只要你想到的，模型都可以合成。 训练数据集的大小和覆盖范围持续飞速扩大。因
1. open（filename） : 根据参数加载图像文件。建议采用文件的全路径,如下面的文件位于d盘中
H.264 帧间预测是利用已编码视频帧/场和基于块的运动补偿的预测模式。与以往标准帧间预测的区别在于块尺寸范围更广（从16×16 到4×4）、亚像素运动矢量的使用（亮度采用1/4 像素精度MV）及多参考帧的运用等等。
Python 2.7 IDE Pycharm 5.0.3 Firefox浏览器：47.0.1 PIL : Pillow-3.3.0-cp27-cp27m-win_amd64.whl PIL第三方库的下载 win下安装whl文件 http://www.cnblogs.com/2589-spark/p/4501816.html Pytesser：依赖于PIL ，Tesseract 了解pytesser及基本使用 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5d56279201017ft
在Python2中，PIL(Python Imaging Library)是一个非常好用的图像处理库，但PIL不支持Python3，所以有人(Alex Clark和Contributors)提供了Pillow，可以在Python3中使用。
池化的作用则体现在降采样：保留显著特征、降低特征维度，增大 kernel 的感受面。 另外一点值得注意：pooling 也可以提供一些旋转不变性。 池化层可对提取到的特征信息进行降维，一方面使特征图变小，简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现；一方面进行特征压缩，提取主要特征。
还记得当时刷屏朋友圈的@微信官方，给自己头像加国旗吗？本文教大家用十三行Python代码实现该功能。
这个数据集是我们在后面学习中将会用到的图形分类数据集。它的图像内容相较于手写数字识别数据集MINIST更为复杂一些，更加便于我们直观的观察算法之间的差异。
如果想将色彩（0，255，0，255）更改为半透明时，可以使用下面的的矩阵运算来表示
此外，Pillow 还提供了更多的功能和方法，包括图像旋转、调整亮度、对比度等操作。通过学习以上基本操作，可以逐步探索 Pillow 的更多功能。
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