NumPy也可以画图吗？当然！NumPy不仅可以画，还可以画得更好、画得更快！比如下面这幅画，只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码，就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE，跟随我的脚步，一起来体验一下交互式编程的乐趣吧，看看如何用NumPy画图，以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
哈喽，努力赚钱买生发水的大灰狼又来了，今天和大家分享一个简单又好玩的Python项目–“图片转字符画”。废话不多说，先上一个效果图迷惑一下众生。
颜色显然比图形风格的其他方面都更加重要，因为颜色使用得当就可以有效显示或隐藏数据中的特征。有许多的好资源都可以了解关于在可视化中使用颜色的技巧，推荐Rob Simmon的《series of blog posts》和这篇进阶的技术文章,matplotlib文档现在也有一个很好的教程，说明了如何在内置色彩映射中构建的一些感知特性。
在上一篇文章《用Python画一个中国地图》中，我们简单描述了一下如何用Python快速画出一个中国地图的轮廓，似乎没有什么实用价值，这一次我们用实际数据填充它，使它看上去更有意义。
在日常做CV的过程中，慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据，甚至来展现一些图片的区别。在Python中，我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多，在这篇文章中，我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业，只能帮助你对一个概念有一个快速入门，知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉，大家共同学习。
去年写过一篇从中央台全国雷达拼图提取 dbz 的文章：Python图像处理实战之从中央气象台全国雷达拼图中提取dbz 。现在一年过去了，这一年中气象局的雷达系统有了一个大的升级，对外发布的图片的风格也发生了变化，我们来看一下前后的对比图。
图像彩色空间互转在图像处理中应用非常广泛，而且很多算法只对灰度图有效；另外，相比RGB，其他颜色空间(比如HSV、HSI)更具可分离性和可操作性，所以很多图像算法需要将图像从RGB转为其他颜色空间，所以图像彩色互转是十分重要和关键的。
【Computing image “colorfulness” with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
原始相机文件不仅对一般的电影制作人很重要，其对于 Netflix 的全球分布式协作环境也很重要。这些文件包含相机传感器捕获的数据。它们代表负片的数字等价物，后期制作流程都离不开它们。使用 OCF 有一些独特的复杂性，而典型的 Netflix YCbCr 流不存在这些复杂性，它们之间的根本区别在于，专业生产相机捕获的数据通常包含原始的、未处理的传感器数据，必须先进行色彩管理，然后才能在标准计算机显示器上查看。
大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。
这一小节说一下Matlab光场工具包的使用，展示重聚焦和多视角的效果。 从Lytro illum中导出的raw数据为.lfp格式的光场图像文件（约52M大小），该文件包含以下几部分：光场图像数据rawdata；metadata；相机序列号 serials；光场图像大小imgSize；拜尔格式 ‘grgb’。为了从.lfp文件中提取出光场图像rawdata，需要用到Matlab光场工具包，该工具包由D. G. Dansereau等人开发，目前有toolbox0.3，toolbox0.4两个版本，toolbox
自然界的各种色彩、人类所感知的色彩以及各种图像设备和计算机软件所使用的颜色可通过色彩空间（Color Space）来描述。
大家好，我是刘文。目前负责微博客户端播放器的研发。今天我演讲的主题是微博HDR视频的落地实践。
一、光和颜色 1 光和颜色 可见光是波长在380 nm～780 nm 之间的电磁波，我们看到的大多数光不是 一种波长的光，而是由许多不同波长的光组合成的。如果光源由单波长组成，就 称为单色光源。该光源具有能量，也称强度。实际中，只有极少数光源是单色的， 大多数光源是由不同波长组成，每个波长的光具有自身的强度。这称为光源的光 谱分析。 颜色是视觉系统对可见光的感知结果。研究表明，人的视网膜有对红、绿、 蓝颜色敏感程度不同的三种锥体细胞。红、绿和蓝三种锥体细胞对不同频率的光 的感知程度不同，对不同亮度的感知程度也不同。 自然界中的任何一种颜色都可以由R，G，B 这3 种颜色值之和来确定，以这 三种颜色为基色构成一个RGB 颜色空间。
PR软件（Adobe Premiere Pro）是一款广泛用于影视后期制作的非线性编辑软件，其专业的功能和用户友好的界面赢得了众多影视制作公司和自媒体人的喜爱。本文将基于实际案例，介绍关于PR软件独特的三个功能。
色彩模型vs色彩空间 要解开YCbCr色彩空间这个结，色彩模型（color model)和色彩空间(color space)的区别必须要理解。简单来说两者的关系就像设计与实现之间的关系，针对同一种色彩模型可以有多种不同的实现。比如最常见的RGB色彩模型是根据人的眼睛是通过识别红绿蓝三元色来识别所有颜色的原理进行设计的，可是实际应用的时候我们需要把这个设计予以实现，于是就出现了Adobe RGB、sRGB、ProPhoto RGB等不同版本针对RGB色彩模型实现的色彩空间。
用程序来处理图像和办公文档经常出现在实际开发中，Python的标准库中虽然没有直接支持这些操作的模块，但我们可以通过Python生态圈中的第三方模块来完成这些操作。
为了写好这篇文章, 找了很多资料, 如果对你有帮助的话, 帮忙分享一波, 支持一下, 感谢!!!
说到 CSS 颜色，相比大家都不会陌生，本文是我个人对 CSS 颜色体系的一个系统总结与学习，分享给大家。 先用一张图直观的感受一下与 CSS 颜色相关大概覆盖了哪些内容。 接下来的行文内容大概会按照
每个计算机视觉项目（无论是猫/狗分类器还是为旧图像/电影添加颜色）都涉及处理图像。最后，模型只能与基础数据一样好- 垃圾回收。这就是为什么在这篇文章中，着重于解释在Python中使用彩色图像的基本知识，它们的表示方式以及如何将图像从一种颜色表示转换为另一种颜色表示。
这是有关创建自定义可脚本渲染管道的系列教程的第13部分。这次，我们将添加各种用于颜色分级的工具。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423
对图像的颜色空间做了一个概念性的介绍，并通过代码的方式可视化了每种颜色空间的每个通道所表示的意义。
⚡ Model-Based Image Signal Processors via Learnable Dictionaries
翻译：陈之炎 校对：吴振东、林夕 本文约3600字，建议阅读10分钟本文为大家系统地介绍了OpenCV官方教程。 写在前边 让读者朋友们较为系统地了解和学习OpenCV官方教程，数据派THU翻译组联合研究部共同推出OpenCV官方教程翻译系列。由于所列章节较多，教程将被分为多篇文章持续更新发布。 原文链接：https://docs.opencv.org/4.5.2/de/d7a/tutorial_table_of_content_core.html 目标 我们可以通过多种方式从现实世界中获取数字图像，比如：
图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类。
首先，这篇文章的最终的效果不是很成功。记录一下我在这个失败过程中遇到的问题和尝试过的技术。
网页色彩的使用方式有很多。而我认为，但凡用一件东西，懂得其原理肯定大有裨益。网页色彩也不例外。现在就来死抠一下网页色彩的究竟吧。
将彩色图像，分成b 、g 、r 3个单通道图像。方便我们对 BGR 三个通道分别进行操作。
绘图图例标识离散点的离散标签。对于基于点，线条或区域颜色的连续标签，带标签的颜色条可能是一个很好的工具。在 Matplotlib 中，颜色条是一个单独的轴域，可以为绘图中的颜色含义提供见解。原书是黑白打印的，但是在线版本是彩色的，你可以在这里看到全彩的图形。我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数：
最近遇到了一个需求，就是对图片进行色彩风格转换，让一个物体可以以各种不同的色彩来呈现。
也许你去过的夜店，负责hold住全场音乐的一般是个DJ，可能是一位帅气的小哥哥，或者是一位漂亮的小姐姐，左手扶着耳机，右手在打碟机上飞舞。
选自freecodecamp 作者：Emil Wallnér 机器之心编译 使用神经网络对图片进行风格化渲染是计算机视觉领域的热门应用之一。本文将向你介绍一种简单而有效的黑白图片上色方法，仅需 100 行代码，你也可以搭建自己的神经网络，几秒钟内让计算机自动完成手动工作需要几个月的任务。 今年 7 月，Amir Avni 用神经网络向 Reddit 的 Colorization 社区宣战——那是一个为历史黑白照片上色的版面，用户们通常使用的工具是 Photoshop。 社区用户们惊讶于 Amir 的深度
先来聊聊为什么做数据分析一定要用Python或R语言。编程语言这么多种，Java, PHP都很成熟，但是为什么在最近热火的数据分析领域，很多人选择用Python语言？
这个博客是自己的第一篇博客，瞎写实验中。。。 (2020年2月第一次更新，调整了一下格式，增加了常用的颜色图形式）
通过前面的文章，我们已经对geopandas中的数据结构、坐标参考系、文件IO以及基础可视化有了较为深入的学习。
目前大多数的高动态范围 HDR 混合 Log-GAMMA（HLG）到标准动态范围（SDR）的转换都依赖于一种数学方法，将色彩量从 BT.2100 减少到 BT.709。通常情况下，色调映射将一个色彩空间的亮度分量映射到另一个色彩空间，以实现 HDR 到 SDR 内容之间的非线性映射。
双色发光二极管（LED）能够发出红色和绿色，两种不同颜色的光。正电压指向LED端子之一，使LED发出相应的颜色的光，一次只能有一个引脚接受电压，常用着各种设备的指示灯。
彩色图像：每个像素由R、G、B三个分量表示，每个通道取值范围0~255。数据类型一般为8位无符号整形。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
在matplotlib和cartopy中，其常见的绘图命令，若是带有颜色映射的collection（s）类，则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶与数值的对应。
来源： j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课，涉及到计算机图形学，机器学习，机器视觉，人工智能等等高深领域…… 简单地说，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理，边界区分，面积计算，体积计算，扭曲变形校正。
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