交叉编译脚本参考 : 之前已经做过两个函数库的交叉编译脚本 , FFMPEG 和 x264 开源库 , 而且都是使用 configure 生成 Makefile 文件 ;
python图像处理 from PIL import Image """打开图片""" pil_im=Image.open('test1.jpg').convert('L') #打开图片,后跟函数功能为转变成灰色 #print(pil_im) #打印图片属性GF """改变图片大小""" #pil_im.thumbnail((1000,1000)) #按比例改变图片大小(以最小值为标准) #pil_im=pil_im.resize((128,128)) #不管比例强制更改图片大小 """剪切图片""" #box=(100,100,400,400) #定义一个盒子 #region=pil_im.crop(box) #使用定义的盒子来剪切图片 """旋转图片""" #region=region.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转180度 #pil_im=pil_im.rotate(30) #逆时针旋转30度 """将图片粘贴到另一张图片中""" #pil_im.paste(region,box) """显示图片""" #pil_im.show() #将图片显示出来 """保存图片""" #pil_im.save('newname.jpg')
由于从上篇博文 “荔枝派Zero(全志V3S)驱动开发之RGB LCD屏幕显示bmp图片” 中只实现了显示 bmp 图片,实际上我们很常用到的图片多数是 jpg 格式图片,因此我们需要折腾一下,实现 jpg 文件的显示。
环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git 、cmake 、 python-pip 1234567891011121314151617181920212223 # 安装 git$ sudo apt-get install -y git# 安装 cmake$ sudo apt-get install
环境要求: Ubuntu17.10 Python 2.7.14 环境搭建: 1. 安装 Ubuntu17.10 > 安装步骤在这里 2. 安装 Python2.7.14 (Ubuntu17.10 默认Python版本为2.7.14) 3. 安装 git 、cmake 、 python-pip # 安装 git $ sudo apt-get install -y git # 安装 cmake $ sudo apt-get install -y cmake # 安装 python-pip $ sudo apt-
人脸识别很难吗? -- Kangvcar 本文导航 ◈ 环境要求00% ◈ 环境搭建03% ◈ 实现人脸识别19% ◈ 示例一(1 行命令实现人脸识别):19% ◈ 示例二(识别图片中的所有人脸并显示
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名,部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前,我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要,请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
这段代码通过pil生成缩略图,主要通过save函数保存缩略图,自定义了图片的保存位置和原图片位置,可以自己更改,可以指定缩略图的大小。
因为在采集中有图像解析的需求,如今将爬虫架构部署在docker中,需要配置一个PIL中image包的情况,因错误较多。故记录下来。
pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract
今天,是我来到博客园的第五天,发现自己还没有头像,想着上传ubuntu系统中我很喜欢的一个背景图片来当头像,但是因为图片过大,上传失败了。那么,我们如何使用python中强大的PIL库来进行图片裁剪呢?
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。
玩python期间,看到好多用python做的爬虫,感觉挺好玩,就开始了爬虫之旅的学习,期间受一些教程的启发想去试试学校的教务系统,可惜登录需要验证码,于是四处寻找解决方法,最终找到这个大致能看懂的。
Tree 库是一个 Python 的第三方库。这个库主要用于生成树和绘制树的图形。
测试时将带有图片的POST请求发送至ip:5000/v1/object-detection/yolov5s
就像用于数据操作的Pandas和用于可视化的matplotlib一样,scikit-learn是Python构建模型中的佼佼者,建立在NumPy,SciPy和matplotlib之上。
(1).针对于电脑中配备有GPU,且有深度学习需求,搭建一个可用无污染的深度学习环境。
ijg库(http://www.ijg.org/)是用于处理jpeg解码和压缩的库,最新版本为2014发布的版本,可以在官网中下载jpegsr9a.zip 使用vs中个nmake 进行编译,对于这个版本的库,在编译的时候需要注意这几个点: 1. 可以在cmd中使用命令进行编译(前提是,将 nmake的路径配置到环境变量中path下了)形如: 设置三个变量: 变量名 变量值 include D:\Program File
(1)图像验证码:这是最简单的一种,也很常见。就比如CSDN登录几次失败之后就会出验证码。
ImageFont模块定义了相同名称的类,即ImageFont类。这个类的实例存储bitmap字体,用于ImageDraw类的text()方法。
因为是“刚需”,所以网上早有无数的版本。有人已经用过,有人以后可能会用。有没有想过,类似这种小工具,其实你自己也可以实现。
.NET 5已经发布多时了,众所周知,其对容器的支持又上了一个台阶。那么主要有哪些变化呢,接下来我们一起来了解吧。
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)
在开发板上如果想要显示jpeg格式的图片,必须用到libjpeg库,不可能自己去编写jpg的解码代码。
OCR 即Optical Character Recognition, 光学字符识别,是指通过扫描字符,然后通过其形状将其翻译成电子文本的过程。 tesserocr 是Python的一个OCR识别库。GitHub:https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 1 软件安装: 注意:在安装tesserocr前都需要先安装tesseract,具体说明如下: pip install tesserocr #安装tesserocr pip install pillow #
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)。
PIL库是一个具有强大图像处理能力的 Python 第三方库,在 Anaconda 中是已经安装好的,命令行下安装方法如下:
春季是流感的高发季节。不要觉得只是小小的“感冒”,严重起来甚至也会危及生命,而且还没有特效药。因此,身体不适请及时到医院检查。
对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab,集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性,虽然从实验室师兄师姐的口中得知Python的图像处理较之matlab相对复杂(应该只是代码量的问题),但我依然觉得学习python环境比较实用和高效。在进行Python图像处理之前,Pillow是不可或缺的实用性工具,pillow是Python Imaging Library的缩写,Pillow由PIL而来,导入该库使用import PIL。同时感谢Python社区内的翻译工作者,将pillow的英文稳当翻译为汉语文档。传统的PIL库不支持python3,所以使用从PIL派生出来的Pillow库。
.NET Core 目前更新到2.2了,但是直到现在在 .NET Core 本身依然不包括和图片有关的 Image、Bitmap 等类型。对于图片的操作在我们开发中很常见,比如:生成验证码、二维码等等。在 .NET Core 的早期版本中,有 .NET 社区开发者实现了一些 System.Drawing 的 Image等类型实现的组件,比如 CoreCompat.System.Drawing、ZKWeb.System.Drawing等。后来微软官方提供了一个组件 System.Drawing.Common实现了 System.Drawing 的常用类型,以 Nuget 包的方式发布的。今天就围绕它来讲一讲这里面的坑。
加入教室的新同学看这里 ☞ 给新同学:编程教室资源索引 另外一些书籍推荐 ☞ 几个以前发过、回复过很多次、比较有用的学习资源 代码方面的问题,欢迎大家在论坛上发帖讨论(有问必回):bbs.crossincode.com 最近有同学表示在找工作面试时遇到了在我们【每周一坑】栏目中做过的题目,于是轻松搞定。所以说嘛,功夫不负有心人,多写代码绝对是有好处滴 : 本周的问题和寻路有关: 现有一个 m × n (m,n 都小于 100)的网格,位于左上角的 A 要去寻找右下角的 B,A 只能向下或者向右行走,现在问题
之前实践了下face++在线人脸识别版本,这回做一下离线版本。github 上面有关于face_recognition的相关资料,本人只是做个搬运工,对其中的一些内容进行搬运,对其中一些例子进行实现。
阻碍我们爬虫的。有时候正是在登录或者请求一些数据时候的图形验证码。因此这里我们讲解一种能将图片翻译成文字的技术。将图片翻译成文字一般被成为光学文字识别(Optical Character Recognition),简写为OCR。实现OCR的库不是很多,特别是开源的。因为这块存在一定的技术壁垒(需要大量的数据、算法、机器学习、深度学习知识等),并且如果做好了具有很高的商业价值。因此开源的比较少。这里介绍一个比较优秀的图像识别开源库:Tesseract。
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
跟着我做,做成功就去表白,不介意的话表白成功给我打个赏。第一步是制作网站;第二步是部署网站,第三步是二维码制作。所有源码我都给了大家,如果你是小白,中途遇到不会的问题,可以主页加群联系我(粉丝群少的可怜)
Multipass 是一个轻量虚拟机管理器,是由 Ubuntu 运营公司 Canonical 所推出的开源项目。运行环境支持 Linux、Windows、macOS。在不同的操作系统上,使用的是不同的虚拟化技术。在 Linux 上使用的是 KVM、Window 上使用 Hyper-V、macOS 中使用 HyperKit 以最小开销运行VM,支持在笔记本模拟小型云。
说起虚拟机工具大家最熟悉的自然是 VMware,功能很多很强大,最让我认可的地方就是可以非常方便的修改虚拟机的配置,让虚拟机达到自己想要的性能~~
“ 任何的课程都逃不开理论的支持 & 课程还在录制中,请关注公众号获取最新消息~” 任何的课程都逃不开理论的支持 久等了各位,在Asp.NET Core2.0 项目实战入门视频课程结束后,根据发起的投票信息。Docker 排在首位。按照结果,我们开始进行Docker视频课程的录制。 在课程开始之前,我给大家准备了课件信息。和一些需要提前掌握的理论知识和概念。 适合您吗? 您如果想了解Docker,想利用Docker进行开发,那么本系列课程就比较适合你了。 我会讲解如何Docker和Ubuntu实战练习Do
https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
对于从事IT技术行业的我们,大家对VMware虚拟机应该都比较熟悉,平时自己搭个学习、测试、开发环境啥的,还真离不开它。
tesserocr 是 python 的一个 OCR 库,它是对 tesseract 做的一层 Python API 封装,所以他的核心是tesseract。
操作系统:ubuntu18.04 X64位 和 嵌入式Linux操作(ARM)
完成之后如图所示(由于我已经创建了labelme故这里用labelme1代替)
你好,欢迎阅读 TensorFlow 目标检测 API 迷你系列。 这个 API 可以用于检测图像和/或视频中的对象,带有使用边界框,使用可用的一些预先训练好的模型,或者你自己可以训练的模型(API 也变得更容易)。
我们知道,在前端界有一个共识:速度就是生命,带宽就是金钱。怎样将页面加载速度有效提升是无数前端工程师无时不刻在思考的课题,目前的网络环境中,除了视频,图片仍旧是占用流量较大的一部分,对于app端尤其如此,因此,如何在保证图片视觉不失真的前提下缩小图片体积,对于节省带宽和电池电量都十分重要,因此Google在十年前提出了一种新的图片压缩格式 :WebP,给图片的优化提供了新的方向。
tesserocr 是 Python 的一个 OCR 识别库 ,但其实是对 tesseract 做的一 层 Python API 封装,所以它的核心是 tesseract。 因此,在安装 tesserocr 之前,我们需要先安装tesseract。
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
本章是关于互操作性的。 我们必须不断提醒自己,NumPy 在科学(Python)软件生态系统中并不孤单。 与 SciPy 和 matplotlib 一起工作非常容易。 还存在用于与其他 Python 包互操作性的协议。 在 Python 生态系统之外,Java,R,C 和 Fortran 等语言非常流行。 我们将详细介绍与这些环境交换数据的细节。
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