在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以,在做图像处理之前,我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。
如果你是一个数据挖掘爱好者,那么验证码是你避免不过去的一个天坑,和各种验证码斗争,必然是你成长的一条道路,接下来的几篇文章,我会尽量的找到各种验证码,并且去尝试解决掉它,中间有些技术甚至我都没有见过,来吧,一起Coding吧
PIL 全称为 Python Imaging Library,已经是 Python 平台事实上的图像处理标准库了。PIL 功能非常强大,但 API 却非常简单易用。**由于 PIL 仅支持到 Python 2.7,**加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容版本 Pillow(因此 Pillow 兼容 PIL 的绝大多数语法),支持最新的 Python 3.x,又加入了许多新特性,因此推荐使用 Pillow。
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。
注:这学期开了一门Photoshop的课程,第一节课讲了图像处理的相关知识,特将内容整理如下,方便日后学习和查阅。 软件环境:PhotoshopCS6 一、位图与矢量图 1、位图 位图也称点阵图,它是由许多点组成的,这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后,便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息,从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是,由于位图图像与分辨率有关,它所包含的图像像素数目是一定的,若将图像放大到一定程度后,图像就会失真,边缘出现锯齿。 2、矢量图 矢量图也称向量式图
色深用 2 的幂指数来表示,bit 数愈高,色深值便愈高,影像所能表现的色彩也愈多。
RGB 颜色模式用于设计网站和电视等数字通信。CMYK 颜色模式用于设计印刷通讯,如名片和海报。
【导读】在当今互联网飞速发展的社会中,数量庞大的图像和视频充斥着我们的生活,让我们需要对图片进行检索、分类等操作时,利用人工手段显然是不现实的,于是,计算机视觉相关技术便应运而生,并且得到了快速的发展
相信很多人都碰到过这样的情况,偶然碰到令人心仪的创意字体或是美丽景色的话,我们可以选择用摄像机拍摄下来将其收藏。但是如果想要在自己的作品上应用这种颜色或是字体的话,却是爱莫能助的。 但现在,这种不可能
在开发爬虫的过程中会遇到一种常见的反爬措施,验证码。验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写,是一种区分用户是计算机还是人的公共全自动程序。
当一束白光通过一个玻璃棱镜时,出现的光束 不是白光,而是由一端为紫色到另一端为红色的 连续彩色谱组成
首先,表明一个问题,Pillow和PIL不是一个东西,Pillow 是一个对 PIL 友好的分支,两者的作者是不同的,由于PIL的更新计划太慢了,作者计划一年更新两次,有一些问题无法及时解决,导致Pillow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。
说起印刷设计,很多设计师都会觉得头疼,新手设计更可能会踩入雷区,一点细节没处理好就会导致最后的印刷成品出问题,造成巨大的损失。平面设计是印刷设计的基础,了解相关的印刷知识及工艺对我们的平面设计很有必要,有助于我们在设计初期便能考虑到成品能否实现,对于成本的控制以及工艺的选择都具有指导意义。
SCI论文图片的编辑是一门简单,却不容易的学问。在编辑图片的过程中,涉及到很多软件的配合使用,同时我们的目的不仅是满足投稿杂志的参数要求,还希望尽量做得美观好看。
最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能。因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了。在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便。大家可以在 http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm 下载和学习。
最近在搞opencv来做一些简单的图像识别,既然涉及到图像识别,那么首先我们要把图像重新认识一下,大部分人看到一张照片可能就是单纯的一张照片,在一些做图像处理的人的眼中,可不就这么简单了。 计算机图形的分类 (1)位图(Bitmap) 也叫做点阵图,删格图象,像素图,简单的说,就是最小单位由象素构成的图,缩放会失真。构成位图的最小单位是象素,位图就是由象素阵列的排列来实现其显示效果的,每个象素有自己的颜色信息,在对位图图像进行编辑操作的时候,可操作的对象是每个象素,我们可以改变图像的色相、饱和度、明度,从而
懂业务+会选择合适的算法+数据处理+算法训练+算法调优+算法融合 +算法评估+持续调优+工程化接口实现
Lab色彩模型是由照度(L)和有关色彩的a, b三个要素组成。L表示照度(Luminosity),相当于亮度,a表示从红色至绿色的范围,b表示从蓝色至黄色的范围。如果我们想在数字图形的处理中保留尽量宽阔的色域和丰富和色彩,最好选择Lab色彩模型进行工作,图像处理完成后,再根据输出的需要转换成RGB(显示用)或CMYK(打印及印刷用)色彩模型,在Lab色彩模型下工作,速度与RGB差不多快,但比CMYK 要快很多。这样做的最大好处是它能够在最终的设计成果中,获得比任何色彩模型都更加优质的色彩。 RGB色彩模式是
本文介绍了SLIC超像素分割算法,该算法是一种基于图像的局部特性进行分割的算法,能够生成较为均匀的超像素,具有较好的分割效果。具体实现包括初始化种子点、重新选择种子点、距离度量、迭代优化和增强连通性五个步骤。该算法在图像分割、目标识别等领域有较广泛的应用。
之前做个设计,现在从事IT,脑子里面关于RGB,RGBA,CMY,CMYK,YUV,但是具体理论还是不扎实。若干年前之前写过《水煮RGB与CMYK色彩模型—色彩与光学相关物理理论浅叙》《三色视者与四色视者身后的理论基础:色彩原理》
色相是用来区别区别颜色的标志,是光由于波长、频率的不同而产生的性质。色相是在光谱上自然分割的结果。
S:表示颜色的饱和度,表示颜色的纯度和该颜色的最大纯纯度之间的比率。。范围 0-1
情人节刚过,我还是单身,我想了一下原因,是我的拍照技能不行,也有我对女神表白的套路太过老的原因,我没有体现出身为程序猿的优势,虽然我们拍照不行,但是我们 身为程序猿,可以改进我们拍照的质量,也可以有创新的表白方式,比如使用代码来提升照片的质量,将表白写进照片里,都是创意,提升表白的成功率。Python能不能帮我们实现这两个创意呢?of course,Python是万能的。我们可以使用pillow来实现我们的目标。
函数语法 A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(…)
Photoshop 格式 (PSD) 是默认的文件格式,扩展名为“.psd”,而且是除大型文档格式 (PSB) 之外支持所有 Photoshop 功能的唯一格式。
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布,可以在项目网站下载:http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
单位: 像素每英寸(像素/英寸) pixcel per inch PPI
原文地址:https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
这个问题对每个人来说都很棘手,尤其是平面设计师。如果客户指着太阳说“这就是我希望我的广告设计的色”,我们则很难确定相同的方式感知该颜色。
目前 PDF 是提供客户、印刷厂与同事之间进行沟通最方便的文件格式,在提交给报纸杂志出版商的广告与媒体文件格式也都是以 PDF 为标准,打印机最终输出的文件也是高分辨率的 PDF 文件。
作为一个平面设计师在设计作品的时候,使用的软件工具时常会互相转换,经常被使用的有cdr和ps,这是两款非常不错的设计软件,但是由于都有设计功能,很多初学者不知道如何选择,今天就给大家分享一下cdr和ps的区别有哪些,cdr和ps哪个难学的问题。
最近工作中的爬虫小知识,主要是python+selenium自动化截图以及tesseract的验证码自动校验(其实tesseract的正确率很差)。
前几天做项目时,发现一个奇怪的现象,从后台获取的图片,在IE浏览器端,有一部分不会显示,仔细研究发现是图片本来是.jpg格式,后台传过来的图片后缀已经被改成了.png格式或者其它格式导致IE浏览器无法识别。
JPEG是一种比较成熟的图像有损压缩格式,经过JPEG压缩,图像质量会有所损失,但是,人眼是很不容易分辨出来这种差别的。jpeg图像在质量和存储空间得到了一个相对平衡的状态。不过jpeg文件在组织方式上略显复杂,详细请向下看。
【导读】今天分享一篇清华大学刚出的论文,研究思路很新颖。现在很多论文都是改模型,但本文介绍的论文更多的是从数据角度(颜色空间)来分析,也有点像数据增广的意思。在常用的图像分类数据集上,改进效果十分明显。
Android高效内存:让图片占用尽可能少的内存 一、让你的图片最小化 1.1 大图小图内存使用情况对比 大图:440 * 336 小图:220 * 168 资源目录:xhdpi 小图的高宽都是
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RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准,是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的,RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色,这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色,是运用最广的颜色系统之一。
这个过程中会把图片拆成8X8的小块对每一个小块都做了操作,用64X64的基底进行加权重新计算后重新映射成新的8X8的块(这个新的8X8的块如果修改了之后人眼是观测不出来的,也就是cbcr空间的压缩)
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。
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。
donkeycar有一点做的很好,每一个小的应用都会使用自己的工具生成一个库,今天读的就是这一块的代码。
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。
perfectly clear workbench Mac 带有几个不同的预设组,每个预设组专为特定类型的摄影或校正设计而设计,为您的图像增加深度和清晰度,同时消除噪点,功能强大!
python在人工智能方面可以毫不客气的说,比其他的所有语言都要有优势,因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。
YUV简介 YUV是一种颜色编码方式,跟我们熟悉的RGB同样用户与编码颜色的一种数据格式。彩色图像常见的格式有RGB,YUV,CMYK等等。 YUV的存储方式 我们都知道RGB是按照Red,Green,Blue三原色来表示彩色图像的。 YUV中的Y代表“灰度值”. UV代表“色度值”. 简单说下YUV的历史原因方便记忆,YUV产生与黑白电视和彩色电视的过渡时间,使用YUV格式可以兼容黑白电视信号,对于黑白电视只需要使用Y值就可以了。更重要的是YUV相对于RGB占用的带宽非常小,并且RGB和YUV可以互相
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