在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式，一种利用了Pillow，还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码，这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。...OpenCV对图片进行裁剪 首先，我们有一张原始图片，如下图所示： ? 然后，我们利用OpenCV对其进行裁剪，代码如下所示： import cv2 img = cv2.imread("....Pillow对图片进行裁剪 接下来，我们看一下使用Pillow如何对图片进行裁剪，代码如下所示： from PIL import Image img = Image.open("....首先我们使用open方法读取图片，然后查看它的size（这里的size和OpenCV中的shape是类似的），size的输出是(1920, 1080)，也就是图片的宽度和高度。...然后，我们使用save方法保存裁剪得到的图片。如下图所示，Pillow可以同样完成OpenCV裁剪图片的工作。 ?
笔者开源了一个Web思维导图mind-map，最近在优化背景图片效果的时候遇到了一个问题，页面上展示时背景图片是通过css使用background-image渲染的，而导出的时候实际上是绘制到canvas...设置重复，但是canvas笔者只找到一个createPattern()方法，且只支持设置重复效果，那么如何在canvas里模拟一定的css背景效果呢，不要走开，接下来一起来试试。...canvas的drawImage()方法 总的来说，我们会使用canvas的drawImage()方法来绘制背景图片，先来大致看一下这个方法，这个方法接收的参数比较多： 只有三个参数是必填的。...，高度没有设置，那么会根据图片的长宽比自动缩放，效果如下： 在canvas中模拟很简单，需要传给drawImage方法四个参数：img、x、y、width、height，img代表图片，x、y代表在画布上放置图片的位置...width、height，也就是图片在canvas中显示的宽高，而在处理background-position时会用到图片的宽高，但是我们传的还是图片的原始宽高，这样计算出来当然是有问题的，修改一下：
，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。...然后我们用白色区域的像素和减去黑色区域的像素和，得到的结果便是该图片区块的“特征”。...这样做的好处是在最初的检测中便可过滤掉大部分不属于人脸的对象，从而无需对所有特征区块都做一遍计算，大大降低了计算时间。 3.2 Python实现 好了，终于可以进入正题了。...秉着知其然还要知其所以然的精神，我们扯了上面之那么长的一段话，现在终于可以来到见证奇迹的时刻了。 几十行代码完成人脸识别，首先需要OpenCV和Python这两个神器。...OpenCV实现了Haar级联，而Python对OpenCV又做了一层封装。
如果你并没有学习过python，可以去看我的python专栏：python 本文的内容：图片的读取，RGB彩色通道，区域裁剪，绘制图像1和文字，均值滤波，特征提取，模板匹配，梯度算法，阈值算法，形态学操作...它以C++为核心语言开发，并提供了多种语言的绑定，包括Python、Java、C等，适用于多种操作系统，如Windows、Linux和macOS。 2....实际的处理中，我们很难遇到噪点这么严重的图片，更多情况下，我们会遇到干净背景中的少数几个噪点，使用均值滤波把它消除。...，比如均一的背景区域变成了黑色，有明暗变化的部分，比如边缘就变成了白色，我们知道一个几何图形的变化往往有剧烈的明暗变化，所以梯度算法也常常用于检测边缘。...OpenCV是一个集轻量、高效、开源与一身的被使用最广泛的计算机视觉工具，非常值得程序员的学习。
本篇文章的目的是利用 Python 从一篮子素材中快速地剪辑卡点小视频这一操作。 ? 2 准 备 工 作 首先，对视频的剪辑需要用到「opencv」库，通过 pip3 安装到虚拟环境中。...# opencv 用于剪辑视频 pip3 install opencv-python 然而，通过 opencv 剪辑的视频只有画面，没有背景音乐。...下面通过 5 个步骤完成卡点视频的剪辑，分别是：剪辑开始视频、合并静态图片视频、合并上面两段视频、给视频加入水印、加入背景音乐。 第一步，我们需要从视频素材文件中剪辑一段 2s 的片段。...ps：为了保证每一张****静态图片都显示 0.5s，并且静态图片生成的视频与第一段视频使用同一帧率，因此我们应该针对每一张图片写入多次，即多帧数据。...利用视频的帧率与总帧数得到视频的总时长，然后利用 ffmpeg 命令对背景音乐做一次裁剪操作，使得视频的长度与背景音乐的时间长度一致。
在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。...在Pillow中如何使用上述定义的坐标系表示一块矩形区域？许多函数或方法要求提供一个矩形元组参数。元组参数包含四个值，分别代表矩形四条边的距离X轴或者Y轴的距离。顺序是(左，顶，右，底)。...使用Pillow操作图像 了解了一些基础知识，可以上手了。首先从读取图片开始，很多图像处理库（如opencv）都以imread()读取图片。Pillow中使用open方法。 ? ?...来看个有趣的例子。 ? 以裁剪后的图像宽度和高度为间隔，在循环内不断粘贴在副本中，这有点像是在拍证件照。 ?...专业人士使用opencv是更好地选择。Python中使用import cv2开始使用吧！
本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...原文链接：https://www.pyimagesearch.com/2016/10/31/detecting-multiple-bright-spots-in-an-image-with-python-and-opencv...如果您想在图像中检测多个亮点，代码会稍微复杂一点，但不会太复杂。不过不用担心:我将详细解释每一个步骤。 看看下面的图片： ? 在这幅图中，我们有五个灯泡。...第7行我们开始循环遍历每个label中的正整数标签，如果标签为零，则表示我们正在检测背景并可以安全的忽略它（9，10行）。 否则，我们为当前区域构建一个掩码。...下面我提供了一个GIF动画，它可视化地构建了每个标签的labelMask。使用这个动画来帮助你了解如何访问和显示每个单独的组件： ? 然后第15行对labelMask中的非零像素进行计数。
一个读者的问题： 我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数： 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。...计算帧数的简单方法 在OpenCV中计算视频帧数的第一种方法非常快——它只是使用OpenCV提供的内置属性来访问视频文件并读取视频的元信息。...现在让我们来看看这个函数是如何在imutils中实现的： # import the necessary packages from ..convenience import is_cv3 import...我们需要is_cv3函数来检查实际的OpenCV使用的是cv2还是OpenCV的哪个版本。 我们在第5行定义count_frames函数。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...在黑色背景上提取的ROI 对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版...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。 ?
为了让Pytho n相应地处理输入数据，我们将导入适当的库。我们将使用OpenCV（cv2）读取图像。...转换为灰度不仅可以减少计算复杂性，而且对于查找轮廓（稍后的步骤）也很重要，因为OpenCV可以从黑色背景中的白色连接对象中查找轮廓。 ? 调整大小并转换为灰度后的图像： ?...我们将OpenCV中的Canny函数应用到预处理后的图像上，以勾勒出其边缘或颜色渐变。 在应用Canny函数之前，我们将首先对图像应用平滑方法以减少噪点。...要将这个想法应用到Python，我们首先将OpenCV findContours函数应用到图4上以查找所有闭合轮廓。...找到后，我们将使用boundingRect函数来定位要裁剪的角点。 ? ? ? 4.找到矩形后，该形状内的信息将为车牌号。 找到正确的轮廓后，我们需要从该轮廓中提取文本。
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...使用非极大抑制可以解决此问题，即我们查看所有重叠的轮廓，然后选择面积最大的轮廓作为最终候选轮廓。逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。...对于黑色背景，我们创建一个黑色画布，然后使用OpenCV函数“ bitwise_and（）”以及先前获得的蒙版在其上进行绘制。 ?...对于白色背景，我们首先创建一个白色画布，然后通过使用OpenCV函数“ drawContours（）”绘制轮廓为黑色（R，G，B = 0,0,0）且厚度为FILLED的轮廓，如下所示创建颜色反转的蒙版（...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。
因此，单个图像将有三个这样的矩阵。 安装 注意：由于我们将通过Python使用OpenCV，因此隐含的要求是您的工作站上已经安装了Python（版本3）。...sudo apt-get install libopencv-dev python-opencv 要检查安装是否成功，请在Python Shell或命令提示符中运行以下命令： import cv2 您应该知道的一些基本知识...用于阈值的图像： import cv2cv2_imshow(threshold) 如您所见，在生成的图像中，已经建立了两个区域，即黑色区域（像素值0）和白色区域（像素值1）。...2：使用Canny Edge Detector进行边缘检测 到目前为止，我们一直在使用的玫瑰图像具有恒定的背景，即黑色，因此，对于该应用程序，我们将使用不同的图像以更好地显示算法的功能。...结论 在本文中，我们学习了如何在Windows，MacOS和Linux等不同平台上安装OpenCV（用于Python图像处理的最流行的库），以及如何验证安装是否成功。
摘要 本文全面介绍了Python中OpenCV库（cv2）的安装和基础使用方法。文章详细讲解了如何通过Python进行图像处理的各种技术，包括图像读取、处理和显示等功能。...引言 大家好，我是猫头虎，今天我要分享的是如何在Python中使用cv2库来进行强大的图像处理。OpenCV是计算机视觉领域广泛使用的一个开源库，其Python接口cv2使图像处理变得既简单又高效。...安装OpenCV 环境要求 确保你的Python版本至少为3.6以上，推荐使用Python 3.8。...安装命令 在你的Python环境中安装OpenCV非常简单，使用pip即可： pip install opencv-python 验证安装 安装完成后，可以通过以下Python代码来验证cv2模块是否正确安装...小结 本文提供了一个关于如何在Python中安装并使用OpenCV库的快速入门指南，包括基本的图像处理功能。
现如今我们每时每刻都在与图像打交道，而图像处理也是我们绕不开的问题，本文将会简述图像处理的基础知识以及对常见的裁剪、画布、水印、平移、旋转、缩放等处理的实现。...2、灰度图像： 图像中的每个像素点在黑色和白色之间还有许多级的颜色深度（表现为灰色），通常我们使用 8 个 bit 来表示灰度级别，因此总共有 2 ^ 8 = 256 级灰度，所以可以使用 0 到 255...02 — 基本处理实现 对于图像的基本处理，本文示例使用的是 opencv-python 和 numpy 库。 示例： ? 裁剪：切割矩阵即可。...画布：先构建指定大小的画布背景，再填充图像即可。 水印：矩阵合并运算，使用 cv : addWeighted 方法。 平移：构建平移变换矩阵，使用 cv : warpAffine 方法。...旋转：构建旋转变换矩阵，使用 cv : warpAffine 方法。 缩放：使用 cv : resize 方法。 OpenCV 提供的 resize 缩放算法包括： ?
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 完整的notebook文档：https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb...在opencv中处理成二值图像的方法有好几个，具体网上有很多现成的文章，如：https://blog.csdn.net/bugang4663/article/details/109589177 上图所示的方法...看起来这个效果不错了，这也是我在实现二值化时经常使用的方法，但是这个方法对于不均匀且背景比较复杂的图像效果比较差。 6....裁剪，缩放与旋转 ---- 裁剪在pillow中是有一个专门的方法的，不过在opencv中并不需要，使用numpy的语法就能解决： # 裁剪 img = cv2.imread(path) img_crop
image = cv2.imread("353.jpg") //opencv 中载入图片gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)。...step3：去除图像上的噪声。首先使用低通滤泼器平滑图像（9 x 9内核）,这将有助于平滑图像中的高频噪声。低通滤波器的目标是降低图像的变化率。如将每个像素替换为该像素周围像素的均值。...这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。然后，对模糊图像二值化。梯度图像中不大于90的任何像素都设置为0（黑色）。 否则，像素设置为255（白色）。...我们把list排序，点最多的那个轮廓就是我们要找的昆虫的轮廓。 OpenCV中通过cv2.drawContours在图像上绘制轮廓。...第一个参数是指明在哪幅图像上绘制轮廓 第二个参数是轮廓本身，在Python中是一个list第三个参数指定绘制轮廓list中的哪条轮廓，如果是-1，则绘制其中的所有轮廓 第四个参数是轮廓线条的颜色第五个参数是轮廓线条的粗细
目录 搭建环境 准备数据集 训练级联文件 ---- 之前使用Python+OpenCV实现交通路标识别，具体实现步骤及心得如下： OpenCV训练属于自己的xml文件，需以下几个步骤： 1、首先下载OpenCV...通常正样本数据裁剪为20*20或40*40大小的像素即可（这里我使用40*40像素训练模型，9小时+可以训练完成），注意：像素过大训练速度相当慢，图片像素最好是正方形图片，长宽相等。...通常负样本数据集是识别物体的背景环境照片，图片越多越复杂抗干扰能力越强，负样本图片可以不用裁剪为固定大小，但是为了提升训练速度建议进行合理裁剪。 正样本图片如下： ? 负样本图片如下： ?...为了操作方便，我写了Python程序实现批量调整图片数据大小和图片命名，具体如下： # -*- coding:utf8 -*- import os from PIL import Image ''' 批量重命名文件夹中的图片文件...下面使用Python代码进行模型测试，效果如下： ?
OpenCV是一个C++库,目前流行的计算机视觉编程库,用于实时处理计算机视觉方面的问题,它涵盖了很多计算机视觉领域的模块。在Python中常使用OpenCV库实现图像处理。...本文将介绍如何在Python3中使用OpenCV实现对图像处理的灰度变换： 灰度化处理，二值化处理，伽马变换，对数变换，反向变换 ? 电脑环境准备 Python版本： Python3.7 ?...灰度图像中每个像素仅具有一种样本颜色，其灰度是位于黑色与白色之间的多级色彩深度，灰度值大的像素点比较亮，反之比较暗，像素值最大为255（表示白色），像素值最小为0（表示黑色）。 ?...No.1 灰度化处理 Opencv中图片的灰度化：将一个像素点的三个颜色变量相等，R=G=B，此时该值称为灰度值。...No.5 灰度图像的反色变换 Opencv中的反色变换：对原图像像素值的颜色进行反转，即黑色变为白色，白色变为黑色。
大家好，我是小五 前一阵给大家分享了，如何给图片加水印。评论区就有小伙伴问，可不可使用Python去除图片水印的方法呢？...这个肯定有啊，不过由于图片水印的种类有很多，今天我们先讲最简单的一种。 即上图中的①类水印，这种水印存在白色背景上的文档里，水印是灰色，需要保留的文字是黑色。...OpenCV + Numpy 本方法需要使用的库：cv2、numpy。cv2是基于OpenCV的图像处理库，可以对图像进行腐蚀，膨胀等操作；Numpy这是一个强大的处理矩阵和维度运算的库。...色彩转换 回到本文一开始，我们想去除文档图片中的水印。 上图中我选取了三个点，这三个像素点分别对应背景白色、黑色字体以及灰色的水印。 我们现在要做的事，就是想办法把水印转换成白色背景。...不过通过线性回归改变整体图片颜色，也会影响原有的黑色文本，导致其颜色发生了微微变化。 那我们能不能简单粗暴一点！只改变水印的颜色呢？ 也可以试试。
，并不需要采用深度学习的网络模型，采用目前成熟的图像处理库即可实现，比如 OpenCV 和 PIL ，对图片进行简单的调整大小、裁剪、旋转，或者是对图片的模糊操作。...对彩色图片采用蒙版（mask） 提取图片的文字（OCR） 检测和修正歪曲的文字 颜色检测 去噪 检测图片的轮廓 移除图片的背景 原文地址： https://likegeeks.com/python-image-processing...调整图片对比度 在 Python 的 OpenCV 模块中并没有特定的实现调整图片对比度的函数，但官方文档给出实现调整图片亮度和对比度的公式，如下所示： new_img = a*original_img...检测和修正歪曲的文字 在本例中，使用的图片如下： ? 首先还是先读取图片，并转换为灰度图： ? 接着采用 bitwise_not 方法将背景和文字颜色进行交换，变成白字黑底： ?...颜色检测 在本次例子中实现检测图片中的绿色区域，使用的图片: ? 首先是读取图片后，转换到 HSV 空间： ?
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