1. 转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('Gray', gray) 📷 1.3 使用PIL和numpy # -*- coding: utf-8 -*- from PIL i
使用opencv读取图像之后是BGR格式的，使用PIL读取图像之后是RGB格式的。
在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。
开源地理空间基金会中文分会 Pillow (PIL Fork) 10.0.1 文档
本文进入热榜收到了不少关注，所以将本文的代码放在了GitHub上，jupyter的，有需要的自取。
本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类，主要使用到的网络结构有：VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。
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？
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。
最近有在使用屏幕录制软件录制桌面，在用的过程中突发奇想，使用python能不能做屏幕录制工具，也锻炼下自己的动手能力。接下准备写使用python如何做屏幕录制工具的系列文章：
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。
在生活中，很多时候需要识别一些图片中的数字和字母，就像很多网站的验证码识别，对于个人来说，单个的此类事件需要的时间和精力很少，可对于一些机构、企业来说，可能就需要重复很多次（例如某些机构需要向某网站提交多次文档、申请多次访问等操作）。这时，大量的此类工作对于人眼的损耗较大，不但需要损耗人力，同时由于眼花和疲劳等原因可能会导致读取出来的信息出现差错，从而降低效率。所以，就需要使用电脑来执行这一操作。
所谓的像素图，就是对图像做一个颗粒化的效果，使其产生一种妙不可言的朦胧感。费话不多说，先来看一张效果图。
最近一直在用python做图像处理相关的东西，被各种imread函数搞得很头疼，因此今天决定将这些imread总结一下，以免以后因此犯些愚蠢的错误。如果你正好也对此感到困惑可以看下这篇总结。当然，要了解具体的细节，还是应该 read the fuck code和API document，但貌似python的很多模块文档都不是很全，所以只能多看代码和注释了。
1.水果数据处理：对水果(苹果，香蕉)数据集进行处理转化为标签和图像，并转化为one-hot码。
目录 1 读取图片 2 将图片灰度转换 3 修改图片尺寸 4 绘制矩形_圆 5 人脸检测 6 检测多张人脸 7 检测视频中的人脸 8 训练数据并人脸识别 8.1 训练数据 8.2 人脸识别 1 读取图片 # 导入模块 import cv2 as cv # 读取图片 img=cv.imread('E:/girl.jpg') # 路径中不能有中文，否则加载图片失败 # 将图片缩小至原来的1/2 height, width = img.shape[:2] reSize = cv.resize(img, (int
图片降噪是图像处理中一个常见的任务，它可以帮助去除图片中的噪声，提高图像的质量和清晰度。Python提供了丰富的库和工具，使得图像降噪变得非常简单。本文将介绍几种常用的Python图像降噪技术，并给出相应的代码示例。
PIL.Image.open读入的是RGB顺序，而opencv中cv2.imread读入的是BGR通道顺序 。cv2.imread会显示图片更蓝一些。
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集，我们必须先深入了解基本的图像处理技术，例如图像增强，包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别（OCR）。
本项目旨在运用Python语言分析和阐述计算机视觉技术中的目标检测在农作物病虫害方面的应用。具体而言，我们将运用Python语言运行并得出目标叶面中已遭受病虫害的面积，然后分析是否需要进行农药喷洒等防治病虫害的进一步肆虐，进而帮助农名伯伯更好地管理农作物，减少损失、增加产量……
今天带来的是基于Opencv（c++底层编译）的人脸识别，再利用PyMySQL实现对数据的储存。 具体步骤是：
Python进行图片处理，第一步就是读取图片，这里给大家整理了6种图片的读取方式，并将读取的图片装换成numpy.ndarray()格式。首先需要准备一张照片，假如你有女朋友的话，可以用女朋友的，没有的话，那还学啥Python，赶紧找对象去吧！
PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库，PIL一般是anaconda自带的，cv2是opencv的python版本。base64在网络传输图片的时候经常用到。
使用python PIL库读取图像，该方法返回一个 Image 对象，Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等)，大小和颜色模式(RGB)，它含有一个show()方法用来显示图像：
Python里，简单的人脸识别有很多种方法可以实现，依赖于python胶水语言的特性，我们通过调用包可以快速准确的达成这一目的。这里介绍的是准确性比较高的一种。
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。
使用cv2都进来是一个numpy矩阵，像素值介于0~255，可以使用matplotlib进行展示
dlib 库需要单独安装，dlib 库目前已经编译好的安装版本只支持 python 3.6 的版本。
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
考虑到免费开源，OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定（利用OpenCV进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号）。
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。
Harris 角点检测器是检测两个边缘角点的常用方法。 它寻找窗口（也称为邻域或补丁），其中窗口的小移动（想象摇动窗口）使窗口内的像素内容产生大的变化。
在pytorch中经常会遇到图像格式的转化，例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor，亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同，因此，如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于PIL库来说OpenCV更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。 下文提供封装好的（代码）方法，供OpenCV添加中文使用。
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~
Py之cv2：cv2库(OpenCV，opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
Python 是一种功能强大的编程语言，具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy，它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow，它是Python Imaging Library（PIL）的一个分支。
OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。 下文提供封装好的（代码）方法，供OpenCV添加中文使用。 往
一款基于Python语言的视频去重复程序，它可以根据视频的特征参数，将重复的视频剔除，以减少视频的存储空间。它的基本原理是：首先利用Python语言对视频文件进行解析，提取视频的特征参数，如帧率、码率等；然后根据特征参数，生成视频的哈希值；最后，将每个视频的哈希值进行对比，如果哈希值相同，则表示视频内容相同，可以将其中一个视频剔除，以节省存储空间。
不会吧？不会吧？不会吧？不会有人忘记我还会写图像处理的代码吧？别说了，我知道你忘了，没关系，我会在这篇文章写一些很简短的代码实现常见的图像处理工作（别问为啥写不长，能力有限，20行开外就不受控制了）。
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、目标检测应用。
Pytorch中的图像预处理都跟transforms这个工具包有关系，它是一个常用的图像变换工具包，主要支持方式有两中：
来源：DeepHub IMBA本文约1500字，建议阅读6分钟本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers 包和ControlNet调节生成文本到图像，可以更好地控制文本到图像的生成。 ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。 ControlNet 模型可以在使用小数据集
正如IDC所指出的，数字信息将飙升至175ZB，而这些信息中的巨大一部分是图片。数据科学家需要（预先）测量这些图像，然后再将它们放入人工智能和深度学习模型中。在愉快的部分开始之前，他们需要做重要的工作。
OpenCV 是一个强大的图片处理工具，尤其是随着人工智能、图片识别等行业的兴起，这个第三方库也越来越受到重视，今天我们就一起来开启 OpenCV 之旅
最常见的色彩空间就是RGB，人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨颜色的。 OpenCV默认使用的是BGR。BGR和RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同。
**OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。**
turbojpeg：libjpeg-turbo的python包装器，用于jpeg图像的解码和编码。
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