将tensor转换为numpy import tensor import numpy as np def tensor2img(tensor, out_type=np.uint8, min_max=
import cv2 from PIL import Image from skimage import io, transform, color import matplotlib.pyplot as...数组，转换后的数组为unit8，0-255范围，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是RGB skimage读取进来的图片是numpy数组，是unit8类型,0-255范围，图像形状是（H,W,C），读入的顺序是...uint8类型，0-255范围 RGB H×W×C 否 #cv2 # cv2 BGR-->RGB 两种方法 #img_cv2 = img_cv2[:,:,::-1] img_cv2 = cv2.cvtColor...注意2：Tensor的形状是[C,H,W]，而cv2，plt，PIL,skimage形状都是[H,W,C] 3.1 H×W×C ——> C×H×W img_cv2.transpose(2,0,1).shape...compose normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 先转PIL
示例代码如下： import cv2 # 读入一副彩色图像 img_cv2 = cv2.imread('test.jpg',cv2.IMREAD_COLOR) # 打印图像尺寸,形状，图像元素数据类型...cv2和skimage读取图像，图像的尺寸可以通过其shape属性来获取，shape返回的是一个tuple元组，第一个元素表示图像的高度，第二个表示图像的宽度，第三个表示像素的通道数。...示例代码如下： import cv2 from skimage import io import matplotlib.pyplot as plt img_cv2 = cv2.imread('test.jpg...',cv2.IMREAD_COLOR) img_skimage = io.imread('test.jpg') # matplotlib显示cv2库读取的图像 plt.figure('imread picture...，matplotlib绘制显示的cv2库读取的图像与原图有所差别，这是因为opencv3库读取图像的通道时BGR，而正常图像读取的通道都是RGB，matplotlib库显示图像也是按照RGB顺序通道来的
import cv2 import numpy as np from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic, quickshift, watershed...from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float img=cv2.imread...（QuickShift）是一种与基于核均值漂移算法近似的二维图像分割算法，属于局部的（非参数）模式搜索算法系列（每个数据点关联到基础概率密度函数模式），QuickShift图像分割同时在多个尺度上计算分层分段并应用于由颜色空间和图像位置组成的五维空间中...dst=skimage.segmentation.quickshift(img, ratio, kernel_size, max_dist, return_tree, sigma, convert2lab...sigma表示高斯平滑的宽度作为预处理 convert2lab表示分割之前是否应将输入转换为Lab色彩空间 random_seed表示随机种子 文献：Vedaldi, A. , & Soatto, S
一 方式1: skimage from skimage import data, io, transform, color import matplotlib.pyplot as plt # io.imread...image_gray = color.rgb2gray(image) #转换为灰度图像 io.save('2.jpg',image_gray) # 通过transform.resize()裁剪后的图片是以...img = img.astype(np.uint8) img = image_ * 255 #将图片的取值范围改成（0~255） img = img.astype(np.uint8) 二、方式2：cv2...import cv2 import matplotlib.pyplot as plt # cv2.imread读出的图片格式是uint8,value也是numpy array 类型。...import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import transform import numpy as np import skimage.io
skimage skimage.io.imread: 直接返回numpy.ndarray 对象，通道顺序为RGB，通道值默认范围0-255。...caffe.io.load_image: 没有调用默认的skimage.io.imread，返回值为0-1的float型数据，通道顺序为RGB 关于图像的一些说明 可以使用matplotlib的pyplot...模块的show也可以使用cv2的imshow方法，对于这些方法只要你传入的参数是numpy.ndarray（通道值范围0-255） 就可以正常显示，不存在区别，这也可以看出numpy在python中的重要地位...；但是cv2.imshow方法由于它针对的是cv2的imread 所以它内部会做通道顺序的变化，传入为BGR转换为RGB，所以你如果传入RGB显示的就是BGR了。...以下是测试代码 运行环境为windows10+python3.6 #encoding=utf8 from PIL import Image import numpy as np import cv2 import
import cv2 import numpy as np from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray from...skimage.measure import ransac from skimage.util import img_as_float from matplotlib import pylab as pylab...from skimage.feature import corner_harris, corner_subpix, corner_peaks from skimage.transform import...warp, SimilarityTransform, AffineTransform,resize from skimage.exposure import rescale_intensity img...=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 image_gray=rgb2gray(img)#将彩色图片转换为灰度图片 coordinates=corner_harris
使用Skimage来实现HoG %matplotlib inline import numpy as np import skimage import skimage.feature import cv2...numpyasnp import skimage import skimage.feature import cv2 from matplotlibimport pyplot as plt img...使用Skimage来实现Blobs import numpyas np import skimage import skimage.feature import cv2 import math from...使用Skimage实现CENSURE import numpyas np import cv2 import skimage.feature from matplotlib import pyplot...步骤： 使用高斯核平滑图像 转换为二进制特征向量 使用Opencv实现BRIEF import numpyas np import cv2 from matplotlib import pyplot as
import cv2 # 导入OpenCV库 import numpy as np # 导入numpy库 img = cv2.imread('PicName.jpg',0) # 读取图片：灰度模式 img...from skimage import io #导入skimage库 from skimage import color import numpy as np #导入numpy库 img = io.imread...(rgb) skimage.color.rgb2hsv(rgb) skimage.color.rgb2lab(rgb) skimage.color.gray2rgb(image) skimage.color.hsv2rgb...(hsv) skimage.color.lab2rgb(lab) ''' 5. imageio Imageio是一个Python库，提供了一个简单的接口用于读取和写入各种图像数据，包括动画图像，视频，体积数据和科学格式...； 转灰度图：transforms.Grayscale； 依概率p转为灰度图：transforms.RandomGrayscale； 线性变换：transforms.LinearTransformation
近期我也在看一些别人写的代码，因为个人习惯不一样，他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同，从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有，有些库读进来的图片存储方式也不太一样，如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话...这篇文章就总结了以下主流Python图像库的一些基本使用方法和需要注意的地方： opencv PIL(pillow) matplotlib.image scipy.misc skimage opencv...图片读取操作 import cv2 import numpy as np #读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED包含alpha...#与opencv结合使用 import cv2 im2 = cv2.imread('1.jpg') plt.imshow(im2) plt.axis('off') plt.show() #发现图像颜色怪怪的...(rgb) skimage.color.rgb2lab(rgb) skimage.color.gray2rgb(image) skimage.color.hsv2rgb(hsv) skimage.color.lab2rgb
import cv2 import numpy as np from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic, quickshift, watershed...from skimage.segmentation import mark_boundaries from skimage.util import img_as_float img=cv2.imread...)#将彩色图片转换为灰度图片 gradient=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_64F,1,1)#当dx=1,dy=1时，Sobel运算 segments_watershed=watershed...该算法需要灰度梯度图像作为输入（将图像视为地表面），其中高亮像素表示区域之间的边界（形成高峰）。从给定的标志开始，然后这个地表面被浸没，直到不同的集水盆在山峰汇合。...) img表示输入图像 markers表示所需数量的标记，或用标记矩阵中要分配的值标记盆地的数组 connectivity表示具有与图像相同尺寸的数组，其非零元素表示要连接的邻居 offset表示连接的偏移量
import cv2 from skimage.feature import hog from skimage import exposure im=cv2.imread('C:/Users/xpp/...Desktop/Lena.png')#原始图像 im_gray=rgb2gray(im)#将彩色图片转换为灰度图片 fd, hog_image=hog(im, orientations=8,pixels_per_cell...首先计算水平和垂直梯度图像 然后计算梯度直方图 接着块（区间）集归一化处理 最后，扁平组合成特征描述符向量
import cv2 from skimage import data,color import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import...disk import skimage.filters.rank as sfr img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#读取图像 cv2.imshow...) cv2.destroyAllWindows() 算法：enhance_contrast滤波器是对比度增强滤波，首先计算局部区域最大值和最小值，然后查看当前点像素值最接近最大值还是最小值，最后替换为最大值或最小值...原始图像中每个像素与模糊图像中对应像素之间的亮度差异表示像素针对其相邻者的对比程度。该像素的亮度随后会与局部坐标对比度成比例变化。...模糊之后更暗的像素必须比其相邻者更亮，因此其亮度会进一步提高，而如果像素在模糊之后更暗，则它甚至将变暗更多，在细节最显著的图像区域中选择性地增大对比度。
import cv2 from numpy import sqrt from skimage.color import rgb2gray from matplotlib import pylab as...pylab from skimage.feature import blob_dog, blob_log, blob_doh im=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png...')#原始图像 im_gray=rgb2gray(im)#将彩色图片转换为灰度图片 dog_blobs=blob_dog(im_gray,max_sigma=30,threshold=0.1)#DoG斑点检测...首先使用不同尺度的高斯算子对图像进行平滑 然后计算相邻尺度下平滑图像的差分图像（DoG空间） 最后，在DoG空间寻找极值点
(img, 0.3) 1.3使用opencv对图像进行处理 #导入opencv import cv2 #读取图片返回的是numpy.array格式 #cv2.imread共两个参数，第一个参数为要读入的图片文件名...flag的全部类型，请执行以下程序便可查阅，总共有274种空间转换类型： import cv2 flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_'...转换后的格式 skimage读取一张图像时也是以numpy array形式读入skimage的存储格式是RGB。如下图所示： ?...skimage的存储格式RGB skimage有一个巨大的不同是读取灰度图时其图像的矩阵的值被归一化了，注意注意！...PIL读取灰度图格式 从上面的对比可以看出skimage读取灰度图时的巨大不同就是其图像的矩阵的值被归一化了！！！ 03总结 总的来说OpenCV、Skimage、PIL各有千秋。
同形转换 我们所常见的都是以这样的方式来处理图像：检测斑点，分割感兴趣的对象等。我们如何将它们从一种形式转换为另一种形式来处理这些图像呢？通过单应矩阵快速转换图像可以实现这个需求。...换句话说，它是图像的两个平面投影之间的映射。它由同构坐标空间中的3x3转换矩阵表示。在数学上，同质矩阵表示为： ? 在坐标标平面上： ?...必须导入以下库： from skimage.io import imread, imshow from skimage import transform import matplotlib.pyplot...100, 650, 650, 650, 650, 100,]).reshape((4, 2)) #using skimage...既然我们已经做到了，那么考虑到目标图像来自其他图像的情况，我们又如何处理另一个图像呢？让我们来看这个例子。考虑一下这张图像，一场篮球比赛。
进行深度学习时，对图像进行预处理的过程是非常重要的，使用pytorch或者TensorFlow时需要对图像进行预处理以及展示来观看处理效果，因此对python中的图像处理框架进行图像的读取和基本变换的掌握是必要的...# 并且使用torchvision中的transforms模块进行图像处理 # packages from PIL import Image from skimage import io, transform...import cv2 import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib.../images/dancing.jpg') loader = transforms.Compose([ transforms.ToTensor()]) # 转换为torch.tensor格式...plt.figure() my_imshow(img_skimage, title='img_skimage') # 可以看到opencv读取的图像打印出来的颜色明显与其他不同 plt.figure
select * from A order by cast(name as unsigned);
import cv2 from numpy import sqrt from skimage.color import rgb2gray from skimage.feature import blob_dog..., blob_log, blob_doh im=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png')#原始图像 im_gray=rgb2gray(im)#将彩色图片转换为灰度图片...增加的σ计算LoG卷积图像，并堆叠在一个立方体中。这些小块对应于这个立方体中的局部最大值，用来检测黑暗背景上的亮斑。虽然是准确的，但是速度很慢（特别是对于检测较大的斑点）。
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