我正在做一个用Python3.8实现Numba和CUDA的项目。目前,我创建了一个具有最终图像维度的数组。接下来,我生成一个带有CUDA内核的映像(速度非常快)。然后,我将像素颜色复制到一个Pillow Image中(非常慢)。我的代码:
for x in range(width):
for y in range(height):
if pixels[x][y] = 0:
color = [0, 0, 0]
else:
# Get color from int as tuple
co
我正在尝试使用skimage.transform.resize function调整.jpg图像的大小。函数返回奇怪的结果(见下图)。我不确定这是一个bug还是仅仅是对函数的错误使用。
import numpy as np
from skimage import io, color
from skimage.transform import resize
rgb = io.imread("../../small_dataset/" + file)
# show original image
img = Image.fromarray(rgb, 'RGB')
i
我加载了一个大约2 2gb的numpy数组,当我试图规范化它的条目时,我得到了内存错误:
import numpy as np
fX = 'train_X.npy'
imgs = np.load(fX)
#normalize
X = (imgs - 128.)
X = X / 255.
X包含10000个rgb图像,因此它的形状为(10012,210,320,3),X.bytes返回2018419200。我使用的是Ubuntu服务器发行版(谷歌云),有14‘t的内存,python和numpy都是64位的,所以我真的看不出有什么问题……有什么想法吗?
我曾尝试将RGB图像转换为Otsu二进制图像(灰度),但似乎不起作用,因为我得到了下面提到的错误。
from cv2 import cv2
import numpy as np
from skimage.color import rgb2gray
from skimage.filters import threshold_otsu
from skimage.io import imread
from skimage.morphology import skeletonize
from skimage.util import invert
import matplotlib.pyplot as
我需要知道,如果图像是无色的,是否可以从它的(Get)数据中获取图像RGB值。我目前有一段代码如下所示(np=numpy):
Image image = Image.open(path)
n, m = image.size
data = np.array(image.getdata())
R = np.zeros(n*m, dtype=np.float)
G = np.zeros(n*m, dtype=np.float)
B = np.zeros(n*m, dtype=np.float)
for x in range (0, n*m):
RGB = data[x]
R[x]
当我尝试将PNG类型的PIL图像转换为OpenCV图像时,PNG处的透明背景变为黑色背景。如何在OpenCV图像对象中保持透明背景。
这是代码片段:
# PIL Image object which holds a transparent background png image.
pil_img = Image.open(ioFile).convert('RGBA')
pil_img.show()
# I use numpy to convert the pil_image into a numpy array
numpy_image = np.array(pil_im
我正在尝试检测车道图像上的边缘。首先,使用高斯滤波和Canny边缘检测对图像进行模糊处理,但只给出空白图像而不检测边缘。 ? ? 我就是这样做的: #imports
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.image as mpimg
image= mpimg.imread("Screenshot from Lane Detection Test Video 01.mp4.png")
image = image[:,:,:3]
image_g =