专栏地址:『youcans 的 OpenCV 例程300篇 – 总目录』 01. 图像的读取(cv2.imread) 02. 图像的保存(cv2.imwrite) 03. 图像的显示(cv2.imshow) 04. 用 matplotlib 显示图像(plt.imshow)
使用cv2读取图片时,输出图片形状大小时出现报错“ ‘NoneType’ object has no attribute shape”,后来排查发现读取图片的返回值image为None, 这就说明图片根本就没有被读取。
偶然发现opencv 读取图像,解决imread不能读取中文路径的问题文章,代码简单有效,可以参考下文章底部附录
在使用开源项目 blind_watermark 给图像添加数字盲水印时,传入图像路径中文时,会出现以上报错。分析它的源码:
在 OpenCV 中,由于编码的缘故,对于中文的处理并不是很友好,比如中文路径的图片读取和写入以及在图片上绘制中文文字等,这几个问题都是笔者经常遇到的,本文列出这几个问题的解决办法,希望能够帮助到大家。
大家好,在昨天的文章中我们已经介绍了为什么以及如何基本使用PySimpleGUI,并且对一些比较常用的元素(element)也有所了解。
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需要将无限制链接转换为本地图片进行后续处理,这里需要用到python的urllib包,该包收集了多个涉及 URL 的模块的包:
我们有时候会听到这么一个词--“蒙太奇”,但却不知道这个词是什么意思。蒙太奇原为建筑学术语,意为构成、装配。而后又延伸为一种剪辑理论:当不同镜头拼接在一起时,往往又会产生各个镜头单独存在时所不具有的特定含义。这就是我们经常听到了蒙太奇手法,在电影《飞屋环游记》中皮克斯运用蒙太奇手法,用一个不到5分钟的短片展现了主角的大半人生,感动无数观众。下面我们就看看今天的内容同蒙太奇有何关系。
一个文件上传点是执行XSS应用程序的绝佳机会。很多网站都有用户权限上传个人资料图片的上传点,你有很多机会找到相关漏洞。如果碰巧是一个self XSS,你可以看看这篇文章。
在代码运行过程中报错:AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘。
本文介绍了如何解析URL,并给出人脸检测结果。首先使用urllib库从URL获取图像地址,然后调用cv2.CascadeClassifier()函数进行人脸检测。
很简单,只要用 numpy 把图片解码一下就好了。 import cv2 import numpy as np # img = cv2.imread("小爱.jpg") # 直接读取中文会报错 img = cv2.imdecode(np.fromfile("小爱.jpg", dtype=np.uint8), 1) # 可以读取中文路径图片 cv2.imshow("xiaoai", img) # 展示图片时窗口显示名称 cv2.waitKey(10000) # 图像展示时间,单位:毫秒(
python 常用的图像处理技术有两种方法,一种是 opencv,另一种是 pytesseract。
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
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GIF(Graphics Interchange Format)是一种广泛使用的图像文件格式,它支持动画和透明度,并且在互联网上被广泛应用。在本篇文章中,我们将介绍如何使用 Go 语言来实现 GIF 动画。我们将学习如何创建一个简单的动画,并添加一些基本的动画效果。
本教程是教程是介绍如何使用Tensorflow实现的MTCNN和MobileFaceNet实现的人脸识别,并不介绍如何训练模型。关于如何训练MTCNN和MobileFaceNet,请阅读这两篇教程 MTCNN-Tensorflow 和 MobileFaceNet_TF ,这两个模型都是比较轻量的模型,所以就算这两个模型在CPU环境下也有比较好的预测速度,众所周知,笔者比较喜欢轻量级的模型,如何让我从准确率和预测速度上选择,我会更倾向于速度,因本人主要是研究深度学习在移动设备等嵌入式设备上的的部署。好了,下面就来介绍如何实现这两个模型实现三种人脸识别,使用路径进行人脸注册和人脸识别,使用摄像头实现人脸注册和人脸识别,通过HTTP实现人脸注册和人脸识别。
众所周知,深度神经网络的性能很大程度上依赖于训练数据的数量和质量,这使得深度学习难以广泛地应用在小数据任务上。例如,在医疗等领域的小数据应用场景中,人力收集和标注大规模的数据集往往费时费力。为了解决这一数据稀缺问题并最小化数据收集成本,该论文探索了一个数据集扩增新范式,旨在自动生成新数据从而将目标任务的小数据集扩充为更大且更具信息量的大数据集。这些扩增后的数据集致力于提升模型的性能和泛化能力,并能够用于训练不同的网络结构。
MATLAB 是一种强大的数值计算与数据可视化工具,不仅可以用于科学计算和工程设计,还可以用来创建各种形式的动态图片和特效。在本文中,我们将探索如何利用 MATLAB 来绘制 GIF 动态图片,并添加一些有趣的特效。
之前在群里咨询,做自动化的时候,接口怎么去处理验证码的,接下来介绍一下如何通过图像识别技术去实现。
Gif and Video Maker for Mac是一款超好用的动图和视频制作软件,操作简单,只需单击几下,您的 GIF 就完成了。可以导入照片或者图像,如果是进行教学的话,可以对指定的图片进行编辑和标注,比如数字,箭头,圆形等。
很多时候在开发中,需要保存图像为文本形式,以便于存储与传输。最常见的就是把图像文件编码为Base64的字符串存储与传输,然后在需要的时候从存储的字符串再解码为图像使用,我在OpenCV实验大师的软件开发中,对工作流涉及的图像存储多数都是采用了这种方式,发现非常方面。
每个像素所能显示的彩色数为2的8次方,即256种颜色。这种彩色深度适用于较古老的显示设备和简单的图像场景。它在色彩表现方面相对较弱,颜色过渡可能显得不够平滑,导致图像呈现出颗粒感,不适合表现细腻的色彩变化。
生活中我们不止一次地使用过直播,但从未想过如何通过编程实现。大家好,我们在这里向大家介绍如何使用OpenCV和python的套接字编程。今天,我们将借助OpenCV和socket编程创建一个实时流媒体应用程序,我们将从头开始为服务器和客户端开发代码。
Terminalizer是一个免费的,开源的,简单的,高度可定制的跨平台程序,用于记录您的Linux终端会话并生成动画gif图像或共享网络播放器。
im_list:要合成视频,帧图片列表,需要按照顺序; video_dir:图像存放地址
本文详细介绍了如何通过WSGI方式部署一个基于TensorFlow图像识别的Flask项目。首先简要介绍了Flask框架的基本概念及其特点,其次详细阐述了Flask项目的部署流程,涵盖了服务器环境配置、Flask应用的创建与测试、WSGI服务器的安装与配置等内容。本文旨在帮助读者掌握Flask项目的部署方法,解决在部署过程中可能遇到的问题,确保项目能够稳定高效地运行。
分享文档:https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
① 如果文件中的根元素 <svg> 带有明确的 height 和 width 属性,则它们会被用作文件的固有尺寸; ② 如果只指定 height 或者 width ,并且 <svg> 带有 viewBox 属性,那么将用 viewBox 计算宽高比,图像会被缩放已匹配指定的尺寸; ③ 如果<svg> 带有 viewBox 属性而没有尺寸,则 viewBox 的 height 和 width 将被视为像素长度。 ④ 没有如何尺寸,浏览器应该为嵌入内容应用默认 HTML 尺寸,通常是 150 像素高,300 像素宽。
要是问你,你知道当下都有哪些图像格式嘛?我猜你肯定说不全,因为现在图像格式真的太多了,但是应该能说出这几个常用的格式:jpg、gif、png和svg。然后我再问你,知不知道这几个格式有什么区别?各自的适用场景又是什么呢?logo应该是选择 svg 还是 png ?而截图是选 jpg 还是 png 好?在不生成过大文件的前提下,文件的最优质量是多少?了解每个图像格式的工作原理以及它们各自的利弊可以帮助回答这些问题。
最近知识星球收到的提问,觉得是一个很有趣的问题,就通过搜集整理归纳了一番,主要思想是通过URL解析来生成数据,转为图像/Mat对象。但是在Python语言与C++语言中的做法稍有不同。
选自GitHub 作者:Xingdong Zuo 机器之心编译 参与:吴攀 《价值迭代网络(Value Iteration Networks)》是第 30 届神经信息处理系统大会(NIPS 2016)的最佳论文奖(Best Paper Award)获奖论文,机器之心曾在该论文获奖后第一时间采访了该论文作者之一吴翼(Yi Wu),参见《独家 | 机器之心对话 NIPS 2016 最佳论文作者:如何打造新型强化学习观?(附演讲和论文)》。吴翼在该文章中介绍说: VIN 的目的主要是解决深度强化学习泛化能力较弱的
一直以来,我们所熟知的或者运用到 Web 应用中的图片格式无非就是 PNG、JPG、GIF、SVG 或者 WebP,关于这些格式我总结了 2 篇文章,感兴趣的可以看看:
平常用的比较多的是 imread函数,直接将一个.jpg或者.bmp或者其他格式图片文件,读入到mat矩阵中。
本文实例为大家分享了python实现udp传输图片的具体代码,供大家参考,具体内容如下
说实话,在我仔细研究了MXNet和Gluon是如何进行数据加载与数据增强的,不得不佩服DMLC真的很良心,提供了如此简单的接口和又方便又多样的数据处理工具库。
将数据集转换成lmdb实际上就是一条条地将img和label的key-value形式写进lmdb中
1、关于gd与gd2有什么区别,可以参加以下的链接,简单来说gd2就是gd的更新版,可以处理更多图像类型
上一部分我们讲了MXNet中NDArray模块实际上有很多可以继续玩的地方,不限于卷积,包括循环神经网络RNN、线性上采样、池化操作等,都可以直接用NDArray调用,进行计算。
HTML(英文Hyper Text Markup Language的缩写)中文译为“超文本标签语言”,主要是通过HTML标签对网页中的文本、图片、声音等内容进行描述。
最近看到好几篇类似“n行Python代码…”的博文,看起来还挺不错,简洁、实用,传播了知识、带来了阅读量,撩动了老猿的心,决定跟风一把,写个视频转动画的三行代码的极简实现。
Matplotlib是一个强大的Python绘图库,但许多人可能不知道它能够创建动画图。
Documatic 是一个高效的搜索引擎工具,旨在帮助开发人员轻松搜索他们的代码库,找到特定的代码片段、函数、方法和其他相关信息。该工具旨在通过在几秒钟内快速提供准确和相关的搜索结果,节省开发人员宝贵的时间,提高他们的生产力。
标签定义视频,比如电影片段或其他视频流,可以放置视频资源,并添加视频控件。
Hero image是网页设计中一种特定的术语,也是目前最流行最引人注目的网页设计趋势之一。Hero Image通常指的是一种大尺寸横幅图片展示在网页上,通常放在靠前并居中的位置。它囊括了网站中最重要的内容。Hero image通常由图像和文本组成,并且可以是静态的或动态的(比如,旋转的图像或主题列表)。最常见的Hero image就是电子商务类型的网页,大家在逛苹果官网时,不难发现苹果产品信息都是以图片横幅的形式来展现的。
近几年内,我们比较了近5000个开源 Python 项目,并从中挑选了36个最佳项目。
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