在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法。所以,在做图像处理之前,我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现。本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换。
最近,有位读者大人在后台反馈:在参加一场面试的时候,面试官要求他用 shader 实现图像格式 RGB 转 YUV ,他听了之后一脸懵,然后悻悻地对面试官说,他只用 shader 做过 YUV 转 RGB,不知道 RGB 转 YUV 是个什么思路。
openCV 是使用 Mat 进行存储图片,记录各种像素信息。那么 Mat 中的像素是如何记录和获取的呢?
CameraX 是一个旨在帮助开发者简化相机应用开发工作的 Jetpack 支持库。它支持多种诸如 ImageCapture、Preview 和 ImageAnalysis 这种可以和 ML Kit 或 TensorFlow Lite 无缝结合的使用场景。这为文本识别、图像标记等应用的开发提供了可能,甚至还可以支持使用开发者自己训练的 TensorFlow Lite 模型进行物体的识别和检测。然而,在 CameraX 和这些库之间进行图像格式转换的工作还是比较费时费力的。本文我们会介绍最近为 CameraX ImageAnalysis 带来的新功能,支持从 YUV 到 RGB 的转换,我们会介绍一些背景知识,为什么会引入该功能,并会以少量的示例代码来介绍如何使用它。
在Python2中,PIL(Python Imaging Library)是一个非常好用的图像处理库,但PIL不支持Python3,所以有人(Alex Clark和Contributors)提供了Pillow,可以在Python3中使用。
matplotlib是python图像处理中让人又爱又恨的库。最近遇到了需要获取plt图像数据的需求,本文记录了将matplotlib图像转换为numpy.array 或 PIL.Image的方法。 众所周知,这个库处理图像会出现内存泄漏的问题,原想着将plt的图转出来用opencv存就好了,然而并没有,牢骚完毕。 转换思路 总体分为两步完成目标: 将plt或fig对象转为argb string的对象 将argb string对象图像转为array 或 Image 步骤一 区分对象为pl
PIL中所涉及的基本概念有如下几个:通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)。
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这里需要使用Pillow库(Python Imaging Library),使用pip命令安装:
上一篇文章已经介绍了OpenCV的环境配置《OpenCV4Android中NDK开发(一)--- OpenCV4.1.0环境搭建》,今天这篇我们就来直接进行实战,先做最简单的传入图像转为灰度图。
前文中,我们已经利用 FFmpeg + OpenGLES + OpenSLES 实现了一个多媒体播放器,本文将在视频渲染方面对播放器进行优化。
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CSS3颜色特性 “佛靠金装,人靠衣装”,网页也是如此。随着互联网的迅速发展,一个网页给人们留下的第一印象,既不是它的内容,也不是它的设计, 而是整体颜色。为了能够达到人们的需求,Web设计师除了需要掌握网站制作的技术之外,还必须能够很好地应用 Web颜色。换句话说,网站颜色的使用好坏, 直接影响网站的生存力。 网页色彩的表现原理: 我们知道有256种Web安全颜色,其实这256种颜色是指8位颜色的表现能力,随着科技的发展,现在颜色不局限于8位,16位色彩的总数是65536色,也就是2的16次方,而新增了24位元色彩,也就是2的24次方,即16777216种颜色。32位色就是2的32次方的发色数,即16777216种颜色,不过它增加了256阶颜色的灰度。 32位色和16位色肉眼分辨不出来吗? 如果用两台品牌型号都一样 的显示器, 分别调不同的颜色, 就能看出区别。 而在Web页面的设计中, 颜色主要运用16 进制数值的表示方法, 为了用HTML表现RGB颜色, 使用十六进制数 0 ~ 255, 改为十六进制就是 00 ~ FF, 用RGB的顺序罗列就成为HTML颜色编码。 例如, 在 HTML 编码中“ 000000” 就是指红色( R)、绿色( G) 和蓝色( B) 都没有,就是0状态,也就是黑色。相反“ FFFFFF” 就是就是 红色( R)、 绿色( G) 和蓝色( B)都是 255,也就是白色。显示器是由一个个像素构成,利用电子束来表现色彩。像素把光的三原色: 红色( R)、绿色( G)、蓝色( B) 组合成的色彩 按照科学原理表现出来。 一 像素包含 8 位元色彩的信息量, 有 从 0 ~ 255 的256个单元, 其中 0 是 完全 无光 状态, 255 是最 亮 状态。
文章来源:https://www.88cto.com/article/XpuPdyTT
https://github.com/Yixiaohan/show-me-the-code
Faster r_cnn 训练神经网络时,从GitHub上clone作者的代码,并创建了自己的数据库。但是由于源代码中输入的图像的大小有一定的限制,一般在500-750之间, 自己创建的图像数据库中图像过大,因此用python 批量更改图像尺寸到统一大小。
opencv 提供了cvtColor()函数,用于在图像中不同的色彩空间进行转换,用于后续处理。在使用cvtColor之前首先需要了解下基本的图像色彩模式,色彩模式决定了打印或显示的图片颜色。
【导读】在当今互联网飞速发展的社会中,数量庞大的图像和视频充斥着我们的生活,让我们需要对图片进行检索、分类等操作时,利用人工手段显然是不现实的,于是,计算机视觉相关技术便应运而生,并且得到了快速的发展
在OpenCV中IplImage是表示一个图像的结构体,也是从OpenCV1.0到目前最为重要的一个结构;在之前的图像表示用IplImage,而且之前的OpenCV是用C语言编写的,提供的接口也是C语言接口。
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。 open类
Decode a PNG-encoded image to a uint8 tensor. 将一个png编码的图像解码成一个uint8张量。The attr channels indicates the desired number of color channels for the decoded image. 参数"channels"表示解码图像所需的颜色通道数量。
在实际应用特别是游戏中纹理占用了相当大的包体积,而且GPU无法直接解码目前流行的图片格式,图片必须转换为RGB等类型的格式才能上传到GPU内存,这显然增加了GPU内存的占用。为了处理这些问题于是出现了GPU支持的压缩纹理格式,在GPU中进行解码。压缩纹理属于有损压缩,更在意解码速度,而编码在程序运行之前,因此速度较慢。
前几天手里的智能锁项目 , 收到产品的建议(命令)说 , 就是人脸识别成功的时候 , 不要只显示摄像头捕捉到的图像 , 要弄个酷炫一点的背景, 背景里图片中间有个圆圈, 人脸就放到圆圈里也就是类似这样。。
python提供了python image library图像库,处理图像功能,该库提供了广泛的文件格式支持,如JPEG、PNG、GIF、等,它提供了图像档案、图像显示、图像处理等功能
颜色是人类对物体最基本的感知之一。在互联网上,一个好的网页配色能叫人眼前一亮,甚至产生极大的品牌效应,好比“阿里橙”、“链家绿”等等。来自美国的一位设计师Paul Hebert爬取了全球前10大网站的网页配色数据,发现了一些有趣的现象: 哪种颜色最受欢迎?在潜移默化中,这些热门网站又向你灌输了怎样的用色倾向呢?
近日,开始学习图像处理,思前想后决定以opencv作为实验基础。遂完成图片读取和显示功能。Imread作为常用的图像读取函数,虽然简单,但是参数的选择非常重要,直接影响到后期处理。同时在调试学习过程中也可以学习到图像处理的知识。 1. 函数原型
当初人们燃竹而爆,是为了驱吓危害人们的山魈。据说山魈最怕火光和响声,所以每到除夕,人们便“燃竹而爆”,把山魈吓跑。这样年复一年,便形成了过年放鞭炮、点红烛、敲锣打鼓欢庆新春的年俗。
前言 卷积运算是一个看似复杂的概念,今天来揭开这个神秘的面纱。 卷积矩阵:卷积矩阵是一个由权重数据组成的矩阵,中心像素周围像素的亮度乘以这些权重然后再相加就能得到中心像素的转化后数值。 本文对GP
在这一课里,你将学会如何加载压缩和为压缩的TGA文件,由于它使用RLE压缩,所以非常的简单,你能很快地熟悉它的。 我见过很多人在游戏开发论坛或其它地方询问关于TGA读取的问题。接下来的程序及注释将会向你展示如何读取未压缩的TGA文件和RLE压缩的文件。这个详细的教程适合于OpenGL,但是我计划改进它使其在将来更具普遍性。
PIL中所涉及的基本概念有如下几个:通道(bands)、模式(mode)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)
图,貌似是一个好看的 UI 中必不可少的东西,精美的 UI 中不可避免的会使用一些奇特的各种图像元素来提升用户体验。对于开发者而言,如何在应用程序中有效地显示和处理图像成为一个重要的课题。在Python中,PyQt库是一个强大而灵活的选择,它提供了丰富的图像处理类和功能。
最近在工作中会遇到需要将 png 图片转换为 jpg 图片的需求,主要原因也是 png 图片占的空间太大,如果图片数量上万张,可能就需要十几G的存储空间,所以希望转换为更小的 jpg 图片。
色深用 2 的幂指数来表示,bit 数愈高,色深值便愈高,影像所能表现的色彩也愈多。
上一篇文章FFmpeg 开发(01):FFmpeg 编译和集成 实现了 FFmpeg 的编译和集成。
将彩色图片转换成黑白图片是自己拿到的第一个小任务。在全文开始之前给自己科普一个公式:
本文将利用 FFmpeg 对一个 Mp4 文件的视频流进行解码,然后使用 libswscale 将解码后的 YUV 帧转换为 RGBA 帧,最后使用 ANativeWindow 进行渲染。
最近遇到了一个需求,就是对图片进行色彩风格转换,让一个物体可以以各种不同的色彩来呈现。
Mat imread(const String& filename,int flags = IMREAD_COLOR);
根据Github仓库页面的介绍,image-rs提供了基础的图像处理功能和图像格式转换功能。
PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块,可以对图片做类似于 PS(Photoshop) 的编辑。
2023-03-10:YUV420P像素数据编码为JPEG图片,请用go语言实现。
前面的文章《Android通过OpenCV和TesserartOCR实时进行识别》我们已经搭好一个利用NDK方式实时处理摄像头数据的程序了,今天我们就在看看OpenCV中通过级联方式实时进行人脸检测。
作为前端开发者,我们经常会需要处理一些特效,例如根据不同的状态,让图标显示不同的颜色。或者是hover的时候,对图片的对比度,阴影进行处理。
前面几篇文章实现了pyTorch训练模型,然后在Windows平台用C++ OpenCV DNN推理都实现了,这篇就来看看在Android端直接实现一个手写数字识别的功能。本篇最后会放出源码地址。
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