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。
【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DL+图像场景识别的程序中,其输入大多需要PIL的图像格式,而flask上传的图像的格式如何转化为PIL的图像格式,这是碰到的问题之一,因此即时将之记录下来,虽然解决方法很简单。
文档中说明了在scipy的0.19.0版本和1.0.0版本中可以用到的imread,imresize函数在scipy的1.3.0版本中全部被遗弃。
PIL有如下几个模块:Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块
Image模块、ImageChops模块、ImageCrackCode模块、ImageDraw模块、ImageEnhance模块、ImageFile模块、ImageFileIO模块、ImageFilter模块、ImageFont模块、ImageGrab模块、ImageOps模块、ImagePath模块、ImageSequence模块、ImageStat模块、ImageTk模块、ImageWin模块、PSDraw模块。最常用模块为Image模块、ImageFilter模块、ImageEnhance模块。
在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。
Pillow由PIL而来,所以该导入该库使用import PIL 本文相关的代码:https://github.com/445141126/pillow_example Image类 Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中。可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理其他图片得到,或者直接创建一个图片。 使用Image模块中的open函数打开一张图片: >>> from PIL import Image >>> im = Image.open("lena.ppm") 如果打开
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。
PIL 全称为 Python Imaging Library,已经是 Python 平台事实上的图像处理标准库了。PIL 功能非常强大,但 API 却非常简单易用。**由于 PIL 仅支持到 Python 2.7,**加上年久失修,于是一群志愿者在 PIL 的基础上创建了兼容版本 Pillow(因此 Pillow 兼容 PIL 的绝大多数语法),支持最新的 Python 3.x,又加入了许多新特性,因此推荐使用 Pillow。
使用 pydicom.dcmread() 函数进行单张影像的读取,返回一个pydicom.dataset.FileDataset对象.
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)。
对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab,集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性,虽然从实验室师兄师姐的口中得知Python的图像处理较之matlab相对复杂(应该只是代码量的问题),但我依然觉得学习python环境比较实用和高效。在进行Python图像处理之前,Pillow是不可或缺的实用性工具,pillow是Python Imaging Library的缩写,Pillow由PIL而来,导入该库使用import PIL。同时感谢Python社区内的翻译工作者,将pillow的英文稳当翻译为汉语文档。传统的PIL库不支持python3,所以使用从PIL派生出来的Pillow库。
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。
Python中的图像处理库PIL(Python Imaging Library)应用广泛,在这里先做一个简单的介绍和使用。
还有微博九宫格图 https://weibo.com/2717930601/JjpKtlUZ9 :
ImageDraw模块提供了图像对象的简单2D绘制。用户可以使用这个模块创建新的图像,注释或润饰已存在图像,为web应用实时产生各种图形。
在使用Python编程时,有时候可能会遇到类似于AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'的错误。这个错误通常出现在使用scikit-image库的时候,表明无法找到名为‘io’的属性。
情人节刚过,我还是单身,我想了一下原因,是我的拍照技能不行,也有我对女神表白的套路太过老的原因,我没有体现出身为程序猿的优势,虽然我们拍照不行,但是我们 身为程序猿,可以改进我们拍照的质量,也可以有创新的表白方式,比如使用代码来提升照片的质量,将表白写进照片里,都是创意,提升表白的成功率。Python能不能帮我们实现这两个创意呢?of course,Python是万能的。我们可以使用pillow来实现我们的目标。
首先,表明一个问题,Pillow和PIL不是一个东西,Pillow 是一个对 PIL 友好的分支,两者的作者是不同的,由于PIL的更新计划太慢了,作者计划一年更新两次,有一些问题无法及时解决,导致Pillow的诞生,Pillow在2.0.0版本之后增加了对python3的支持,同时也修复了很多bug。
一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。对于颜色则有色彩空间的计算与转换,图形上色,阴影,色差处理等等。 在破解验证码中需要用到的知识
来源: j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/647326 一、探讨 识别图形验证码可以说是做爬虫的必修课,涉及到计算机图形学,机器学习,机器视觉,人工智能等等高深领域…… 简单地说,计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。图形通常由点、线、面、体等几何元素和灰度、色彩、线型、线宽等非几何属性组成。计算机涉及到的几何图形处理一般有 2维到n维图形处理,边界区分,面积计算,体积计算,扭曲变形校正。
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。
PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例;你可以从文件加载图像,或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。
上一篇文章介绍了如何通过 Paddle 库去除人物背景,这一篇介绍如何去除通用图像背景,只保留图像主体。显而易见,一个只可以处理人像,一个则可以去除多种图像的背景。
需要用到PIL模块,使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库。
关于图像处理的模块常用的有 PIL,openCV等,不过应为要处理 tif 格式的图片,故特来写下这篇博客。 关于安装模块 libtiff 直接pip install libtiff 安装模块,发现无法导入,显示“No module named libtiff” ,打开anaconda prompt 执行conda list显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。
图像处理是在计算机视觉和图像分析中的重要领域。Python作为一种强大的编程语言,在数据分析中提供了许多实用的技术点,用于图像的加载、处理和分析。本文将详细介绍Python数据分析中图像处理的实用技术点,包括图像加载与保存、图像转换与增强、特征提取与描述等。
对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片,我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法,来打开图片。open方法接收两个参数,第一个是文件路径,第二个是模式。主要的模式如下:
这段代码导入了PIL库中的Image模块,用于处理图片文件。同时还导入了os模块,用于处理文件和目录。
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
为了能够在Labelme上对Dicom图像进行编辑,这里对python环境下Dicom文件的读取进行了研究。在Dicom图像中CT的窗宽窗位是一个很重要的概念,但是找了半天在pydicom中没有相关设置函数,这里跟DCMTK还不一样。但是可以根据两个tag得到CT图像的CT值,那就是(0028|1052):rescale intercept和(0028|1053):rescale slope。则按照下面的算子得到CT图像,进而就可以调整窗宽窗位了
在有些时候,我们拿到了一张图片的二进制数据,但却不知道这张图片应该是什么格式。例如,某个 HTTP接口返回给你一段 Base64编码的图片数据,如下图所示:
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)
前提:针对深度学习的用户,推荐下载anaconda,其下载地址如下: https://repo.continuum.io/archive/.winzip/ 备注:下载2.4.1版本的,最新的版
Pillow作为一个图片模块。可谓是真的简便强大,它的前身是PIL,后来将他取代,现在的pillow 可谓是一家独大,好了,让我们来看看他的具体用法。
PIL(Python Imaging Library,图像处理库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作。PIL库已经集成在Anaconda库中,推荐使用Anaconda,简单方便,常用库都已经集成。
在 Node 中如何调用 Python 的方法?通常可以通过 REST 接口或者 RPC 的方式来完成,但是某些时候我们仅仅只需要调用对方几个很简单的方法,这种情况下去构建一个提供 REST 接口的服务或者两者对接实现 RPC 调用,这种做法的成本显然有点高。本文将会介绍一种更轻量的调用方式。
当一门语言学到了一定程度,我们就需要不断地做项目以加强对其的理解及应用。github上有一个很有意思的练手项目合集:show-me-the-code。今天要写的就是其中的第0000题,下面我们来看下它的要求:
Pillow PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大,但API却非常简单易用。 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新Python 3.x,又加入了许多新特性,因此,我们可以直接安装使用Pillow。 模糊效果: from PIL import Image, ImageFilter # 打开一个jpg图像文件,注意是当前路径: im
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。
近年来,目标检测在人脸检测、视频目标检测、视频监控、自动驾驶汽车等不同应用领域得到了广泛的研究。在这一领域,深度学习架构的采用导致产生了高度精确的方法,如Faster R-CNN、RetinaNet,进一步发展为Cascade R-CNN、VarifocalNet和变体。
原因:PIL只支持python2.x ,所有使用python3 时候报错 解决方法:PIL 已经有一个分支项目,安装分支项目pillow同样支持PIL模块
输入 Python。Pillow 是一个用于与图像文件交互的第三方 Python 模块。该模块有几个功能,可以轻松地裁剪、调整和编辑图像的内容。Python 能够像处理 Microsoft Paint 或 Adobe Photoshop 等软件一样处理图像,因此可以轻松地自动编辑成百上千的图像。运行pip install --user -U pillow==6.0.0就可以安装 Pillow 了。附录 A 有更多关于安装模块的细节。
在代码运行过程中报错:AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘。
目录[-] captcha模块是专门用于生成图形验证码和语音验证码的Python三方库。图形验证码支持数字和英文单词。 安装 安装 可以直接使用 pip 安装,或者到项目地址下载安装。 模块支持 由于 captcha 模块内部是采用 PIL 模块生成图片,所以需要安装 PIL 模块才可以正常使用。 生成验证码 一般方法 使用其中 image 模块中的 ImageCaptcha 类生成图形验证码: from captcha.image import ImageCaptcha img = ImageCap
Tree 库是一个 Python 的第三方库。这个库主要用于生成树和绘制树的图形。
返回一个像素访问对象。像素访问对象的行为很像一个二维数组,可以通过下标 [x, y] 的方法,访问和修改像素值。通常情况下,我们不需要调用此方法,Image 类会在第一次访问图片数据时,自动调用此方法。
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