# coding:utf-8import cv2import imageiofrom scipy import miscfrom PIL import Imagefrom matplotlib import pyplot as pltimage_path = “./images/000011.jpg”# 使用pillow读取图片，获取图片的宽和高img_pillow = Image.open(image_path)img_width = img_pillow.width # 图片宽度img_height = img_pillow.height # 图片高度print(“width -> {}, height -> {}”.format(img_width, img_height))img_cv = cv2.imread(image_path)img_imageio = imageio.imread(image_path)img_scipy = misc.imread(image_path)img_matplot = plt.imread(image_path)print(img_cv.shape)print(img_imageio.shape)print(img_scipy.shape)print(img_matplot.shape)
上次简单实现了python发送和接收图片的Demo,本次通Qt的接收图片，并显示在QLabel上。
本篇文章记录了22.04版本Ubuntu安装OMNET++6.0版本及各类报错合集解决方案，途中遇到了无数问题，很多问题都无法找到解决方案，好在询问了一下实验室研究生师兄，在他的帮助指导下解决了。感谢师兄！
本文是使用python进行图像基本处理系列的第三部分，在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作，见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》和《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part II》，下面我们将继续介绍一些有关图像处理的好玩内容。 本文介绍的内容基本反映了我本人学习的图像处理课程中的内容，并不会加入任何工程项目中的图像处理内容，本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识，出于这个原因，本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作，此外，还会时不时的使用其他类型的工具库，比如图像处理中常用的OpenCV等： 本系列分为三个部分，分别为part I、part II以及part III。刚开始想把这个系列分成两个部分，但由于内容丰富且各种处理操作获得的结果是令人着迷，因此不得不把它分成三个部分。系列所有的源代码地址：GitHub-Image-Processing-Python。 在上一篇文章中，我们已经完成了以下一些基本操作。为了跟上今天的内容，回顾一下之前的基本操作：
Opencv读取图像是以BGR读取的，但是许多包是RGB读取，因此有些情况下需要转化。
Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言，具有非常简洁而清晰的语法，既可以用于快速开发程序脚本，也可以用于开发大规模的软件，特别适合于完成各种高层任务。 随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比，Python是一门真正的通用程序设计语言，比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多程序库的支持，适用于Windows和Linux等多种平台，完全免费并且开放源码。虽然MATLAB中的某些高级功能目前还无法替代，但是对于基础性、前瞻性的科研工作和应用系统的开发，完全可以用Python来完成。 *Numba项目能够将处理NumPy数组的Python函数JIT编译为机器码执行，从而上百倍的提高程序的运算速度。 *基于浏览器的Python开发环境wakari(http://www.continuum.io/wakari) 能省去配置Python开发环境的麻烦。hnxyzzl Zzlx.xxxxxxx *Pandas经过几个版本周期的迭代，目前已经成为数据整理、处理、分析的不二选择。 *OpenCV官方的扩展库cv2已经正式出台，它的众多图像处理函数能直接对NumPy数组进行处理，便捷图像处理、计算机视觉程序变得更加方便、简洁。 *matplotlib已经拥有稳定开发社区，最新发布的1.3版本添加了WebAgg后台绘图库，能在浏览器中显示图表并与之进行交互。相信不久这一功能就会集成到IPython Notebook中去。 *SymPy 0.7.3的发布，它已经逐渐从玩具项目发展成熟。一位高中生使用在线运行SymPy代码的网站：http://www.sympygamma.com * Cython已经内置支持NumPy数组，它已经逐渐成为编写高效运算扩展库的首选工具。例如Pandas中绝大部分的提速代码都是采用Cython编写的。 * NumPy、SciPy等也经历了几个版本的更新，许多计算变得更快捷，功能也更加丰富。 * WinPython、Anaconda等新兴的Python集成环境无须安装，使得共享Python程序更方便快捷。 * 随着Python3逐渐成为主流，IPython, NumPy, SciPy, matplotlib, Pandas, Cython等主要的科学计算扩展库也已经开始支持Python3了。
最近有小伙伴私信小编有没有其他语言(例如C++)的可视化工具介绍？ 考虑到公众号一直强调的工具多元化的思想，我们今后也会不定期推荐其他语言的优秀可视化工具，满足不同同学的使用需求~~，今天，小编就介绍一款基于C++的优质可视化工具-「Matplot++」，主要内容如下：
Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
最近在整理 Python 的相关的内容，主要需要整理成笔记，记录下来，等有需要的时候再进行复习。
H264视频压缩算法现在无疑是所有视频压缩技术中使用最广泛，最流行的。随着 x264/openh264以及ffmpeg等开源库的推出，大多数使用者无需再对H264的细节做过多的研究，这大降低了人们使用H264的成本。
在老外的一篇文章那里看到一个Jeff 之前不知道的信息：当jpeg 格式的图像被上传到WordPress，它会自动压缩图片为原来的90％ 。不过那个谁说得好：“实践是检验真理的唯一标准”，Jeff亲自去上传了一张高分辨率、高容量的jpeg 格式的图像。但最后发现，无论是图片文件体积还是清晰度都没有改变。 老外的原英文文章点击这里，不知道是不是Jeff 理解错误，反正WordPress 就是没有压缩图片（恩，一定是我打开的方式不对）。该文还给出了个自定义压缩率的代码，呵呵，真搞不懂；既然我都发现没有压缩，怎么
H264 无疑是目前应用最广泛的编码技术。一些比较优秀的开源库x264/openh264， ffmpeg等让人们处理h264编解码变得相对容易。为了能更好地理解和处理h264问题，还是有必要了解相关的原理
在构建和部署模型以对皮肤病变图像进行分类时，将逐步进行。完成后用户可以将图像上传到网站，模型将对皮肤病变进行分类。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 没想到苹果被打脸来得如此之快。 月初，苹果表示将在iOS 15、macOS 12中加入对用户照片的检测，目的是遏制儿童色情与虐童照片的传播。 苹果还一再强调这项技术的安全性和准确性。 现在，不到半个月的时间，苹果的这项技术已经被一位名为Asuhariet Ygvar程序员“破解”了。 他成功将这个尚未正式发布的AI模型逆向工程，并在GitHub上提供转化成Python的教程。 几个小时后，另一位来自英特尔的工程师就发现了该模型的一个bug。 这
專 欄 ❈ sunhaiyu，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/4943cb2c6ea4 ❈ Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 颜色与RGBA值 计算机通常将图像表示为RGB值，或者再加上alpha值（通透度，透明度），称为RGBA值。在Pillow中，RGBA的值表示为由4个整数组成的元组，分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色，全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红
matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，用于数据可视化。它可以函数的方式操作各个绘图命令（类似Matlab软件，Matplotlib名字的含义就是Matlab风格的绘图库），也可以以面向对象的方式。
文章目录 1.matplot 1.1基本情况 1.2基本代码 2.条形图 3.绘制交错的bar 4.饼图 4.1饼图参数解读 4.2饼图源码分析 5.pylab 5.1源码分析正弦函数和余弦函数 5.2 参数说明 5.43D图 1.matplot 1.1基本情况 Matplotlib的设计理念是能够用轻松简单的方式生成强大的可视化效果，是Python学习过程中核心库之一。 pylab接口是由matplotlib.pylab提供的函数集，允许用户使用非常类似于MATLAB图生成代码的代码创建绘图
在数据科学和工程领域，数据可视化是理解和交流复杂信息的关键工具。如果您是一位Java开发者，寻找一个强大的、本地化的三维图形绘图库，那么Matplot3D for JAVA（V5.0）值得你关注。该组件旨在为Java开发者提供类似于Python中Matplotlib的三维绘图功能，让Java也能轻松绘制出令人印象深刻的3D图形图表。
微信又一次不声不响地搞了个大事情： “小游戏”上线了！ 于是，在这辞旧迎新的时刻，毫无意外的又火了。 今天有多少人刷了，让我看到你们的双手！ 喏，我已经尽力了…… 不过没关系，你们跳的再好，在毫无心理
在看deeplearning教程的时候遇到了这么个玩意，mnist，一个手写数字的数据集。大概是google为了方便广大程序员进行数字识别而构建的库，里面都是美国中学生手写的阿拉伯数字，但是为了方便存储，他并不是以图片的形式保存的，而是以二进制文件的形式保存的。这就让普通人看着略微蛋疼的了，教程里也并没有提供具体的提取图片的方案。得，读取这个还得自己来。
计算机中描述图形信息的两大系统是栅格图形「又称位图」（raster graphics）和矢量图形（vector graphics）。下述，对栅格图形和矢量图形进行对比。
前段时间，苹果宣布计划推出CSAM检测技术，能够扫描所有存储在iCloud上的照片，找出符合虐待儿童、儿童色情内容的照片（CSAM）。
2、输入“pip install opencv-python”安装opencv模块
音频质量评估-1：之前主要学习了音视频的编码和解码原理，和测试音频质量的方法。接下来继续学习下当前 短视频 领域的 视频质量测试方法。
在数字化时代，视觉数据的爆炸性增长对存储系统提出了更高的要求。数据压缩技术，尤其是针对视觉内容的压缩感知技术，已成为优化存储资源的关键手段。本文将深入探讨视觉数据压缩感知技术的原理、应用案例、面临的挑战以及未来的发展方向。
我相信你肯定已经在自然语言领域中听说过 transformer 这种结构，因为它在 2020 年的 GPT3 上引起了巨大轰动。Transformer 不仅仅可以用于NLP，在许多其他领域表现依然非常出色。
Invoke-PSImage接收一个PowerShell脚本，并将脚本的字节编码为PNG图像的像素。它生成一个oneliner，用于从文件或从网络上执行。
大师级作品、或是摄影海报，只需要拿过来「扫描」一下，就能分解出纯色层、阴影层和反射层。
在上周的文章当中我们介绍了matplot的基本用法，以及展示了一些简单的例子，让大家直观地了解这个工具包。我们可以简单地将它理解成专门用来作图的工具，但是它作图的功能又非常强大，以至于并不能当成一个简单的内容来对待。道理也很简单，老板让你去做一份数据出来，结果你画出来的图啥也没有，也不知道什么颜色代表什么内容，也没有标题，难以阅读，显然这是不行的。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
码云: https://www.gitee.com/tanling8334/Matplot3D-for-Java
R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包，熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像，但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素，本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化，掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品。
血拼季临近，零售商们需要提升Web性能以满足高峰期的需求。本文提出三个优化建议，包括图像优化等，旨在帮助大家化解黑五的性能难题。 美国的节日购物季即将在感恩节后的周末拉开序幕，于Cyber Monday结束。现在，大多数电商网站已经完成网站编写工作，但为了确保良好的用户体验，很多人都正忙着测试其网站性能。即使你和大多数网站一样正处于“code-freeze”状态，仍然可以在最后“抱抱佛脚”，进一步确保网站在购物高峰期，为客户提供卓越的购买体验。 我们曾咨询过多名优秀的网站性能布道师，在临近购物季时，是否有一
Matplotlib是Python的画图领域使用最广泛的绘图库，它能让使用者很轻松地将数据图形化以及利用它可以画出许多高质量的图像，是用Python画图的必备技能。
1、把财务预测移到WPS，可以实现线上增加数据，就可以计算结果，不需要安装python软件、配置环境，可以方便分析，可以出图可视化
最近一直在用python做图像处理相关的东西，被各种imread函数搞得很头疼，因此今天决定将这些imread总结一下，以免以后因此犯些愚蠢的错误。如果你正好也对此感到困惑可以看下这篇总结。当然，要了解具体的细节，还是应该 read the fuck code和API document，但貌似python的很多模块文档都不是很全，所以只能多看代码和注释了。
【新智元导读】 谷歌官方博客今天发布了一篇文章，介绍如何使用神经网络压缩图片。在论文中，谷歌证明了神经网络可以获得比现在普遍使用的压缩方法质量更好、大小更小的图片，理论上会小25%。谷歌这次要解决图片占用内存过多的问题。用户可以去 TensorFlow使用该模型压缩自己的图片。 作者： Nick Johnston and David Minnen, Software Engineers 数据压缩几乎发生在互联网的任何角落，你观看的视频、分享的突破、听的音乐，甚至你现在在看的文章，都是经过压缩的。压缩技术使得
原标题：Comprehensive Guide to LCEVC (MPEG-5 Part 2) - Low Complexity Enhancement Video Coding
WebP Server这是一个基于 Golang 的服务器，允许您动态提供 WebP 图像，在不改变图片URL路径的情况下，自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，从而减小图片体积，降低流量消耗和提高加载速度。
WebP的有损压缩算法基于VP8视频编解码器用于压缩视频关键帧的方法。从高层次来看，它类似于JPEG编码：WebP以“块”为单位操作，而不是单个像素，并且具有类似亮度和色度之间的分割。WebP的亮度块为16x16，色度块为8x8，并且这些“macroblocks”进一步细分为4x4子块。
选自arXiv 作者：Eirikur Agustsson等 机器之心编译 参与：白妤昕、刘晓坤 本文提出了一个基于生成对抗网络的极端学习图像压缩框架，能生成码率更低但视觉效果更好的图像。此外，该框架可
在进行深度学习实验时，能够可视化地对训练过程和结果进行展示是非常有必要的。除了Torch版本的TensorBoard工具TensorBoardX之外，Torch官方也提供了一款非常好用的可视化神器——visdom。visdom是一款用于创建、组织和共享实时大量训练数据可视化的灵活工具。
GAN使用两套网络，分别是判别器（D)网络和生成器（G)网络，最重要的是弄清楚每套网络的输入和输出分别是什么，两套网络如何结合在一起，及优化的目标即cost function如何定义。
由于每天创建和观看的视频数量巨大且分辨率不断提高，视频压缩仍然是一个正在进行的研究课题。最流行的视频压缩算法，如 MPEG 和 H.26x 族，通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。
大多数人不会花大量时间去学 matplotlib 库，仍然可以实现绘图需求，因为已经有人在 stackoverflow、github 等开源平台上提供了绝大多数画图问题的解决方案。我们通常会使用 google 来完成绘图需求。至少我是这样。
目前，PHP是用于Web开发的最流行的脚本语言。你可以在互联网上随手找到关于PHP大量资料，包括文档、教程、工具等等。PHP不仅是一种功能丰富的语言，它还能帮助开发人员轻松地创建更好的网络环境。该文将总结几款PHP非常实用的类库。
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