学习数字图像处理，第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
项目地址：https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Image-Processing
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本文进入热榜收到了不少关注，所以将本文的代码放在了GitHub上，jupyter的，有需要的自取。
绘制网格的关键是使用 Python PIL ImageDraw.Draw.line() 方法。
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。
本文主要介绍 Pytorch 中 torchvision.transforms 几个数据增强函数的使用
Python进行图片处理，第一步就是读取图片，这里给大家整理了6种图片的读取方式，并将读取的图片装换成numpy.ndarray()格式。首先需要准备一张照片，假如你有女朋友的话，可以用女朋友的，没有的话，那还学啥Python，赶紧找对象去吧！
除了opencv专门用来进行图像处理，可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外，python中还有其他库用来进行简单的图像处理，比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作，下面对这些库进行详细的介绍。
PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库，而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入，经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor，其中预处理包括但不限于「图像裁剪」，「图像旋转」和「图像数据归一化」等。而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行，一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。如下所示
Transfoms 是很常用的图片变换方式，可以通过compose将各个变换串联起来 1. class torchvision.transforms.Compose (transforms) 这个类将多个变换方式结合在一起 参数：各个变换的实例对象 举例：
python 读取image 在python中我们有两个库可以处理图像文件，scipy和matplotlib. 安装库 pip install matplotlib pillow scipy 用法 from scipy.misc import imread data = imread(image_root) #data是 ndarray对象 import matplotlib.image as mpimg data = mpimg.imread(image_root) #data是 ndarray对象 s
OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。 下文提供封装好的（代码）方法，供OpenCV添加中文使用。
在数据科学与机器学习领域，NumPy（Numerical Python）是一个经常被提及的重要工具。它是Python语言中一个非常强大的库，提供了高性能的多维数组对象以及用于处理这些数组的工具。NumPy不仅仅是一个用于数值计算的库，它还拥有广泛的应用，尤其在数据分析领域。本文将深入探讨NumPy库在数据分析中的应用场景，介绍其功能与用法，并附带实现代码过程。
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名，部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前，我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要，请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。
OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。 下文提供封装好的（代码）方法，供OpenCV添加中文使用。 往
python PIL图像处理模块中的ImageDraw类支持各种几何图形的绘制和文本的绘制，如直线、椭圆、弧、弦、多边形以及文字等。
【磐创AI导读】：本篇文章为大家介绍了十个python图像处理工具，希望对大家有所帮助。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
视频资料：https://tv.sohu.com/v/dXMvMzM1OTQyMDI2LzExMzQxMDY1MS5zaHRtbA==.html 视频的内容介绍：一张照片，横着切成若干条，并且没有打乱，随后隔条分成了两份，然后把这两份各自拼接在一起，出现了跟两张原图一模一样的图片，将两张图竖着切成若干条，并且没有打乱，随后隔条分成了四份，出现了四张跟原图一模一样的图片（等比例缩小）
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**OpenCV添加文字的方法putText(...)，添加英文是没有问题的，但如果你要添加中文就会出现“？？？”的乱码，需要特殊处理一下。**
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种，比如 PIL,Pillow, opencv, scikit-image 等。（PIL 是针对 python2, pillow 是针对 python3，两者功能一样。）
所谓二值化是指只包含白和黑这两种颜色，下面的代码中使用白色表示内部或背景，使用黑色表示边缘。 图像边缘提取的基本思路是：如果一个像素的颜色值与周围像素足够接近（属于低频部分）则认为是图像背景或者内部，如果一个像素的颜色值与周围像素相差很大（属于高频部分）则认为是图像边缘。在具体实现时，边缘提取有很多种方法，分别采用不同的卷积和，针对不同类型的边缘。下面代码的思路是：如果一个像素的颜色值与其右侧和下侧像素都足够接近则认为不是边缘，否则认为是边缘。 from PIL import Image def isSim
10个常用的可以进行图像处理的Python库的介绍，可能有些你还没用过，可以试试看！
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：
无人机拍摄的图像分辨率往往较大，做目标检测时，需要进行裁剪再标注。 本文就来记录从图像裁剪到图像拼接的处理脚本思路。
最常见的色彩空间就是RGB，人眼也是基于RGB的色彩空间去分辨颜色的。 OpenCV默认使用的是BGR。BGR和RGB色彩空间的区别在于图片在色彩通道上的排列顺序不同。
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
当今的世界充满了数据，而图像数据就是其中很重要的一部分。但只有经过处理和分析，提高图像的质量，从中提取出有效地信息，才能利用到这些图像数据。
torchvision.models[4] 里包含了许多模型，用于解决不同的视觉任务：图像分类、语义分割、物体检测、实例分割、人体关键点检测和视频分类。
python下对图像进行批处理少不了读取文件夹下的全部图像，下面就以具体实例分享下对文件夹下的特定格式图像全部读取并转化为数组保存的代码，代码详解请见注释 代码同时包含了矩阵和一维数组的相互转化
在pytorch中经常会遇到图像格式的转化，例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor，亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片。而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同，因此，如何在pytorch中正确转化各种图片格式(PIL、numpy、Tensor)是一个在调试中比较重要的问题。
此外，Pillow 还提供了更多的功能和方法，包括图像旋转、调整亮度、对比度等操作。通过学习以上基本操作，可以逐步探索 Pillow 的更多功能。
张量命名是一个非常有用的方法，这样可以方便地使用维度的名字来做索引或其他操作，大大提高了可读性、易用性，防止出错。
显式声明字符串不用转义---> r'c:\c.txt' 在路径字符串前加r
顾名思义，图像处理可以简单地定义为在计算机中（通过代码）使用算法对图像进行处理（分析和操作）。它有几个不同的方面，如图像的存储、表示、信息提取、操作、增强、恢复和解释。在本章中，我们将对图像处理的所有这些不同方面进行基本介绍，并介绍使用 Python 库进行的实际图像处理。本书中的所有代码示例都将使用 Python 3。
利用Imgae.open()打开图像,再利用PIL对象进行操作。这样只是简单的处理，一旦操作复杂就比较困难。而像素级的处理与许多复杂操作相关。所以，通常我们在加载完图片后，都是把图片转换成矩阵来进行复杂操作。
有时候，我们需要使用Matplotlib库强大的绘图函数来在numpy.ndarray格式的图像上进行一些可视化，比如关键点绘制，投影点绘制。绘制完后，还需要把matplotlib的figure对象转换为numpy.ndarray 格式的对象，方便和原图进行比较。有时候为了可视化的美观，需要验证保证转换后的图像与原始图像大小一致。这里记录一下操作的流程，以及一些常遇到的问题。
moviepy是一个专门用于视频剪辑制作的模块，可以自动化完成很多繁琐的视频剪辑处理工作，除了处理视频数据之外，moviepy中还内置了可以制作gif动图的功能，通过使用moviepy.editor中的ImageSequenceClip，可以以自动化的方式批量生成指定参数要求的gif动图，本文就将针对ImageSequenceClip的使用展开介绍。
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。
说起元宵节，各位有没有觉得这是咱们中国人最浪漫的节日呢？国人向来拘谨古板，一年到头都是小心谨慎地过日子，唯有元宵节这天可以纵情豪放一把。东风夜放花千树，宝马雕车香满路，火树银花霓虹闪烁，豪车遍地美女如云。细品，你甚至都能嗅到香奈儿的味道！月上柳梢头，人约黄昏后，这又是何等的浪漫！比起烛光晚宴、鲜花加持，这份浪漫更显纯真。晚至明清，民间元宵节的喜庆气氛，堪比西班牙的奔牛节、巴西的狂欢节、泰国的泼水节。
在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。
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。
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.Image.open读入的是RGB顺序，而opencv中cv2.imread读入的是BGR通道顺序 。cv2.imread会显示图片更蓝一些。
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