文章来源：https://www.88cto.com/article/XpuPdyTT
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
OakDoc XPS to PDF Converter(XPS文件转PDF格式工具)是一款很优秀好用的XPS转PDF的辅助工具。如果你需要一款好用的文件转换工具，小编带来的这款OakDoc XPS to PDF Converter软件是很不错的选择，功能强大全面，使用后可以帮助用户轻松将XPS文件转换成PDF格式。软件可帮助用户通过简单的方式将XPS文件转换输出为PDF为主的主流图片格式。该工具的操作方法十分简单，只需导入需要转换的XPS文件，设置其输出参数和位置等信息，即可执行转换操作，小白也能轻松掌握。有需要的朋友欢迎来下载使用。
注：这学期开了一门Photoshop的课程，第一节课讲了图像处理的相关知识，特将内容整理如下，方便日后学习和查阅。 软件环境：PhotoshopCS6 一、位图与矢量图 1、位图 位图也称点阵图，它是由许多点组成的，这些点称为像素。当许多不同颜色的点组合在一起后，便构成了一副完整的图像。 位图可以记录每一个点的数据信息，从而精确地制作色彩和色调变化丰富的图像。但是，由于位图图像与分辨率有关，它所包含的图像像素数目是一定的，若将图像放大到一定程度后，图像就会失真，边缘出现锯齿。 2、矢量图 矢量图也称向量式图
对比测试 scipy.misc 和 PIL.Image 和 libtiff.TIFF 三个库
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。
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。
我们要先安装PIL：pip install Pillow-7.1.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl PIL的open()函数用于创建PIL图像对象 下面开始进行测试：
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。
函数语法 A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(…)
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）
这里使用了 pytesseract 来进行验证码识别，它是基于 Google 的 Tesseract-OCR ，所以在使用之前需要先安装 Tesseract-OCR。使用 PIL 来进行图像处理。pytesseract 默认支持 tiff、bmp 图片格式，使用 PIL 库之后，能够支持 jpeg、gif、png 等其他图片格式；
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
目前，很多网站为了防止爬虫肆意模拟浏览器登录，采用增加验证码的方式来拦截爬虫。验证码的形式有多种，最常见的就是图片验证码。其他验证码的形式有音频验证码，滑动验证码等。图片验证码越来越高级，识别难度也大幅提高，就算人为输入也经常会输错。本文主要讲解识别弱图片验证码。
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
我们都知道，一般情况下，一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵（RGB 格式），当然也有四个矩阵（RGBA 格式）或者一个矩阵（灰度图）的情形。然而，进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽，传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下，要想减少带宽占用和传输时延，只能对数据进行压缩。稍微想一下，对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗？矩阵压缩有很多种方法，在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
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：
这里主要说的是PIL， PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为:PIL。 PIL历史悠久，原来是只支持python2.x的版本的，后来出现了移植到python3的库pillow
Python有很多库可以进行图像文件的读写，比如图像处理包pillow，科学绘图库matplotlib等。 Pylibtiff用于tiff文件的读写，matplotlib本身不支持tiff图像。 下面简单给出使用的示例：
一、图像的读取 图像的读取主要函数是cv2.imread()。 函数格式：Mat cv::imread (const String & filename, int flags = IMREAD_COLOR) 功能：读取图片文件。 参数： windows位图：后缀名为bmp JPEG文件：后缀名为jpeg/jpg JPEG2000：后缀名为jp2 便携式网络图像文件：后缀名为png TIFF文件：后缀名为tiff/tif 参数二是整型的flag，标志，默认值为IMREAD_COLOR，取值有如下几种： IMREAD_UNCHANGED：如果设置，则按原样返回加载的图像（带有Alpha通道，否则会被裁剪）。 IMREAD_GRAYSCALE：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像读入。 IMREAD_COLOR：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像读入。 IMREAD_ANYDEPTH：如果设置，当输入具有相应深度时返回16位/ 32位图像，否则将其转换为8位。 IMREAD_ANYCOLOR：如果设置，图像将以任何可能的颜色格式读取。 IMREAD_LOAD_GDAL：如果设置，总是使用GDAL驱动程序加载图像。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_2：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_COLOR_2：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/2。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_4：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_COLOR_4：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/4。 IMREAD_REDUCED_GRAYSCALE_8：如果设置，总是将图像转换为单通道灰度图像，图像尺寸减小1/8。 IMREAD_REDUCED_COLOR_8：如果设置，总是将图像转换为3通道BGR彩色图像，图像尺寸减小1/8 常用的是前三种。因为flags是整型，所以传入数值也行： flags >0：等同于IMREAD_COLOR。 flags =0：等同于 IMREAD_GRAYSCALE。 flags <0： 等同于IMREAD_UNCHANGED。 通常是给1、0、-1，给其他整型也是可以的。 返回值：Mat类型。从opencv2开始，用于存放图像的数据类型就是Mat， 二、图像的显示 图像读取后，下一步就是再把图像显示出来，主要函数有：cv2.namedWindows（）、cv2.imshow（）。再另外再介绍三个函数cv2.waitKey（）、cv2.destroyWindow（）、cv2.destroyAllWindows（）。 2.1 cv2.namedWindows函数介绍 void cv::namedWindow (const String & winname,int flags = WINDOW_AUTOSIZE ) 功能：创建一个窗口。 参数：参数一是winname，给创建的窗口起一个名字，以后通过这个名字调用该窗口；参数二整型的flags，定义窗口的属性，默认值是WINDOW_AUTOSIZE，其他取值如下所示： WINDOW_NORMAL：用户可以调整窗口大小（不受约束）/也可以使用将全屏窗口切换为正常大小。 WINDOW_AUTOSIZE：用户无法调整窗口大小，窗口大小随显示图像的大小而变化。 WINDOW_OPENGL：带有opengl支持的窗口。 WINDOW_FULLSCREEN：将窗口更改为全屏。 WINDOW_FREERATIO：不遵循图像的比例调整图像后在窗口显示 WINDOW_KEEPRATIO：根据图像的比例调整图像后在窗口中显示 2.2 cv2.imshow函数介绍 void cv::imshow (const String & winname, InputArray mat ) 功能：在指定窗口显示图像。 参数：参数一是窗口名；参数二设置为要显示的图像。 注意此函数之后应该跟随函数waitKey，指定窗口显示多少毫秒。 2.3 cv2.waitKey函数介绍 int cv::waitKey (int delay = 0) 功能：等待按键或延迟多少毫秒。 参数：整型的delay，默认值是0。设置为0表示永久等待按键，设置为非零，表示延迟delay毫秒。该函数仅在创建至少一个窗口并且窗口处于活动状态时才起作用。 2.4 cv2.destroyWind
SCI论文图片的编辑是一门简单，却不容易的学问。在编辑图片的过程中，涉及到很多软件的配合使用，同时我们的目的不仅是满足投稿杂志的参数要求，还希望尽量做得美观好看。
1、uint8与double double函数只是将读入图像的uint8数据转换为double类型，一般不使用；常用的是im2double函数，将 uint8图像转为double类型，范围为0-1，如果是255的图像，那么255转为1，0还是0，中间的做相应改变。 MATLAB中读入图像的数据类型是uint8，而在矩阵中使用的数据类型是double。因此 I2=im2double(I1) :把图像数组I1转换成double精度类型；如果不转换，在对uint8进行加减时会产生 溢出。默认情况下，matlab将图象中的数据存储为double型，即64位浮点数；matlab还支持无符号整型 （uint8和uint16）；uint型的优势在于节省空间，涉及运算时要转换成double型。 im2double():将图象数组转换成double精度类型 im2uint8():将图象数组转换成unit8类型 im2uint16():将图象数组转换成unit16类型 2、uint8和im2uint8 在数据类型转换时候uint8和im2uint8的区别，uint8的操作仅仅是将一个double类型的小数点后面的部 分去掉；但是im2uint8是将输入中所有小于0的数设置为0，而将输入中所有大于1的数值设置为255，再将所 有其他值乘以255。 图像数据在计算前需要转换为double,以保证精度;很多矩阵数据也都是double的。要想显示其，必须先 转换为图像的标准数据格式。如果转换前的数据符合图像数据标准（比如如果是double则要位于0～1之间） ，那么可以直接使用im2uint8。如果转换前的数据分布不合规律，则使用uint8，将其自动切割至0～255（ 超过255的按255）。最好使用mat2gray,将一个矩阵转化为灰度图像的数据格式(double) 3、double类型图像的显示 图像数据在进行计算前要转化为double类型的，这样可以保证图像数据运算的精度。很多矩阵的很多矩 阵数据也都是double的,要想显示其,必须先转换为图像的标准数据格式。如果直接运行imshow(I)，我们会 发现显示的是一个白色的图像。这是因为imshow()显示图像时对double型是认为在0~1范围内，即大于1时都 是显示为白色，而imshow显示uint8型时是0~255范围。而经过运算的范围在0-255之间的double型数据就被 不正常得显示为白色图像了。具体方法有： imshow(I/256); ———-将图像矩阵转化到0-1之间 imshow(I,[]); ———-自动调整数据的范围以便于显示 （注意这里，必须是灰度图，否 则不行） imshow(uint8(I)); imshow(mat2gray(I)); 上面的mat2gray是将最终获得的矩阵转化为灰度图像。常用的为： A = im2uint8(mat2gray(result)) 这样就将result矩阵转化为uint8类型的图像。
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。
由于字符显示的长宽不是相等的，为了转换后的字符画比例正常，我们需要将原图的比例进行压缩。
【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
正如IDC所指出的，数字信息将飙升至175ZB，而这些信息中的巨大一部分是图片。数据科学家需要（预先）测量这些图像，然后再将它们放入人工智能和深度学习模型中。在愉快的部分开始之前，他们需要做重要的工作。
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。
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。
我们在前面已经见过了图像读取函数imread()的调用方式，这里我们给出函数的原型。
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。
作为一名科学研究人员，在论文写作中肯定需要经常绘制各种各样的图表，科研论文中的图表是研究结果一种直观的显示方式。俗话说好马配好鞍，一个好的科研成果往往需要生动形象的表述才能让编辑和读者更容易看懂。
学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] outline 图像二值化 二值图像 图像二值化方法 OpenCV相关API使用 图像二值化 1.二值图像 二值图像就是将灰度图转化成黑白图，没有灰，在一个值之前为黑，之后为白 2.二值化方法 全局阈值 对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化 局部阈值 像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值 3.OpenCV中图像二值化方法 二值化函数threshold 函数原型 关于常见的阈值使用方法如下表 OTSU（最大类间方差
你需要将SVG文件转换为PNG、JPEG、TIFF、WEBP 和 HEIF 格式吗？本文将指导你如何转换为所有这些类型的格式。
其作用是程序更加简洁，增强可移植性和可维护性，尤其是在16位机器，32位，或者是64位机器上相互之间移植的时候只需要修改这些宏定义就可以满足要求了，而不需要去修改整个工程里边的每一个变量定义。
图中可以看到，sRGB和Rec.709的色域虚线一样，三原色的位置是相同的，那么它们之间的区别就是：传递函数不同
索引图像在目前看来，需要应用的场合比真彩图像少的多，但是，在某些特殊的领域（比如游戏）和应用（比如屏幕传输）索引图像依旧发挥这重要的作用。本文将简单的描述下索引图像的有关事啊。
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数，是刚开始学习opencv，还是使用opencv进行开发调试，都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略，在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
本期将创建一个类似于Adobe Lightroom的Web应用程序，使用OpenCV和Streamlit实现图像的卡通化
虽然你可能拥有不止一个相机，而且现在用手机也能拍出精彩的照片，但你肯定也曾困惑过，为什么数码相机(单反)，包括手机，可以拍出精彩的照片，它们跟传统的照相机到底区别在哪里？其实我自己也曾很困惑。我依稀记得我大学期间使用的相机都还是胶卷式的，怎么突然满大街都是数码相机和手机，人们甚至已经习惯了用手机来拍照，连数码相机都要被淘汰掉了似的。科技实在是进步得太快了。
分享文档：https://github.com/IBBD/IBBD.github.io/blob/master/python/python-opencv-guidelines.ipynb
在网上看到python做图像识别的相关文章后，真心感觉python的功能实在太强大，因此将这些文章总结一下，建立一下自己的知识体系。 当然了，图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支，不可能就在本文简单几句就说清，所以本文只作基本算法的科普向。如有错误，请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
将转换成png后的图加载到软件中（专业软件ENVI5.3）查看结果详细信息如下图所示，成功的转换成png格式了。
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。
matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*3，其中每个颜色通道值是处于0~255之间。虽然matlab中读入图像的数据类型是uint8，但图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。做矩阵运算时，uint8类型的数组间可以相互运算，结果仍是uint8类型的；uint8类型数组不能和double型数组作运算。
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。
前言: 本文章抄袭自本人刚刚买的《ASP.NET 3.5从入门到精通》这本书，此书介绍在 http://www.china-pub.com/44991 ，本文章95%与此书的内容完全一样，另5%是我改正一些失误以后加上去的，该书原示例代码只能运行在IE核心的浏览器上，非IE核心浏览器上运行会出现些显示问题，本人更改了其中的一些代码。本文章经历昨晚本人五个小时的手打而成（且还未打完，下班回去继续打，想不到我的打字速度退化得这么快，郁闷！！！），俗话说：好记性不如烂笔头，把书的内容手打出来，对手，对脑，都有好处！！！
本小节中将介绍几种OpenCV 4中能够互相转换的常见的颜色模型，例如RGB模型、HSV模型、Lab模型、YUV模型以及GRAY模型，并介绍这几种模型之间的数学转换关系，以及OpenCV 4中提供的这几种模型之间的变换函数。
本次任务覆盖广东省部分地区数百平方公里的土地，其数据共3个大文件，存储在OSS上，供所有参赛选手下载挖掘。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
