我正在做一个用Python3.8实现Numba和CUDA的项目。目前,我创建了一个具有最终图像维度的数组。接下来,我生成一个带有CUDA内核的映像(速度非常快)。然后,我将像素颜色复制到一个Pillow Image中(非常慢)。我的代码:
for x in range(width):
for y in range(height):
if pixels[x][y] = 0:
color = [0, 0, 0]
else:
# Get color from int as tuple
co
我有一个想要旋转的灰度图像。但是,我需要对其进行优化。因此,我不能使用pillow或opencv。我想使用python和numpy.reshape将此图像重塑为一维向量(其中我使用默认设置C样式重塑)。然后,我想使用矩阵乘法和加法围绕一个点旋转这个图像,即它应该是这样的 rotated_image_vector = A @ vector + b # (or the equivalent in homogenious coordinates). 在这个操作之后,我想将结果重塑到二维,并有旋转的图像。最好是在不完全适合其他像素的像素之间使用线性插值。 数学理论告诉我们这是可能的,我相信这个问题有
抱歉,如果这个问题已经在其他地方得到了回答,我看了一些建议,但没有找到匹配的。我正在尝试获取png图像中每个像素的RGB值。基于pillow access文档(https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/PixelAccess.html#pixelaccess),我尝试了以下操作: def image_vec(fname):
im = Image.open(fname)
pix = im.load()
x, y = im.size
for i in range(x):
for j in range(y):
我正在试着开发一种设备,根据我的显示器的颜色来改变RGB带。为此,我计划对屏幕进行剪裁,对显示器中单个像素的颜色进行标准化/平均化。我已经知道如何截图一个单一的监视器,但希望使它与多监视器的设置工作。这是我的基本代码。任何帮助都将不胜感激。
import numpy as np
import cv2
import pyautogui
# take screenshot using pyautogui
image = pyautogui.screenshot()
# since the pyautogui takes as a
# PIL(pillow) and in R
据我所知,如果我有如下功能:
hello1<- function(pillow){
if (missing(pillow)){
stop("You need to enter pillow")
}
pillow
}
hello1()停止并返回我想要的消息:
hello2<- function(pillow){
if (is.null(pillow)){
stop("You need to enter pillow")
}
pillow
}
hello2()停止并返回以下消息:Erro
我正在用choregraphe编写一个块的代码,我需要一些numpy和pillow库中的函数。我使用pip在行为的同一文件夹中安装了pillow和numpy。在我尝试过的块代码内的Choregraphe中:
from sys import path
path.append(ALFrameManager.getBehaviorPath(self.behaviorId))
from PIL import Image
from scipy import array, inf
from scipy.sparse.csgraph import shortest_path, csgraph_from_de