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。
在Python图像处理库-初识PIL中已经介绍了如何安装 PIL 以及 Image 类的简单使用,比如从当前路径下加载名为 shiliu.jpg 的图像。
上一小节已经介绍了如何安装 PIL 以及 Image 类的简单使用,比如从当前路径下加载名为 shiliu.jpg 的图像。
【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
1. 转换灰度图像 1.1 读取图像 import cv2 as cv # 读取图片 img = cv.imread('../Resources/Photos/park.jpg') cv.imshow('Park', img) 1.2 使用OpenCV # 灰度化 gray = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY) cv.imshow('Gray', gray) 📷 1.3 使用PIL和numpy # -*- coding: utf-8 -*- from PIL i
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。
原文地址:https://realpython.com/python-opencv-color-spaces/
所谓的像素图,就是对图像做一个颗粒化的效果,使其产生一种妙不可言的朦胧感。费话不多说,先来看一张效果图。
一张图片无非就是个二维数组,其中的每个元素又是一个三元组[R,G,B],改变RGB的值也就改变了图片的色调。
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。
1 # coding: utf-8 2 3 ''' 4 第13章主要介绍:颜色空间转换 5 ''' 6 7 import cv2 8 import numpy as np 9 10 ''' 11 经常用到的颜色空间转换是: BGR<->Gray 和 BGR<->HSV 12 cv2.cvtColor(input_image , flag),flag是转换类型:cv2.COLOR_BGR2GRAY,cv2.COLOR_BGR2HSV 13 HSV(Hue , Saturation
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在使用编程语言时,我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见错误是TypeError: new(): data must be a sequence (got float)。这个错误通常出现在我们尝试创建一个包含浮点数的数据序列时。
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:
在计算机视觉和图像处理领域,图像数据类型和颜色空间转换是非常重要的概念。Python 提供了强大的库和工具,用于读取、操作和转换图像数据。本文将深入探讨Python中的图像数据类型,以及如何进行常见的颜色空间转换。
对图像的颜色空间做了一个概念性的介绍,并通过代码的方式可视化了每种颜色空间的每个通道所表示的意义。
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)。
这个类是做什么用的?通过实时数据增强生成张量图像数据批次,并且可以循环迭代,我们知道在Keras中,当数据量很多的时候我们需要使用model.fit_generator()方法,该方法接受的第一个参数就是一个生成器。简单来说就是:ImageDataGenerator()是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器,可以每一次给模型“喂”一个batch_size大小的样本数据,同时也可以在每一个批次中对这batch_size个样本数据进行增强,扩充数据集大小,增强模型的泛化能力。比如进行旋转,变形,归一化等等。
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。
数字图像由二维元素组成,每一个元素具有一个特定位置(x,y)和幅值f(x,y),这些元素就称为像素
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。
Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内。如open、save、conver、show…等功能。 open类
开源地理空间基金会中文分会 Pillow (PIL Fork) 10.0.1 文档
NumPy是Python科学计算的基础包。 (它提供了多维数组对象、基于数组的各种派生对象(例如,masked Array, 矩阵)。除此之外,还提供了各种各样的加快数组操作的例程,包括数学基本计算、逻辑、图形操作、排序、选择、输入输出,离散傅立叶变换、基础线性代数、基础统计操作、随机仿真等等。)
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
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
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。
在第一篇文章中,我们计算并绘制了一维直方图。它之所以被称为一维,是因为我们只考虑了一个特征,即像素的灰度灰度值。但在二维直方图中,你要考虑两个特征。通常情况下,它被用于寻找颜色直方图,其中两个特征是每个像素的色调和饱和度值。
OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于PIL库来说OpenCV更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等。
大数据时代的到来,使得很多工作都需要进行数据挖掘,从而发现更多有利的规律,或规避风险,或发现商业价值。
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、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
OpenCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大, 可以做更多更复杂的应用,比如人脸识别等。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Numpy包的使用,介绍了Numpy库的一些基本函数和一些简单用法,以及图像灰度变换,这一次为大家详细讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化。 图像的缩放、均
NumPy也可以画图吗?当然!NumPy不仅可以画,还可以画得更好、画得更快!比如下面这幅画,只需要10行代码就可以画出来。若能整明白这10行代码,就意味着叩开了NumPy的大门。请打开你的Python IDLE,跟随我的脚步,一起来体验一下交互式编程的乐趣吧,看看如何用NumPy画图,以及用NumPy可以画出什么样的图画来。
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。
Python语言学习:Python常用自带库(imageio、pickle)简介、使用方法之详细攻略
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库,专用于存储和处理大型矩阵,相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多,是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习,可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层:从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度: 1.导入模块numpy并以np作为别名,查看其版本 难度:1 问题:导入模块num
在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab。
这里需要使用Pillow库(Python Imaging Library),使用pip命令安装:
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
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!
前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作。如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了。因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作。
如果你已经安装了jupyter notebook或者一个IDE,你可以运行python然后下载OpenCV,只需要跳到执行即可。
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)
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在本文中,我们将在本文中为初学者学习一些有用的基本Python示例。本文还包括在python面试中提出的一些基本问题。让我们开始吧!!!
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