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。
在日常生活中,我们需要处理图片的地方有很多,像这次是加国旗,下次可能就是加个圣诞帽。不会PS怎么办,万能的python可以搞定一切。
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。
Py之cv2:cv2库(OpenCV,opencv-python)的简介、安装、使用方法(常见函数、方法等)最强详细攻略
PIL和cv2是python中两个常用的图像处理库,PIL一般是anaconda自带的,cv2是opencv的python版本。base64在网络传输图片的时候经常用到。
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1.水果数据处理:对水果(苹果,香蕉)数据集进行处理转化为标签和图像,并转化为one-hot码。
开源地理空间基金会中文分会 Pillow (PIL Fork) 10.0.1 文档
Python中,如果你遇到了PIL图像保存有白边,CV2.polyline,fillpoly,参数问题,图像保存颜色发生异常这几个问题,这篇文章就能够解决你的疑惑。
最近有一个需求是将视频抽取为一个个的帧图片,使用python很方便实现,而且有多种方式;
使用opencv读取图像之后是BGR格式的,使用PIL读取图像之后是RGB格式的。
dlib 库需要单独安装,dlib 库目前已经编译好的安装版本只支持 python 3.6 的版本。
作者:Akula Hemanth Kumar deephub翻译组:孟翔杰 目录 1.缩放 2.平移 3.旋转 4.仿射变换 5.透视变换 缩放 图像缩放是指调整图像的大小 magnification
深度学习对于图像的分析、识别以及语义理解具有重要意义。“图像分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在图像中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集,我们必须先深入了解基本的图像处理技术,例如图像增强,包括裁剪图像、图像去噪或旋转图像等。其次基本的图像处理技术同样有助于光学字符识别(OCR)。
在 OpenCV 中,由于编码的缘故,对于中文的处理并不是很友好,比如中文路径的图片读取和写入以及在图片上绘制中文文字等,这几个问题都是笔者经常遇到的,本文列出这几个问题的解决办法,希望能够帮助到大家。
前段时间做视频时需要演示电脑端的操作,因此要用到屏幕录制,下载了个迅捷屏幕录制,但是没有vip录制的视频有水印且只能录制二分钟,于是鄙人想了下能不能通过万能的python来实现呢?经过一晚上的尝试发现这条路是可以走的通的。分享一下自己的想法,整体思路是PIL模块中的ImageGrab不停的获得当前屏幕,利用opencv写入视频流话不多说,直接上代码,有什么更好的建议,欢迎大家交流!
最近天气好冷,感觉整个人都是冰冰的!程序员如何用python表白自己的女神呢?我想用最近学的图像处理知识,在照片上加隐藏字(手机正常浏览是一张照片,放大才可以看到里面的文字) 大家也可以用这个代码去表白自己的对象呀。
Image.open()和ci2.imread()都是用来读取的图像,但在使用过程中存在一些差别。具体,可以从以下几个角度进行分析:
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。
前一阵给大家分享了,如何给图片加水印。评论区就有小伙伴问,可不可使用Python去除图片水印的方法呢?
在图片中添加文字看上去很简单,但是如果是利用OpenCV来做却很麻烦。OpenCV中并没有使用自定义字体文件的函数,这不仅意味着我们不能使用自己的字体,而且意味着他无法显示中文字符。这还是非常要命的事情。而且他显示出来的文字位置也不太好控制。比如下面的代码,他想做的仅仅是显示数字3:
使用python PIL库读取图像,该方法返回一个 Image 对象,Image对象存储着这个图像的格式(jpeg,jpg,ppm等),大小和颜色模式(RGB),它含有一个show()方法用来显示图像:
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。
需要将 haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml 放入当前文件夹 或者你使用绝对路径也可以 这两个文件在\python\Lib\site-packages\cv2\data\ 里面 电脑没有摄像头的话可以使用手机当摄像头 在手机(安卓\IOS都可以)和电脑上面下载iVcam 并用数据线连接起来 下载地址:https://www.e2esoft.cn/ivcam/ 然后我发现我的台式电脑 使用上面那个软件 是0才可以运行 也就是选择笔记本摄像头才可以 如果你选的1 USB摄像头没有反应 不妨试试0 笔记本摄像头
抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频,直接抖音下载的,妥妥的水印。
如果直接套用PIL和OpenCV3图像处理库的旋转函数,旋转后保存的图像会留黑边,下面给出我实际测试后旋转图像不留黑边的代码:
抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频如下,直接抖音下载的,妥妥的水印。 不过并不影响本次的操作。 / 01 / 视频转图片 在Pycharm上直接安装cv2库是成功不了的,具体什么原因我也不清楚。 经过我的实践,发现只需在Pycharm的虚拟环境下。 运行下面这个命令,即可成功安装cv2这个库。 pip3 install opencv-python 不过还是会出现下载速度过慢
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特(walker398) 抖音字符视频在去年火过一段时间。 反正我是始终忘不了那段极乐净土的音乐... 这一次自己也来实现一波,做一个字符视频出来。 主要用到的库有cv2,pillow库。 原视频如下,直接抖音下载的,妥妥的水印。 不过并不影响本次的操作。 / 01 / 视频转图片 在Pycharm上直接安装cv2库是成功不了的,具体什么原因我也不清楚。 经过我的实践,发现只需在Pycharm的虚拟环境下。 运行下面这个命令,即可成功安装cv2这个库。 pip3 insta
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。
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
因为研究方向的变动将本号更名为《R语言交流中心与Python深耕之路》,从R语言扩展到Python编程。今天给大家介绍下一个完整的深度学习模型的构建所需要的必备python模块。
本文主要介绍通过预训练的ImageNet模型实现图像分类,主要使用到的网络结构有:VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet。
OpenCV的cv2.add()对两张相同大小和类型的图像进行加法运算,或对一张图像与一个标量进行加法运算。 下面这段程序比较了OpenCV 加法和Numpy直接相加的区别。 需要注意的是,常见RGB图像的颜色空间是8位,即RGB数值范围为0—255。cv2.add() 是饱和运算(相加后如大于255则结果为255),而Numpy加法是模运算,即超出255之后,除以255的余数作为数值。
使用cv2读取图片时,输出图片形状大小时出现报错“ ‘NoneType’ object has no attribute shape”,后来排查发现读取图片的返回值image为None, 这就说明图片根本就没有被读取。
python在人工智能方面可以毫不客气的说,比其他的所有语言都要有优势,因为python的背后有一个非常强大的资源库来支撑着python运作。
本文实例为大家分享了python实现图像拼接的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一、效果 二、代码 1、单张图片拼接 # 图片拼接 from PIL import Image # pil paste
aHash、pHash、dHash是常用的图像相似度识别算法,原理简单,实现方便,个人把这三个算法作为学习图片相似度识别的入门算法。本次起,从aHash开始,对三个算法的基本原理和实践代码进行梳理。
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个基于开源发行的跨平台计算机视觉库,它实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,已成为计算机视觉领域最有力的研究工具。在这里我们要区分两个概念:图像处理和计算机视觉的区别:图像处理侧重于“处理”图像–如增强,还原,去噪,分割等等;而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉,因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。
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。
业务提供一张底层图片1以及需要在底层图片上添加的图片2,两张图片大小不一致,将小图2添加到底图1中,并在其他的空白部分添加个性化的文本信息
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine)即医学数字成像和通信,是医学图像和相关信息的国际标准(ISO 12052)。它定义了质量能满足临床需要的可用于数据交换的医学图像格式,可用于处理、存储、打印和传输医学影像信息。DICOM可以便捷地交换于两个满足DICOM格式协议的工作站之间。目前该协议标准不仅广泛应用于大型医院,而且已成为小型诊所和牙科诊所医生办公室的标准影像阅读格式。 DICOM被广泛应用于放射医疗、心血管成像以及放射诊疗诊断设备(X
保存png图像,图像后缀必须为.png,图像质量0-9,默认为3,0质量最好,9最差。
情人节写的那篇,在眼睛里添加女友照片,今天做了下修改。先是把贴图换成了写轮眼图片,再就是将单纯的图片展示改成了opencv调用摄像头,对实时获取的图片进行加工再予以展示,形成视频的效果:
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。
图像是数字图形的可视化表示,一般以文件的形式进行存储。图像的保存方式分为有损和无损两种,有损保存会丢失一部分图像质量,而无损保存能够完全保留图像的原始质量。Python提供了丰富的库和方法来实现图像的无损保存。
在当今数字化时代,图像处理是计算机科学领域一个重要且广泛应用的研究方向。而Python作为一种功能强大、易于上手的编程语言,在图像处理领域也有着广泛的应用。
使用cv2都进来是一个numpy矩阵,像素值介于0~255,可以使用matplotlib进行展示
用python实现屏幕录制 PIL 即pollow 的安装命令如下: pip install pillow 其中cv2的安装是下面这条命令 pip install opencv-python #python + opencv 实现屏幕录制 from PIL import ImageGrab import numpy as np import cv2 screen = ImageGrab.grab()#获得当前屏幕 length,width=screen.size#获得当前屏幕的大小 video_deco
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