给定一个N×N的二维矩阵表示图像，90度顺时针旋转图像。...样例 给出一个矩形[[1,2],[3,4]]，90度顺时针旋转后，返回[[3,1],[4,2]] 交换加转置 方阵旋转九十度可以通过换行加转置来完成，刚好vector是可以用swap函数的，对于单个的元素肯定也是可以的
通过滑动卷积核，就可以得到整张图片的卷积结果， 图5 到了这里，大致可以明白图像卷积。但是我们可以看出，通过图像卷积后，新图像的大小跟原来一样，或者变小。...图6的卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠开始进行卷积，滑动步长为1，卷积核的中心元素对应卷积后图像的像素点。...，卷积后图像大小：N1+N2-1 x N1+N2-1 如图6， 滑动步长为1，图片大小为2×2，卷积核大小为3×3，卷积后图像大小：4×4 2.same: 滑动步长为1，图片大小为N1xN1，卷积核大小为...N2xN2，卷积后图像大小：N1xN1 3.valid:滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：(N1-N2)/S+1 x (N1-N2)/S+1 如图5，滑动步长为...1，图片大小为5×5，卷积核大小为3×3，卷积后图像大小：3×3 3.反卷积（后卷积，转置卷积） 这里提到的反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的，FCN作者称为backwards convolution
因此，一个高效的图像转置算法的设计时非常有必要的。...32位图像由B/G/R/A 4个分量组成，转置时我们需要把他们看成一个整体，以4*4大小的转置威力，如下所示： A0 A1 A2 A3 A0 B0...以上只是4*4大小的转置，如果是图像的转置，则可以和利用SSE优化图像转置一文提出的方式一样，把图像分成很多个4*4的小块，然后每个小块调用上述模块。 ...（5）、 时间比较 100次重复转置耗时(单位ms） 图像大小（W*H）） 1024*768 3000*2000 4000*3000 灰度模式 普通C语言 92...在 CUDA学习笔记一：CUDA+OpenCV的图像转置，采用Shared Memory进行CUDA程序优化 一文中提供的Lena灰度测试图片大小为512*512的，使用上述算法执行100次只需要6ms
图像数据 pip list PIL模块 Image模块 PIL提供了大量常用的、基本的图像操作方法。本节将介绍几个图像处理中非常重要的模块。..., im.mode) # JPEG (256, 256) RGB # PNG (369, 379) RGB 这里有三个属性，format识别图像的源格式，如果该文件不是从文件中读取的，则被置为 None...注：两张融合的图像像素大小需要一致 # encoding:utf-8 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #...将低频的地方置为0 import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena.png...dx：x轴方向 dy：y轴方向 ksize：核大小 ddepth参数说明： 一般，通常直接设置为-1，表示让处理结果与原始图像保持一致 但是此处需要注意，不能直接置为-1 ''' 举例说明 在256
做音乐播放器封面的时候需要把改变图片的大小来适配，于是就想到了强大的 PIL。 PIL 库集成在 pillow 库里。 pip install pillow 安装后可以使用 PIL 库了。...下面是源代码： from PIL import Image img_switch = Image.open("安娜的橱窗.jpg") # 读取图片 img_deal = img_switch.resize
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。...和cv2转换 PIL转cv2 import cv2 from PIL import Image import numpy as np def pil_cv2(img_path): image...转PIL import cv2 from PIL import Image def cv2_pil(img_path): image = cv2.imread(img_path) image...= Image.fromarray(cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2RGB)) return image 2、PIL和base64转换 ##PIL转base64...base64_str = base64.b64encode(base64_str)return base64_str base64转cv2 import base64 import numpy
(可用车，水果等)，注：需把图片放该代码的同目录下 img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224)) #//载入图像 #//-图像的预处理...主程序： import cv2 from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from keras.preprocessing import image...decode_predictions(preds, top=3)[0][0][1]; if __name__ == '__main__': capture_camera_pic() ｝ 3）详细设计 改进为可以把文字由英文转中文的代码...)) # pil_img.show() # 生成画笔 draw = ImageDraw.Draw(pil_img) # 第一个参数是字体文件的路径，第二个是字体大小 font = ImageFont.truetype...图片转cv2 img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 变得可以拉伸 winname 必须要一样，且设置可以拉伸在前面 cv2
1.1 利用PIL处理图像 我们首先从读取图片开始，很多图像处理库（如opencv、skimage）都以imread()读取图片，但是PIL用open...调整图片尺寸和旋转 我们可以使用resize()来调整图片尺寸，该方法的参数是一个元组，用来指定图像的大小，代码如下： #把图片的尺寸改为400x400,tuple里面是图像的weight和height...(img, 0.3) 1.3使用opencv对图像进行处理 #导入opencv import cv2 #读取图片返回的是numpy.array格式 #cv2.imread共两个参数，第一个参数为要读入的图片文件名...以下介绍常用的两种： · cv2.COLOR_BGR2GRAY： 表示将图像从BGR空间转化成灰度图，最常用 · cv2.COLOR_BGR2HSV： 表示将图像从RGB空间转换到HSV空间 如果想查看参数...flag的全部类型，请执行以下程序便可查阅，总共有274种空间转换类型： import cv2 flags = [i for i in dir(cv2) if i.startswith('COLOR_'
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。...##仿照数组a创建对应的全0/1数组 np.ones_like(a, dtype) np.zeros_like(a, dtype) ##获得数组a的行列数 a.shape ##（行，列） ##数组的转置...其中重要的几个函数是： ##载入图像 import cv2 img = cv2.imread("test.jpg") ##图像色彩模式改变 gray=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY...PIL图像读取工具 ##载入图像 from PIL import Image im = Image.open ("test.jpg") ##数组转化 pil_img= Image.fromarray(im...) ##PIL转numpy np_img= np.array(pil_img) 7. pyro概率模型编程工具 这个工具相当于比较高级概率函数重构库，当然本人目前没有这个算法修改的能力，如果是高水平的你也许用的到
首先将图像格式及大小、类型、名称 做出调整 这里将 bmp 转为 png 大小统一为 500*500， 按照数字序号命名 bmp_png.py from PIL import Image import...glob import os out_dir = 'D:/图像数据/橙子/TestIMG/' cnt = 501 for img in glob.glob('D:/图像数据/橙子/测试图像/*.bmp....resize((500,500)).save(os.path.join(out_dir, format(str(cnt), '0>3s') + '.png')) cnt += 1 json 转...import yaml from labelme import utils import cv2 import numpy as np from skimage import img_as_ubyte...，因为有的图像没有json文件 jsonANDpng.py from PIL import Image import glob import os out_dir = 'D:/图像数据/橙子/GPU/
第一个参数是显示图像的窗口的名字 第二个参数是要显示的图像（imread读入的图像），窗口大小自动调整为图片大小 cv2.imshow('image',img) cv2.waitKey(0) #等待键盘输入..., BGR, GRAY, HSV, YCrCb, XYZ, Lab, Luv, HLS cv2.resize(image, image2,dsize) #图像缩放：(输入原始图像，输出新图像，图像的大小...# 1、PIL.Image转换成OpenCV格式： import cv2 from PIL import Image import numpy path = 'F:/File_Python/Resources...face_images/LZT01.jpg' img = Image.open(path).convert("RGB")#.convert("RGB")可不要，默认打开就是RGB img.show() #转opencv...格式 import cv2 from PIL import Image import numpy img = cv2.imread('F:/File_Python/Resources/face_images
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。 ? / 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。...视频转图片代码如下。...from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np import os # 创建字符图片文件夹 folder_path = "...lI;:,\"^`'. ") # 判断图片是否存在 if os.path.exists(filename): # 将图片转化为灰度图像,并重设大小 img_array.../ 03 / 字符转视频 接下来使用cv2库，将字符图片转化为视频。 具体代码如下。
/ 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。...视频转图片代码如下。...from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import numpy as np import os # 创建字符图片文件夹 folder_path = "...lI;:,\"^`'. ") # 判断图片是否存在 if os.path.exists(filename): # 将图片转化为灰度图像,并重设大小 img_array.../ 03 / 字符转视频 接下来使用cv2库，将字符图片转化为视频。 具体代码如下。
它提供了各种各样的图像操作功能，包括打开、保存、调整大小、旋转、滤镜应用等。...OpenCV提供了更多的控制选项，如可以指定图像的显示窗口名称，以及可以通过cv2.waitKey()设置显示时间等。b. 图像处理功能PIL提供了一些基本的图像处理功能，如调整大小、旋转、裁剪等。...示例代码使用PIL进行图像处理from PIL import Image, ImageFilter# 打开图像image = Image.open('example.jpg')# 调整大小resized_image...示例：图像缩放性能比较import timefrom PIL import Imageimport cv2# 使用PIL进行图像缩放start_time_pil = time.time()image_pil...总结在本文中，我们深入比较了Python图像处理库PIL（Python Imaging Library）和OpenCV，从功能、用法、性能和社区支持等方面进行了全面的分析。
import cv2 from PIL import Image from skimage import io, transform, color import matplotlib.pyplot as...#cv2 # cv2 BGR-->RGB 两种方法 #img_cv2 = img_cv2[:,:,::-1] img_cv2 = cv2.cvtColor(img_cv2, cv2.COLOR_BGR2RGB...) plt.subplot(1,4,1) plt.title('cv2') plt.imshow(img_cv2) #PIL plt.subplot(1,4,2) plt.title('PIL')...compose normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 先转PIL...图片进行操作 transforms.ToTensor(), normalize]) # 或者ToTensor之后 再转PIL
在Python中进行图像处理可以使用的库有很多，本文主要介绍下面三个： OpenCV（Open Source Computer Vision Library） PIL（Python Imaging Library...欢迎关注白马负金羁的博客 http://blog.csdn.net/baimafujinji，为保证公式、图表得以正确显示，强烈建议你从该地址上查看原版博文。...OpenCV OpenCV是图像处理中最强大的一个库，它的源代码是由C\C++写成的，所以原版的OpenCV可以与C、C++无缝结合。Python版的OpenCV主要依赖于cv2这个包来实现。...1.1 imread() import cv2 import numpy as np #读入图片：默认彩色图，cv2.IMREAD_GRAYSCALE灰度图，cv2.IMREAD_UNCHANGED...PIL Python里面自带一个PIL（python images library), 但这个库现在已经停止更新了，所以使用Pillow, 它是由PIL发展而来的。
PIL/ Pillow PIL （Python Imaging Library）是一个免费的Python编程语言库，它增加了对打开、处理和保存许多不同图像文件格式的支持。...，两个图像必须具有相同的大小和模式，aplha为0则返回第一张图像的拷贝，为1则返回第二张图像的拷贝，可以去中间值来划分偏差如0.5 拷贝图像: im.crop(box)：从当前图像返回矩形区域的副本...，box是一个4元祖，定义从左、上、右、下的像素坐标 #剪切图像 box=(100,100,400,400) #定义了图像的坐标位置，从左、上、右、下 im=Image.open('images/22....cv2.namedWindow(窗口名，属性) 创建一个窗口 属性—指定窗口大小模式： cv2.WINDOW_AUTOSIZE：根据图像大小自动创建大小 cv2.WINDOW_NORMAL：窗口大小可调整...import cv2 img = cv2.imread("1.jpg") imgSize = img.size print(imgSize) ty = img.dtype print(ty) 生成指定大小的空图像
下面的这个函数最后一个参数指定的就是画笔的大小。...因此，提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。这些提取的结果被称为特征，专业的表述为：从图像数据中提取特征。虽然任意像素都可以能影响多个特征，但特征应该比像素少得多。...人脸识别模块的另外一个重要特征是：每个识别都具有转置信（confidence）评分，因此可在实际应用中通过对其设置阈值来进行筛选。...= Image.open(imagePath).convert('L') # 将图像转换为数组 img_numpy = np.array(PIL_img, 'uint8...由于这种方法的灵活性，LBPH是唯一允许模型样本人脸和检测到的人脸在形状、大小上可以不同的人脸识别算法。
本篇重点介绍Python处理图像的标准库PIL库，处理图像真的的很方便。 干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。...前言 PIL库 Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。但是PIL库仅仅支持到Python 2.7。...模块名 主要作用 Image Image模块提供了一个具有相同名称的类用于表示PIL的image对象，它有许多工厂类，包括从文件中加载image以及创建新的image ImageColor ImageColor...该函数从给定的文件或类文件对象加载一个字体对象，并为给定大小的字体创建一个字体对象。Pillow 使用 FreeType 打开字体文件。...参数：im: 需要被绘画的image对象 mode: 用于颜色值的可选模式，对于RGB图像，此参数可以是RGB或者RGBA（将绘图混合到图像中）。
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