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python PIL.Image使用

P:8位像素,使用调色板映射到其他模式。 RGB:3x8位像素,为真彩色。 RGBA:4x8位像素,有透明通道的真彩色。 CMYK:4x8位像素,颜色分离。 YCbCr:3x8位像素,彩色视频格式。...可以通过mode熟悉读取图像的模式 尺寸 通过size属性获取水平和垂直方向上的像素数 坐标系统 PIL使用笛卡尔像素坐标系统,坐标(0,0)位于左上角。...调色板 调色板模式 ("P")使用一个颜色调色板为每个像素定义具体的颜色值 信息 使用info属性可以为一张图片添加一些辅助信息。这个是字典对象。...加载和保存图像文件时,多少信息需要处理取决于文件格式 二、 基本方法和属性使用 ##打开图像,返回PIL.Image对象 from PIL import Image as Image image =..._90,Image.ROTATE_180,Image.ROTATE_270 image.transpose(Image.ROTATE_180) ##旋转图像,逆时针表旋转角度 image.rotate(

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Universal Image Loader for Android 使用实例

ImageLoader.getInstance().init(config);// Do it on Application start 16. // Then later, when you want to display image...). o   避免使用 RoundedBitmapDisplayer.调用的时候它使用ARGB-8888模式创建了一个新的Bitmap对象来显示 对于内存缓存模式 (ImageLoaderConfiguration.memoryCache...(...))你可以使用已经实现好的方法. o   缓存只能使用强引用: § LruMemoryCache (Least recently used bitmap is deleted when cache...size limit isexceeded缓存大小超过指定值时,删除最近最少使用的bitmap) - Used by default for API >= 9 o   缓存使用弱引用和强引用: § ...   RoundedBitmapDisplayer (Displays bitmap with rounded corners) o   FadeInBitmapDisplayer (Displays image

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【Flutter】Image 组件 ( Image 组件简介 | Image 构造函数 | Image.network 构造函数 | Image.asset 构造函数 )

组件放置在严格约束的布局中 ; 如果以上都没有设置 , 那么 Image 组件就是已加载的图片的真实大小 , 这会使界面布局非常难看 ; 在 Android 设备中 , 需要使用 SD 卡权限 , 在清单文件中添加...android.permission.READ_EXTERNAL_STORAGE 权限 ; 缩放图片 : 缩放图片时使用 filterQuality 参数去改变图像的质量 ; 使用 FilterQuality.low...组件放置在严格约束的布局中 ; 如果以上都没有设置 , 那么 Image 组件就是已加载的图片的真实大小 , 这会使界面布局非常难看 ; 缩放图片 : 缩放图片时使用 filterQuality 参数去改变图像的质量...加载 images/3.5x/cat.png 图片 ; 在设备像素比 1.0 的屏幕上 , 加载 images/cat.png 图片 ; 资源图像的加载策略是就近加载 ; Image 组件使用可以参考之前的...组件放置在严格约束的布局中 ; 如果以上都没有设置 , 那么 Image 组件就是已加载的图片的真实大小 , 这会使界面布局非常难看 ; 缩放图片 : 缩放图片时使用 filterQuality 参数去改变图像的质量

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Unsupervised Image-to-Image Translation Networks

与其他深度网络类似,我们的模型通过使用卷积层来实现这一假设。...利用重新参数化技巧,可以将不可微采样运算重新参数化为使用辅助随机变量的可微算术运算。这种重新参数化技巧允许我们使用标准反向运算算法来训练VAE。设 是一个具有多元高斯分布的随机向量: 。...我们使用函数 ,用于将图像从 转换为 ,并使用函数 ,用于将图像从 转换为 。 讨论: 我们在UNIT框架中使用VAE,原因如下:1)VAE是建立的生成模型。...我们使用KAIST数据集中的白天视频序列来训练热IR和RGB图像转换的UNIT。我们把序列分成两组。对于第一组,我们只使用热红外图像,而对于第二组,我们仅使用RGB图像。...我们没有使用单独训练的源域分类器来对UNIT翻译的样本进行分类,因为多任务学习方法在实践中表现更好,这可能是由于在训练中使用了目标域中的未标记数据。

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使用《Deep Image Prior》来做图像复原

(左)输入,(右)输出 什么是Deep Image Prior?...在Deep Image Prior里,作者试图通过使用卷积神经网络构造一个新的基于非学习的方法去弥补这两种通用的图像复原方法之间的鸿沟。 让我们看点技术的东西吧... ? 图4....→复原图像 我们可以从经验数据中使用最大后验分布来估计看不到的值。 ? 使用贝叶斯规则,我们可以将其表示为似然*先验。 ? 我们可以将方程式表示为优化问题,而不是单独使用分布。...Deep Image Prior 的步骤 ? 是损坏的图像(观察到的) 1. 初始化Z:用均匀噪声或任何其他随机图像填充输入的Z。 2. 使用基于梯度的方法求解和优化函数。 ? 3....图8.图像复原使用Deep Image Prior。从一个随机的权重θ0开始,我们迭代地更新它来达到最小化数据项公式(2)。

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