在Python中使用opencv-python对图像进行缩放和裁剪非常简单,可以使用resize函数对图像进行缩放,使用对cv2.typing.MatLike操作,如img = cv2.imread(“Resources/shapes.png”)和img[46:119,352:495] 进行裁剪, 如有下面一副图像:
專 欄 ❈ sunhaiyu,Python中文社区专栏作者 专栏地址: http://www.jianshu.com/u/4943cb2c6ea4 ❈ Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 颜色与RGBA值 计算机通常将图像表示为RGB值,或者再加上alpha值(通透度,透明度),称为RGBA值。在Pillow中,RGBA的值表示为由4个整数组成的元组,分别是R、G、B、A。整数的范围0~255。RGB全0就可以表示黑色,全255代表黑色。可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红
今天小编给大家带来的是使用 Python 的 scrapy 框架快速写一个“千图网”的海报原图下载的爬虫,可以给设计专业的相关的人下载图片参考设计海报,也可在活动时,直接下载海报使用,目标“http://www.58pic.com/piccate/3-0-0-default-0_2_0_0_default_0-1.html ”
第一步,作者在编辑器中使用了与原图(带有马赛克的图片)相同的字体设置(文本大小,字体,颜色等设置),然后将 debruinseq.txt 内的文字和数字放入编辑器中并截图,这张截图中的所有文字都将被像素化后作为“搜索集”来识别原图中马赛克的真实内容:
之前写过一篇博文:opencv中初学者必须了解的5个函数-灰度化、模糊、Canny边缘检测、膨胀和侵蚀,是用C++ OpenCV实现的,对应代码如下:
如果使用vanilla resize,不改变默认参数,就会对原图像进行插值操作。不关你是扩大还是缩小图片,都会通过插值产生新的像素值。
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作者用的手机是Redmi K20 Pro。去年11月份之前一直用着小米云盘的黄金会员,容量50GB。后来就不用了,原因是我的图片总容量超过了50GB,升级到更高级的会员200GB空间大概每年需要300块,作为一个穷学生可承受不起,后来我的图片备份方案是上传到阿里云盘。
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。
OpenCV图像几何变换专题(缩放、翻转、仿射变换及透视)(python为工具) 【Open_CV系列(五)】
对于会PhotoShop的人来说,抠图是非常简单的操作了,有时候几秒钟就能扣好一张图。不过对于一些比较复杂的图,有时候还是需要花点时间的,今天就给大家带了一个非常快速简单的办法,用Python来批量抠取人像。
有爬虫,自然就有反爬虫,就像病毒和杀毒软件一样,有攻就有防,两者彼此推进发展。而目前最流行的反爬技术验证码,为了防止爬虫自动注册,批量生成垃圾账号,几乎所有网站的注册页面都会用到验证码技术。其实验证码的英文为 CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart),翻译成中文就是全自动区分计算机和人类的公开图灵测试,它是一种可以区分用户是计算机还是人的测试,只要能通过 CAPTCHA 测试,该用户就可以被认为是人类。由此也可知道激活成功教程滑块验证码的关键即是让计算机更好的模拟人的行为,这也是激活成功教程的难点所在。(注:本文18年所作,仅作参考)
最近经常被要求手机拍摄考试卷,但是拍摄完之后,跟实际的黑白考试卷有很大的色差,打印出来之后背景就变成了灰色,看着很不舒服。于是我想起了好久以前,我用过的一个软件叫全能扫描王,发现它里面是有去除这种文本底色的功能的,但是有时候也很坑!我就想手动写一个简单python程序来实现。最终我写出的程序测试效果如下:
奇异值分解 (singular value decomposition, SVD) 就是一个“旋转-拉缩-旋转”的过程。用下图来进一步说明:
对于会PhotoShop的人来说,抠图是非常简单的操作了,有时候几秒钟就能扣好一张图。不过一些比较复杂的图,有时候还是要画点时间的,今天就给大家带了一个非常快速简单的办法,用Python来批量抠取人像。
在日常的生活中,大家偶尔会看到朋友圈发的照片由一张被切成九张的效果,有时由一张照片被切成九张照片所带来的视觉盛宴是不一样的!
在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。
例子02是ayoungprogrammer博客上参考作者原版C++代码和思路,然后改造成python版本的,先在本地运行成功之后,然后加上自己的理解,给大多数核心代码加上了详细的中文注释,并在每一个关键阶段都会弹出具体的窗体展示识别流程,这样便于大家更能详细的看到核心部分的细节,感兴趣的同学,可以自己在再尝试加一些更细部分的debug弹窗。
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、目标检测应用。
这两天做了一个定制django-imagekit生成图片名称的任务,本来想简单写写《如何定制Django-imagekit的ImageSpecField名称规则》,但是想到这个东西这么吊,还是多废话几句吧。
本文仅为个人学习使用,使用python中的opencv库进行图像模板匹配,如有不对,还望指正
工业缺陷检测是当前深度学习落地的热门项目,其中瓷砖生产过程中的“质量检测环节”需要检测出瓷砖表面的瑕疵,目前比较依赖于人工,效果和效率都层次不齐。
这次给大家带来的是 7 幅思维导图,主要就 Python 常用标准库及相关计算机知识进行了梳理。 Python 标准库的内容非常丰富,本文仅是从笔者关注的角度出发,学习并整理了其中最普适的主题:正则表
一个分割网络——Unet,Unet借鉴了FCN网络,其网络结构包括两个对称部分:前面一部分网络与普通卷积网络相同,使用了3x3的卷积和池化下采样,能够抓住图像中的上下文信息(也即像素间的关系);后面部分网络则是与前面基本对称,使用的是3x3卷积和上采样,以达到输出图像分割的目的。此外,网络中还用到了特征融合,将前面部分下采样网络的特征与后面上采样部分的特征进行了融合以获得更准确的上下文信息,达到更好的分割效果。
这篇文字讲述如何使用Python把一张完整的大图切割成9份小图片,制作朋友圈九宫格图文分享。
可以直接去https://github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-cpp-in-4-Hours/blob/main/Resources/test.png地址直接下载到。
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。
其实这篇文章严格意义上来说真 不能说是原创,只能说是二次加工 ,但是我还是贴了原创的标志。狗头保命一下。 主要思想来源于这篇老哥的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/168667043 有兴趣的小伙伴可以去看看。 其实之前我在b站上就曾经看到过这样一个软件: 顺便贴出软件的下载地址:https://xttx.lanzous.com/id6euad 使用教程:https://www.bilibili.com/video/BV14g4y1i7Ey
python opencv如何旋转图片 📷 函数用法 (h,w)=img2.shape[:2] center=(w//2,h//2) M=cv2.getRotationMatrix2D(center,30,1.0) img3=cv2.warpAffine(img2,M,(w,h)) 参数详解 1、由于两个图像在匹配时需要保证两个图像的大小相同。 2、在旋转图像时不能简单地旋转,要找出图像的中心点,绕中心点旋转,填补空白。 找中心点 (h,w)=img2.shape[:2] center=(w//2,h//2
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
在前面Fayson介绍了在Python2的环境下《如何使用Python Impyla客户端连接Hive和Impala》及《Python3环境通过JDBC访问非Kerberos环境的Hive》,本篇文章Fayson在Python3的环境下使用Impyla访问非Kerberos环境下的Impala以及将获取到的结果集转换为Pandas的DataFrame。
随着圣诞的到来,大家纷纷@今日头条给自己的头像加上一顶圣诞帽。当然这种事情用很多P图软件都可以做到。但是作为一个学习图像处理的技术人,还是觉得我们有必要写一个程序来做这件事情。而且这完全可以作为一个练手的小项目,工作量不大,而且很有意思。 用到的工具 OpenCV(毕竟我们主要的内容就是OpenCV...) dlib(前一篇文章刚说过,dlib的人脸检测比OpenCV更好用,而且dlib有OpenCV没有的关键点检测。) 用到的语言为Python。但是完全可以改成C++版本,时间有限,就不写了。有兴趣的
之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现,用给定的bounding box(标注框)从一张
在opencv 中,有一个模板匹配的方法,详细原理可以看这篇文章:https://docs.opencv.org/4.5.4/de/da9/tutorial_template_matching.html。
注:每个对象对应一个mask(图中2个对象,对应2个mask),左边的猫标记为cat_1,右边的标记为cat_2
大家好,今天我们带来小小明的一个小玩意,用excel作画。原理上就是:读取原图每个像素的颜色值,然后再填充到excel对应单元格。
这篇文字讲述如何使用Python把一张完整的大图切割成9份小图片,制作朋友圈九宫格图文分享。 原图如下:
利用Python将Market1501的分割图片和原图两张图片进行拼接成一左一右一张图片,并将图片的像素值调整成256*128. 所有文件夹:
寄语:本文梳理了最近邻插值法、双线性插值法和三次样条插值法的原理,并以图像缩放为例,对原理进行了C++及Python实现。
前言 论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码,目前找到有两个: 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好,而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python),基于第一个Matlab版本的代码: https://github.com
Hello,小伙伴们,我是 ZOE。 这次给大家带来的是全新改版的 Python 思维导图——核心知识体系 (第三版)。距离我上次发布的 2.0 版本已经过去10个月,这段时间对旧版思维导图大量内容进行了修改,尤其是最近制定了思维导图规则,便于未来整合到完整的知识体系中。 ▍更新内容 ❥ 思维导图由 14 幅增加至 17(知识)+1(目录) 幅。 ❥ 重新修订了上一版的诸多问题(包括手误错拼,编排问题,网友反馈的内容错误及内容改进); ❥ 调整了内容排布架构,使其对初学者更加友好:绿色主题表示基础篇,需重点
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现,用给定的bounding box(标注框)从一张图片 中扣出特定的区域,然后做旋转和缩放等特定操作。然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料, 看了仿射变换的思想和一些例子,然后结合手头上的代码,做了一些实验,最后终于搞懂了如何实现。 实验代码(提供C++、Scala和Python三种语言的实现): 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换, 如果这几个步骤
今天小 G 给大家介绍一个 AI 黑科技,能够完美实现人脸性别变换,并带有丰富的表情,让你不仅瞬间拥有了对象,更是看到另一面的自己,都怕你一不小心爱上你自己。
本文作者:@董豪,来自帝国理工学院,现已入驻AI研习社社区。欢迎扫描文末社区名片关注他的个人主页,查看更多动态。
Python中有许多用于图像处理的库,像是Pillow,或者是OpenCV。而很多时候感觉学完了这些图像处理模块没有什么用,其实只是你不知道怎么用罢了。今天就给大家带了一些美图技巧,让你的图美翻全场,朋友圈赞不绝口,女朋友也夸你,富贵你好厉害啊!
http://onlypython.group.iteye.com/group/wiki/1372-python-graphics-p_w_picpath-processing-library-introduced-the-p_w_picpath-module
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子(discrete differentiation operator)。它结合了高斯平滑和微分求导,用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任意一点使用此算子,都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。
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