我使用uvccapture拍摄照片,并希望在python和python imaging library (PIL)的帮助下处理它们。问题是PIL不能打开这些图像。它抛出以下错误消息。
Traceback (most recent call last):
File "process.py", line 6, in <module>
im = Image.open(infile)
File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/PIL/Image.py", line 1980, in open
rai
我使用python枕头做一个简单的gif图像反转,但我发现图像比以前(1M)更大(10米)。有人知道怎么做吗?这是我的密码:
from PIL import Image, ImageSequence
from PIL import ImagePalette
with Image.open('sd.gif') as im:
if im.is_animated:
frames = [f.copy() for f in ImageSequence.Iterator(im)]
frames.reverse()
frames[0].
我遇到了一个损坏的.png图像文件的问题,我能够克服这个问题,只需在图像编辑器(苹果的)中打开它们,并将它们保存回去,而不进行任何明显的更改。
我有数千个类似的损坏图像文件,需要接受相同的程序。有没有一种在python中实现自动化的方法?
以下天真的代码不起作用:
>>> with open('an_image.png', 'rb') as f:
... data = f.read()
... with open('an_image.png', 'wb') as f:
... f.write(
我想为图像分类任务(多类)优化CNN模型的超视距。要做到这一点,我使用了来自sklearn的sklearn,但是我总是有大量的警告和值错误,如下所示:
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/model_selection/_validation.py:552: FitFailedWarning: Estimator fit failed. The score on this train-test partition for these parameters will be set to nan. Details:
Traceback (
我正在寻求将工作流从MATLAB迁移到Python。我将做大量的大图像过滤,并立即遇到一个性能障碍。在MATLAB R2022a中,用10西格玛高斯滤波器对11587乘13744进行滤波需要少于2秒的时间:
tic, imgf=imgaussfilt(im,10); toc
Elapsed time is 1.792801 seconds.
我在scipy 1.8.0和skimage 0.19.1中尝试了同样的方法,两者都要慢得多:
%timeit scipy.ndimage.gaussian_filter(im, 10, truncate=2)
4.89 s ± 15.4 ms per lo
我对相当陌生,所以如果有明显的答案的话,我很抱歉。我注意到,对于某些图像,我在Google拖放()和python中的本地图像检测之间得到了不同的OCR结果。
我的代码如下
import io
# Imports the Google Cloud client library
from google.cloud import vision
from google.cloud.vision import types
# Instantiates a client
client = vision.ImageAnnotatorClient()
# The name of the image fil
我正在阅读item python教程,他们说NumPy数组函数item()是访问图像中像素值的最佳方法,但我不明白它是做什么的。 import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('image.jpg')
print(img.item(10, 10, 2)) # I don't know what the item() function does/what it's parameters are