OpenCV是一个跨平台且开源的计算机视觉和机器学习库，全称Open Source Computer Vision Library 。由Intel公司开源。其中主体库的代码是Intel用C/C++编写的，部分贡献库代码由社区程序员提供。
matplotlib交互模式与pacharm单独Figure设置 Matpotlib交互模式 在运行python程序时有时候需要生成以下的 动态图模式 来显示程序运行的结果 此时需要使用matplot
Tkinter（也叫Tk接⼝）是Tk图形⽤户界⾯⼯具包标准的Python接⼝。Tk是⼀个轻量级的跨平台图形⽤户界⾯（GUI）开发⼯具。
知识回顾： 1.掌握进度条qprogressbar使用 2.学会使用时钟控件qbasictimer 3.学会重写事件timerEvent 本节知识视频教程 以下开始文字讲解： 一、案例：图片的载入与
python中通常我们写程序，显示结果和操作都是在终端区，如果要想实现一个有显示界面的程序那该怎样实现呢？python中有好几个库都可以实现，这个系列我们一起来学习如何使用python自带的tkinter库来实现。
在 python 中除了用 opencv，也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片。本人偏爱 matpoltlib，因为它的语法更像 matlab。
QLable Qt常用控件之一，常用来文字标题，显示图片，显示动图等 同样的，UI，ui文件转为py文件，采用之前的方法。
需要用到PIL模块，使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库。
在进行图像处理时，经常会用到读取图片并显示出来这样的操作，所以本文总结了python中读取并显示图片的3种方式，分别基于opencv、matplotlib、PIL库实现，并给出了示例代码，介绍如下。
如果已经看过pillow库对图片进行处理，应该已经对图片处理有了解了（不了解的可以去看一下）。尽管pillow库在处理图片方面已经非常强大，但是和opencv功能相比，那完全不是一个量级的，opencv的应用非常广，图像处理、目标跟踪、识别等都有大量应用。
大部分人可能都知道电脑上的彩色图是以RGB(红-绿-蓝，Red-Green-Blue)颜色模式显示的，但OpenCV中彩色图是以B-G-R通道顺序存储的，灰度图只有一个通道。
注意主窗口一定要为tk.Tk(),在主窗口上通过button的点击相应子函数创建子窗口，注意此时创建出来的窗口必须是Toplevel，否则出错。
日常生活中我们喜欢的就可以拿python写出来了，不要放弃，python很简单，很多时候我们可以先调用别人的API实现出来。
显示图像是 Opencv最基本的操作之一， imshow()函数可以实现该操作。如果使用过其他GUI框架背景，就会很自然地调用 imshow来显示一幅图像。但这个观点并不完全正确，因为图像确实会显示出来，但随即会消失。
Python在人脸识别方面功能很强大，程序语言简单高效，下面编程实现一下如何实现人脸识别。分别给出实现代码，作为学习和技术交流。
开课之前，我们先给大家讲讲Opecv是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 [1] 它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
我在网上搜索的时候，看到网上写的都是，将cell调节成为markdown cell, 然后输入下面的代码
说明：python先将204和213转为二进制，然后做”与“运算，然后再将他们转为十进制，并输出！
本系列课程是针对无基础的，争取用简单明了的语言来讲解，学习前需要具备基本的电脑操作能力，准备一个已安装python环境的电脑。如果觉得好可以分享转发，有问题的地方也欢迎指出，在此先行谢过。
公司是视觉方面的业务，我又不会c++（好想会啊，正在学习中）。由于各种需求，自己觉得对c++不是特别感冒，所以选用了net下的opencv的封装EmguCV。python也有对应的opencv的库。无奈我python还处于入门阶段。
有些小伙伴可能还不知道，Python的强大图片处理能力，今天西红柿来介绍一二。Python可以通过各种库（如Pillow、OpenCV、matplotlib等）进行图像的读取、修改、保存、显示等操作。Python可以对图片进行裁剪、旋转、缩放、滤镜、颜色调整等处理，还可以进行图像识别、图像分割、图像合成等高级图像处理。Python的图像处理能力不仅可以应用于计算机视觉、图像识别、机器学习等领域，也可以应用于图像处理软件开发、图像处理算法研究等方面。
目录 学习目标 成果展示 硬件知识 代码 总结 ---- 学习目标 本次实验主要是学习使用显示器以及SPI，SPI在之前介绍过，在此就不再介绍了，也是疯狂调库就行了，但是有关显
1999年，英特尔的 Gary Bradsky 发起了 OpenCv 项目，并于 2000 年发布第一个版本。2005年，OpenCv 被首次应用在 Stanley，这也是赢得同年 DARPA 大挑战赛的车型。如今，OpenCv 除了支持计算机视觉，还增加了众多机器学习相关算法，未来还将持续扩展。
PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为:PIL。
微信小程序的图片image支持 JPG、PNG、SVG、WEBP、GIF 等格式。
缩放 scaleToFill 不保持纵横比缩放图片，使图片的宽高完全拉伸至填满 image 元素 缩放 aspectFit 保持纵横比缩放图片，使图片的长边能完全显示出来。也就是说，可以完整地将图片显示出来。 缩放 aspectFill 保持纵横比缩放图片，只保证图片的短边能完全显示出来。也就是说，图片通常只在水平或垂直方向是完整的，另一个方向将会发生截取。 缩放 widthFix 宽度不变，高度自动变化，保持原图宽高比不变 裁剪 top 不缩放图片，只显示图片的顶部区域 裁剪 bottom 不缩放图片，只显示图片的底部区域 裁剪 center 不缩放图片，只显示图片的中间区域 裁剪 left 不缩放图片，只显示图片的左边区域 裁剪 right 不缩放图片，只显示图片的右边区域 裁剪 top left 不缩放图片，只显示图片的左上边区域 裁剪 top right 不缩放图片，只显示图片的右上边区域 裁剪 bottom left 不缩放图片，只显示图片的左下边区域 裁剪 bottom right 不缩放图片，只显示图片的右下边区域
值 说明 scaleToFill 缩放模式，不保持纵横比缩放图片，使图片的宽高完全拉伸至填满 image 元素 aspectFit 缩放模式，保持纵横比缩放图片，使图片的长边能完全显示出来。也就是说，可以完整地将图片显示出来。 aspectFill 缩放模式，保持纵横比缩放图片，只保证图片的短边能完全显示出来。也就是说，图片通常只在水平或垂直方向是完整的，另一个方向将会发生截取。 widthFix 缩放模式，宽度不变，高度自动变化，保持原图宽高比不变 top 裁剪模式，不缩放图片，只显示图片的顶部区域 bo
今日无聊写了一个音频转波形图的python代码，虽然简单希望对有些人有帮助吧。 #欢迎关注交流 import wave #音频处理库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #专业绘图库 from PIL import Image #读取已有图片 img = Image.open("wavedata/spect_000.png") img.show() #系统自带软件来显示图片 #matplotlib 显示图片 plt.figure
以下将展示微信小程序之媒体组件image源码官方组件能力，组件样式仅供参考，开发者可根据自身需求定义组件样式，具体属性参数详见小程序开发文档。
默认情况下，在pycharm中用matplotlib绘制的图形在窗口内，是静态的：
微信小程序的组件和普通的 HTML 有所不同，比如 HTML 的 div 在小程序里面是 view ，HTML 的 span 在小程序里是 text 。
使用python进行数字图片处理，还得安装Pillow包。虽然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。
使用python进行图片处理，现在需要读出图片的任意一块区域，并将其转化为一维数组，方便后续卷积操作的使用。
image可以用来显示图像，这些图像可以是本地的，也可以是网络图像。例如，下面的布局代码显示了本地图像。
在服务器使用matplotlib的时候，可能是因为没有装图形化和显示相关的包的原因，总是会出现backend相关的错误。所以我调查了下matplotlib中的backend的含义，以及如何处理相关的错误。
在使用图片问题中可能会遇到各种各样的问题，比如图片加载不出来，图片显示在不同机型效果不同，图片加载展示问题等等。
来说下 ，小程序的多媒体组件。源码：https://github.com/limingios/wxProgram.git 中的No.14 媒体组件 audio 可以在小程序嵌入一些音乐，歌曲，mp3什么的 image 任何小程序中必然会使用图片组件 video 视频组件，主要视频播放类的 camera 摄像头组件，新版才提供的 live-player 直播相关的，跟自媒体有关系，在线直播什么的。 live-pusher 直播相关的，跟自媒体有关系，在线直播什么的。 重点说说image组件，其他大家看下官网就
为了让App界面更美观生动，我们可以放上图片。 显示图片是“刚需”。不论是书籍，报纸，网站，都有显示图片的需求。毕竟“无图无真相”。 在 Android 应用开发中，我们通常使用 ImageView 来显示图片。
哈喽大家好，本次是微信小程序专栏的第九期。在项目中，我们经常要面对图片的尺寸结合设计图的尺寸不同的情况。在这种情况下，我们必须要有所舍弃，或放弃等比例，或裁剪掉图片的一部分。本期的主要内容是image组件的4种缩放模式与9种裁剪模式。 注意：每期内容是连载呢，建议大家可以看看往期内容，更好理解噢~
在使用matplotlib的过程中，发现不能像matlab一样同时开几个窗口进行比较，于是查询得知了交互模式，但是放在脚本里运行的适合却总是一闪而过，图像并不停留，遂仔细阅读和理解了一下文档，记下解决办法，问题比较简单，仅供菜鸟参考。
说明：本系列opencv实战教程将从基础到实战，若只是简单学习完python也可以通过该教程完成一般的机器学习编程；文中将会对很多python的基础内容进行讲解，但由于文章定位的原因将不会赘述过多的基础内容，基础内容进行第一次讲解后第二次将不会过多赘述，本文主要讲解的是opencv相关知识。
python图像处理 from PIL import Image """打开图片""" pil_im=Image.open('test1.jpg').convert('L') #打开图片，后跟函数功能为转变成灰色 #print(pil_im) #打印图片属性GF """改变图片大小""" #pil_im.thumbnail((1000,1000)) #按比例改变图片大小（以最小值为标准） #pil_im=pil_im.resize((128,128)) #不管比例强制更改图片大小 """剪切图片""" #box=(100,100,400,400) #定义一个盒子 #region=pil_im.crop(box) #使用定义的盒子来剪切图片 """旋转图片""" #region=region.transpose(Image.ROTATE_180) #旋转180度 #pil_im=pil_im.rotate(30) #逆时针旋转30度 """将图片粘贴到另一张图片中""" #pil_im.paste(region,box) """显示图片""" #pil_im.show() #将图片显示出来 """保存图片""" #pil_im.save('newname.jpg')
Plotly是一个非常著名且强大的开源数据可视化框架，它通过构建基于浏览器显示的web形式的可交互图表来展示信息，可创建多达数十种精美的图表和地图，本文就将以jupyter notebook为开发工具，详细介绍Plotly的基础内容。
采用一块COF智能屏测试，经过一番摸索，详细了解了串口通讯的具体用法，结合上位机，试用Python脚本来进行通讯，实现了一个简单的电子相册的功能，下面将我的经验进行分享。
图形用户界面（Graphical User Interface，简称 GUI，又称图形用户接口）是指采用图形方式显示的计算机操作用户界面。 图形用户界面是一种人与计算机通信的界面显示格式，允许用户使用鼠标等输入设备操纵屏幕上的图标或菜单选项，以选择命令、调用文件、启动程序或执行其它一些日常任务。与通过键盘输入文本或字符命令来完成例行任务的字符界面相比，图形用户界面有许多优点。图形用户界面由窗口、下拉菜单、对话框及其相应的控制机制构成，在各种新式应用程序中都是标准化的，即相同的操作总是以同样的方式来完成，在图形用户界面，用户看到和操作的都是图形对象，应用的是计算机图形学的技术。
font_path：字体路径。字体存在的目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。
工作的原因，最近开始涉及到很多图像处理的工作，所以决定开辟一个新专栏：OpenCV入门教程系列。
工作任务：将Excel文件中2013年至2019年间线上图书的销售额，以条形图的形式呈现，每个条形的高度代表相应年份的销售额，同时在每个条形上方标注具体的销售额数值
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