from PIL import Image import numpy as np #封装一个图像处理类 class TestNumpy(object): def photo2paint(self,img_url): # 读取图片 my_photo = np.asarray(Image.open(img_url).convert("L")).astype("float") # print(my_photo.shape) #设置灰度阈值(范围0~100) depth =…

from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("D://7.jpg").convert('L')).astype('float') depth = 10. # (0-100) grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y =grad #分别取横纵图像梯度值 grad_x = grad_x*depth/100. grad_y = grad_y*dept…

Atitit 图像处理 灰度图片 灰度化的原理与实现 24位彩色图与8位灰度图 首先要先介绍一下24位彩色图像,在一个24位彩色图像中,每个像素由三个字节表示,通常表示为RGB.通常,许多24位彩色图像存储为32位图像,每个像素多余的字节存储为一个alpha值,表现有特殊影响的信息[1].     在RGB模型中,如果R=G=B时,则彩色表示一种灰度颜色,其中R=G=B的值叫灰度值,因此,灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值(又称强度值.亮度值),灰度范围为0-255[2].这样就得到一幅图片…

用 opencv和numpy进行图片和字符串互转,并保存至 json 转至 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27349847 受 用 base64 进行图片和字符串互转,并保存至 json 作者启发,试了试使用opencv来读取图片,然后用numpy转为list,再转为json格式. 发现完全可行. 图片转成列表,并保存至 json 我们将一张图片通过opencv来读取,转换为numpy的矩阵.再转为list,存入字典,转为json文件即可. # coding: utf…

图片碎片化mask动画 效果 源码 https://github.com/YouXianMing/Animations // // TransformFadeViewController.m // Animations // // Created by YouXianMing on 15/11/17. // Copyright © 2015年 YouXianMing. All rights reserved. // #import "TransformFadeViewController.h&q…

这篇郭先生来说说BufferGeometry,类型化数组和粒子系统的使用,并且让图片有马赛克效果(同理可以让不清晰的图片清晰化),如图所示.在线案例点击博客原文 1. 解析图片 解析图片和上一篇一样 initCanvas() { canvas = document.createElement('canvas'); content = canvas.getContext('2d'); canvas.width = 1600; canvas.height = 1200; img = new Imag…

声明:本文为原创文章,如需转载,请注明来源WAxes,谢谢! 看了岑安大大的教程http://www.cnblogs.com/hongru/archive/2012/03/28/2420415.html后,让我见识到了canvas操控像素能力的强大,也就自己试着做了一下.发现如此好玩的效果也正如岑安大大所说的一样,事情没有想象中那么难. 先看个DEMO吧,先从文字下手:文字粒子化 要做出这样的效果,只需要懂的使用canvas的getImgData()就行了.该方法能够复制画布上指定矩形的像素数据…

我自己的一个体会,在学习机器学习和深度学习的过程里,包括阅读模型源码的过程里,一个比较大的阻碍是对numpy掌握的不熟,有的时候对矩阵的维度,矩阵中每个元素值的含义晕乎乎的. 本文就以一个2 x 2 x 3的三维矩阵为例,说明矩阵是如何表示图像的. 3d array表示一个图片.比如对ex = numpy.array([ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ], [ [7, 8, 9], [0, 1, 2] ] ]),ex代表的维度是怎样的? 其实类似于list of list. 先看…

一.image-rendering 介绍 CSS 中有一个有趣的特性叫 image-rendering,它可以通过算法来更好地显示被缩放的图片. 假设我们有一张尺寸较小的二维码截图(下方左),将其放大 10 倍后图像会被虚化(下方右): 这时给放大的图片加上 image-rendering: pixelated 的特性,CSS 会通过算法将其像素化展示,使其图像轮廓具有更锐利的边缘: 该特性非常适合应用在色彩单一.轮廓分明.需要被放大的图片上,可以营造出一种伪矢量的既视感(减少放大后的失真).…

转自 http://blog.csdn.net/bin381/article/details/41969493 from PIL import Image,ImageDraw, ImageFont, ImageFilter import random _letter_cases = 'abcdefghjkmnpqrstuvwxy' _upper_cases = _letter_cases.upper() _numbers = ''.join(map(str, range(3, 10))) ini…