比较各种不同取样方式的图像缩放效果. [NEAREST, BILINEAR, BICUBIC, LANCZOS, BOX, HAMMING]NEAREST取样方式是效果最差的,PIL.Image.resize默认的resample方式就是使用NEAREST import os from PIL import Image from PIL.Image import NEAREST, BILINEAR, BICUBIC, LANCZOS, BOX, HAMMING resmaple_list = [

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

介绍 PIL是一个专门用来处理图像的模块,可以对图象进行各种各样的变换 打开一张图片 from PIL import Image # 调用Image下的open方法,即可打开一张图片 # 得到的im便是图片的字节流 # 我们便可以对im进行操作 im = Image.open("古明地觉.jpg") 查看图片的相关信息 显示图片 im.show() 获取图片的信息 print(im.format) # JPEG 获取大小 print(im.size) # (960, 626) &quo

/// <summary> /// 将图像缩小N倍 /// </summary> /// <param name="source">原图数据</param> /// <param name="height">原图高度</param> /// <param name="width">原图宽度</param> /// <param name=&quo

用python进行图像处理中分别用到过matplotlib.pyplot.PIL.cv2三种库,这三种库图像读取和保存方法各异,并且图像读取时顺序也有差异,如plt.imread和PIL.Image.open读入的都是RGB顺序,而cv2.imread读入的是BGR顺序.使用时需要倍加注意. 现参考http://www.jianshu.com/p/3977d674da85.对这三种库图像读取保存进行梳理.与原参考资源有一定差异.当前使用为python3.5版本. 读取图像 1.matplotli

< python PIL - 批量图像处理 - RGB图像生成灰度图像 > 直接用python自带的PIL图像库,将一个文件夹下所有jpg/png的RGB图像转换成灰度/黑白图像 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir): try: image_file = Image.open(jpgfile) # open colour image image_file = image_f

今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示: IplImage *T = cvLoadImage("F:\\1.JPG"); IplImage *SrcImg = cvCreateImage(cvSiz

前戏: 虽然PIL没有入OpenCV那样强大的功能,但是所提供的功能,在一般的图像处理中足够使用. 图像类别: 计算机绘图中有两类图像:一类是矢量图,另一类是点阵图(位图) 矢量图:基于计算机数字对象的绘图,其图形的构成包括点,线,多边形等这样的几何图像.在实际显示的时候一般都是通过数学公式计算得到的.所以其产生的文件比较小,而且对其进行缩放,旋转等操作后,图像不会失真.这种图像与分辨率无关,在输出结果的时候不会影响到图像的清晰度.Flash使用的就是矢量图.其缺点就是无法表现颜色的细节变化.所

概述 PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时,先使用dataset类和dataloader类读入图片,在读入的时候需要做transform变换,其中transform一般都需要ToTensor()操作,将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为torch.FloatTensor.详细过程如下: PIL与CV数据格式 PIL(RGB) PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库,一般操作如下: fro

原地址:http://blog.jobbole.com/65914/ 本文由 伯乐在线 - 小鱼 翻译自 Silviu Tantos.欢迎加入技术翻译小组.转载请参见文章末尾处的要求. [伯乐在线导读]:Iconfinder 是一个图标搜索引擎,为设计师.开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过 34 万枚图标,是全球最大的付费图标库.用户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品.每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder,同时也伴随而来大量的盗版图.Iconf

PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,PIL的功能非常的强大,几乎被认定是Python的官方图像处理库了. 由于PIL仅支持到python2.7于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本,名字叫Pillow,支持最新的python3,而且扩容了很多特性,所以在python3我们可以直接安装Pillow. 我们可以去官网查看它的资料:http://effbot.org/. 它可以做的事情: 图像归档(Image Archives).PIL非常适合于

背景减除 一旦背景模型建立,将背景模型和当前的图像进行比较,然后减去这些已知的背景信息,则剩下的目标物大致就是所求的前景目标了 缺点 —— 该方法基于一个不长成立的假设:所有像素点是独立的 场景建模 新的前景(物体移动的新位置) —— 旧的前景 (物体离开后留下的“空洞”)—— 背景 cvInitLineIterator()  和  CV_NEXT_LINE_POINT() 对任意直线上的像素进行采样 // 从视频的一行中读出所有像素的RGB值,收集这些数值并将其分成三个文件 #include

理论 http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4045150.html 翻开任意一本图像处理的书,都会讲到图像的几何变换,这里面包括:仿射变换(affine transformation).投影变换(projecttive transformation).前者针对的是平面上的物体位姿变化,如水平/垂直方向位移.旋转.缩小/放大,常见的应用有ORC字符识别.后者针对的是三维空间中的位置变化,受限于物体依然是平面的,也称为二维投影变换,常见的应用有车牌识别.

1. Introduction 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. PIL历史悠久,原来是只支持python2.x的版本的,后来出现了移植到python3的库pillow,pillow号称是friendly fork for PIL,其功能和PIL差不多,但是支持python3.本文主要介绍PIL那些最常用的特性与用法,主要参考自:http:

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一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters

学习自:PIL官方文档--Image (2条消息) Python图像处理PIL各模块详细介绍_章子雎的博客-CSDN博客 一.Image模块 1.open 用法 open(fp,mode='r',formats=None) 说明 打开图像:不过据官网文档所说,调用该方法后,实际的图像文件并没有读入进来,只是当后续数据处理时才真正读入. 参数 fp mode:只能是r: format:一个图像格式的List或Tuple,为什么是一个集合呢?因为当我们要打开某个文件夹中的指定格式图像时,只需要将这些

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

函数介绍:    1.cvResize 改变图像大小     void cvResize(const CvArr *src, CvArr *dst, int interpolation)    函数说明:    第一个参数表示输入图像.    第二个参数表示输出图像.    第三个参数表示插值方法,可以有以下四种:     CV_INTER_NN - 最近邻插值,    CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)    CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像