摘要:本文讲解常见的图像特效处理,从而让读者实现各种各样的图像特殊效果,并通过Python和OpenCV实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十四.图像特效处理之毛玻璃.浮雕和油漆特效>,作者:eastmount. 一.图像毛玻璃特效 图像毛玻璃特效如图所示,左边为原始图像,右边为毛玻璃特效图像.它是用图像邻域内随机一个像素点的颜色来替代当前像素点颜色的过程,从而为图像增加一个毛玻璃模糊的特效. PS:该图片为作者去喀纳斯拍摄,真心美! Python实现代码主要是通过双层循

GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库.包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据(GIS对栅格,矢量,3D数据模型的抽象能力实在令人叹服).当然除了栅格操作,这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr(ogr这个库另外介绍),这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力,买一送一,这么合算的买卖为什么不做.最最最重要的是这个库是跨平台的,开源的!如今这个库对各种数据格式的支持强大到

转自:微信博客 机器学习研究会订阅号 微信号 功能介绍机器学习研究会由百度七剑客雷鸣先生创办,旨在推动AI的技术发展和产业落地.参与组织北大.清华”AI前沿与产业趋势“公开课,广泛的和高校.企业.创业.VC开展合作,自身也参与优秀AI项目的投资和孵化. 本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库 当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分.然而,若想其有所应用,我们需要对这些图像进行处理.图像处理是分析和操纵数字图像的过程,旨在提高其质量或从中提取一些信息,然后将其用于某

参考:https://github.com/programthink/opensource/blob/master/libs/python.wiki#35_ Python 开源库及示例代码 Table of Contents 说明 1 算法 1.1 字符串 1.1.1 正则表达式 1.1.2 字符集 1.1.3 (其它) 1.2 编码 & 解码 1.2.1 base64 1.2.2 UUencode 1.2.3 BinHex 1.3 数学类 1.4 容器 2 跨语言编程 2.1 整合 C &

r:以只读方式打开文件.文件的指针将会放在文件的开头.这是默认模式. w:打开一个文件只用于写入.如果该文件已存在则将其覆盖.如果该文件不存在,创建新文件. a:打开一个文件用于追加.如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾.也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后.如果该文件不存在,创建新文件进行写入. rb:以二进制格式打开一个文件用于只读.文件指针将会放在文件的开头.这是默认模式. wb:以二进制格式打开一个文件只用于写入.如果该文件已存在则将其覆盖.如果该文件不存在,创建新文件.

Pillow 在python3下用PIL做图像处理 Python图像处理库:Pillow 初级教程 from PIL import Image im = Image.open('22.gif') print(im.format, im.size, im.mode) im.thumbnail((200, 100)) im.save('thumb.gif', 'GIF')

Python图像处理库:Pillow 初级教程 用Python做图像处理 python 视频处理,提取视频相关帧,读取Excel

在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测. 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓. 1.查找轮廓(find_contours) measure模块中的find_contours()函数,可用来检测二值图像的边缘轮廓. 函数原型为: skimage.measure.find_contours(array, level) array: 一个二值数组图像 level: 在图像中查找轮廓的级别值 返回轮廓列表集合,

Python图像处理库:Pillow 初级教程 2014-09-14 翻译 http://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/tutorial.html Pillow由PIL而来,所以该导入该库使用import PIL 本文相关的代码:https://github.com/445141126/pillow_example Image类 Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中.可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

http://www.cnblogs.com/way_testlife/archive/2011/04/17/2019013.html Python 之 使用 PIL 库做图像处理 1. 简介. 图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴.PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料. Image 类是 PIL 库中一个非常重要的

  上一节介绍了python PIL库自带的10种滤镜处理,现成的库函数虽然用起来方便,但是对于图像处理的各种实际需求,还需要开发者开发自定义的滤镜算法.本文将给大家介绍如何使用PIL对图像进行自定义的像素级操作.   本文以剪纸风格图像处理作为例子:(算法借鉴了残阳似血的博客http://qinxuye.me/,特此鸣谢.) 原图:   处理后:    1.首先将处理参数预先设定好.设定阈值threshold,该阈值会用来区分作为目标颜色的前景色和将要被去除掉的的背景色的分界线.同时设置处理后

<背景>  滤镜处理是图像处理中一种非常常见的方法.比如photoshop中的滤镜效果,除了自带的滤镜,还扩展了很多第三方的滤镜效果插件,可以对图像做丰富多样的变换:很多手机app实现了实时滤镜功能,最有名的当属Instagram. PIL中主要涉及到卷积滤镜,其原理是针对数字图像的像素矩阵,使用一个nxn的方形矩阵做滤波器(即卷积核kernel,常见的如3x3,5x5等),对该图像像素进行卷积遍历(即截取和卷积核同等大小的像素矩阵进行卷积运算),每一个输出像素都是一定区域像素按一定权重组合计

平时工作经常需要做些图像分析,需要给图像分通道,计算各个通道的直方图分布特点,这个事儿photoshop也能做,但是用起来不方便,且需要电脑上安装有PS软件,如果用OpenCV, 更是需要在visual studio上做很多配置工作.本文充分利用python的便携性和轻量级特点,力图实现一个脚本,到处处理的目标. 注:本文使用Python2.7.8和PIL1.1.7,注意版本问题. <使用方法> 1.将待处理图片命名为1.jpg和本文python脚本文件放入同一文件夹: 2.运行python脚

图像处理是一门应用非常广的技术,而拥有非常丰富第三方扩展库的 Python 当然不会错过这一门盛宴.PIL (Python Imaging Library)是 Python 中最常用的图像处理库,目前版本为 1.1.7,我们可以 在这里 下载学习和查找资料.我安装了好多次都没有安装上,说到底还是野路子学python学的不系统,所以老是出问题.在这里先说几个python中常用必备的几个专业名词:pip:python中安装第三方模块的包管理工具,通过它,我们就能安装编程时常用的模块了.PIL:Pyt

Python+OpenCV图像处理(一): 读取,写入和展示图片 调用摄像头拍照 调用摄像头录制视频 1. 读取.写入和展示图片 图像读入:cv2.imread() 使用函数cv2.imread() 读入图像.这幅图像应该在此程序的工作路径,或者给函数提供完整路径,第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片. cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像.图像的透明度会被忽略, 这是默认参数. cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像 PS:调用opencv,就算图像的

PIL是python中的图像处理类库,为python提供了基本的图像处理和基本操作.而PIL中最重要的就是Image模块,下面给出具体的例子来理解此模块. 读取一幅图像 我们用Image模块中的open()来实现. 对于PNG,JPG和BMP等不同格式的彩色图像之间的转换都可以通过Image模块来完成,具体地说,在打开这些图像时,PIL会将他们解码为三通道的'RGB'图像,人们可以基于'RGB'图像进行处理. from PIL import Image import matplotlib.pyp

[博客导航] [Python相关] 前言 基于Python的数字图像处理,离不开相关处理的第三方库函数.搜索网络资源,列出如下资源链接. Python图像处理库到底用哪家 python计算机视觉编程——第一章(基本的图像操作和处理) Python各类图像库的图片读写方式总结 Python3教程 20个必不可少的Python库,列出了库的简介,值得阅读 Python 常用的标准库以及第三方库有哪些? 很全面,像是字典,但没有深入的介绍. 2017最受欢迎的15大Python库有哪些?有较为详细的介

o 在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法.所以,在做图像处理之前,我们需要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及其实现.本文基于这个需求,使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换. 对于彩色图像,不管其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,在PIL中,使用Image模块的open()函数打开后,返回的图像对象的模式都是“RGB”.而对于灰度图像,不管其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,打开后,其模式为“L”. 通过之前的博客对Image模

PIL中所涉及的基本概念有如下几个:通道(bands).模式(mode).尺寸(size).坐标系统(coordinate system).调色板(palette).信息(info)和滤波器(filters).趁此机会,复习一下这些图像处理中的基本概念. 通道: 每张图片都是由一个或者多个数据通道构成.PIL允许在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道. 以RGB图像为例,每张图片都是由三个数据通道构成,分别为R.G和B通道.而对于灰度图像,则只有一个通道. 对于一张图片的通道数量和名称,可以通

  在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母).   我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图: 本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母).   我们识别上述验证码的算法过程如下: 将原图像进行灰度