1. 转换为灰度图 灰度图的数据可以看成是二维数组,元素取值为0 ~ 255,其中,0为黑色,255为白色.从0到255逐渐由暗色变为亮色. 灰度图转换(ITU-R 601-2亮度变换): L = R * 299 / 1000 + G * 587 / 1000 + B * 114 / 1000 R,G,B为最低维的数据. 显示灰度图时,需要在imshow中使用参数: cmap="gray" import numpy as np import cv2 import matplotlib.

python实现区间转换.numpy图片数据转换 需求: 客户的需求是永无止境的,这不?前几天,用户提出了一个需求,需要将一组数据从一个区间缩放到另一区间? 思路: 先将数据归一化,再乘以对应区间的差加上对于区间下限. 数据归一化的公式: # 区间变换 def unification_interval(data,interval_min,interval_max): # data :需要变换的数据或矩阵 # interval_min :变换区间下限. # interval_max :变换区间上限

python调用动态链接库的基本过程 动态链接库在Windows中为.dll文件,在linux中为.so文件.以linux平台为例说明python调用.so文件的使用方法. 本例中默认读者已经掌握动态链接库的生成方法,如果不太清楚的可以参考动态链接库的使用 调用上例动态链接库的使用中的sum.so import ctypes so = ctypes.CDLL('./sum.so') print "so.sum(50) = %d" % so.sum(50) so.display(&quo

转自:https://www.cnblogs.com/fariver/p/6573112.html 动态链接库在Windows中为.dll文件,在linux中为.so文件.以linux平台为例说明python调用.so文件的使用方法. 本例中默认读者已经掌握动态链接库的生成方法,如果不太清楚的可以参考动态链接库的使用 调用上例动态链接库的使用中的sum.so import ctypes so = ctypes.CDLL('./sum.so') print "so.sum(50) = %d&quo

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

# 导入绘图库 from PIL import Image #导入科学计算库 import numpy as np #封装一个图像处理工具类 class TestNumpy(object): def photo2paint(self,img_url): #读取图片,asarray()转矩阵 convert('L')转变成像素化 astype()转元素类型 my_photo = np.asarray(Image.open(img_url).convert('L')).astype('float')

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 =

一.改变图片每个像素点每个通道的灰度值 (一) 代码如下: #遍历访问图片每个像素点,并修改相应的RGB import cv2 as cv def access_pixels(image): print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channels = image.shape[2] print("width: %s height: %s channels: %s"%(width, height,

一.读取一张图片,修改颜色通道后输出 # -*- coding=GBK -*- import cv2 as cv import numpy as np #numpy数组操作 def access_pixles(image): print(image.shape) height = image.shape[0] width = image.shape[1] channel = image.shape[2] print("width : %s, height : %s, channel : %s&q

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

1.两种方法如下链接 https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9411683.html 2.第一种方法: # coding: utf-8 # python base64 编解码,转换成Opencv,PIL.Image图片格式 import base64 import io from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img_file = open(r'images/min

1.上次介绍了一点点numpy的操作,今天我们来介绍它如何用多维数组操作图片,这之前我们要了解一下色彩是由blue ,green ,red 三种颜色混合而成,0:表示黑色 ,127:灰色 ,255:白色   :接下来我们还是来看代码: import cv2 as cv import numpy as np def access_piexls(image): print(image.shape) #获取图像的形状大小 height=image.shape[0] #图像的第一维度高度 width=i

上一篇我们已经学了如何读取图片的功能了以及和opencv的环境搭建了,今天接着来学习,哈哈哈,今天刚好五一,也没闲着,继续学习. 1. 首先我们来实现打印出图片的一些属性功能, 先来看一段代码: import cv2 as cv import numpy as np def get_image_info(image): #定义一个函数来输出图片的属性 print(type(image)) #显示图片类型numpy类型的数组 print(image.shape) #图像矩阵的shape 属性表示图

一.思路 二.代码: #coding:utf-8 import numpy as np import PIL.Image as Image import pickle as p import os class ImageTools(object): image_dir='images/' result_dir='results/' data_file_path='data.bin' def imageToArray(self,files): images=[] for i in range(le

任务:提取照片中轮廓   本次处理图片:我的女神之一  江一燕   导入模块: #jyy.show()   会打开本地图片浏览器       使用傅里叶反转 获取实部,舍弃虚部 去除小数部分 将一维数组,通过Image进行转换成图片    

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=

为了有趣我们今天就主要去爬取以下MM的图片,并将其按名保存在本地.要爬取的网站为: 大秀台模特网 1. 分析网站 进入官网后我们发现有很多分类: 而我们要爬取的模特中的女模内容,点进入之后其网址为:http://www.daxiutai.com/mote/5.html   ,这也将是我们爬取的入口点,为了方便,我们只是爬取其推荐的部分的模特的信息和图片. 当我们点击其中的一个人物的时候就会进入他们的个人主页中,里边包括个人的详细信息以及各种图片.模特的详细都将从这里爬取. 上述的个人主页中的模特

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. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')

对于从事机器学习的人,python+numpy+scipy+matplotlib是重要的基础:它们基本与matlab相同,而其中最重要的当属numpy:因此,这里列出100个关于numpy函数的问题,希望读者通过"题海"快速学好numpy:题中示例可以粘贴运行,读者可以边执行边看效果: 1  如何引入numpy? import numpy as np(或者from numpy import *) 2  如何定义一个数组? import numpy as np x = np.array(

安装这些工具pip install ipython pip install notebookpip install numpypip install scipypip install matplotlib可以使用ipython --pylab打开ipython命名窗口,这样可以像使用matlab一样使用matplot去画图. jupyter notebook #默认监听localhost:8888 并自动打开浏览器 可加--ip=0.0.0.0参数使其监听0.0.0.0 如果使用notebook

始终无法有效把word排版好的粘贴过来,排版更佳版本请见知乎文章: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24309547 实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 5.3 Python的科学计算包 - Numpy numpy(Numerical Python extensions)是一个第三方的Python包,用于科学计算.这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库.经过了长时间