import cv2 as cv import numpy as np # 图片剪切 img = cv.imread('../images/moon.jpg', flags=1) # flags=1读取为彩色,flags=0读取为灰度 dst = img[0: 100, 50: 200] # 第0行到第100行,第50列到第200列 cv.imshow('img', dst) cv.waitKey(0)

"""用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimport os # 定义待批量裁剪图像的路径地址IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class'# 定义裁剪后的图像存放地址IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]'# 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标BOX_LEFT, BOX_UP, BOX_RIGH

import cStringIO import io import base64 from PIL import Image, ImageTk def img_crop_to_file(request): #获取文件 img_data = request.POST.get('imgUrl') ext = img_data.split('base64,')[0].split('/')[1].split(';')[0] img_data = img_data.split('base64,')[1]

main.cpp cv::Mat CropImage(cv::Mat& src, cv::RotatedRect& rotatedRect); cv::Mat MaxBoxSelectionRotatedRect(cv::Mat& src, cv::RotatedRect& ret); int main() { #if 1 cv::VideoCapture capture; cv::Mat rawData; cv::Mat ROI; cv::namedWindow(&quo

import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy im = cv2.imread('image_2.jpg') square = numpy.array([ [(1827, 695), (1827, 1873), (695, 1873), (695, 714)] ]) cv2.fillPoly(im, square, (169,169,169,0.2)) plt.imshow(im) plt.axis('off') plt.show(

"""用Pythonp批量裁剪图片""" from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import os # 定义待批量裁剪图像的路径地址 IMAGE_INPUT_PATH = 'D:/2_Class' # 定义裁剪后的图像存放地址 IMAGE_OUTPUT_PATH = 'D:/2_Class[0]' # 定义裁剪图片左.上.右.下的像素坐标 BOX_LEFT, BOX_UP, B

原文:https://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/82351549 在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式,一种利用了Pillow,还有一种利用了OpenCV.两种方式都需要简单的几行代码,这可能也就是现在Python那么流行的原因吧. 首先,我们有一张原始图片,如下图所示: 然后,我们利用OpenCV对其进行裁剪,代码如下所示: import cv2 img = cv2.imread("./data/cut/thor.jpg&q

二进制打开图片文件,base64编解码,转成Opencv格式: # coding: utf-8 import base64 import numpy as np import cv2 img_file = open(r'00.JPG','rb') # 二进制打开图片文件 img_b64encode = base64.b64encode(img_file.read()) # base64编码 img_file.close() # 文件关闭 img_b64decode = base64.b64dec

这篇文章是在OSX上测试和运行的的, Ubuntu下的安装和配置请移步到这里 应用程序进程树, 默认 Poolboy 中初始化10个用于处理图片的 Python 工作进程(Worker) 首先安装OpenCV需要的工具包     1 2 3 4 5 6 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python brew tap

需求:现有数据文件V1.mat,里面包含多个数据集,现需将里面的images数据集提取出来,然后进行压缩裁剪成指定大小 V1.mat数据集目录: 1.从mat文件中提取数据(使用Python) V1.mat文件太大,在此不提供 import numpy as np import h5py mat = h5py.File('./V1.mat') print(mat['images'].shape)#查看mat文件中images的格式 #(2284, 3, 640, 480) images = np

今天,是我来到博客园的第五天,发现自己还没有头像,想着上传ubuntu系统中我很喜欢的一个背景图片来当头像,但是因为图片过大,上传失败了.那么,我们如何使用python中强大的PIL库来进行图片裁剪呢? from PIL import Image img = Image.open('avatar.jpg') img.thumbnail((480,480)) img.save('thumb.jpg') 首先,找到自己的图片位置,接着如下: 一.从PIL库中导入Image 二.调用Image.ope

如何使用python裁剪图片 如上图所示,这是一张包含了各类象棋棋子的图片.我们需要将其中每一个棋子都裁剪出来,此时可以利用python的 PIL库 实现. 一. 安装PIL库 如果此前没有安装过PIL库,在python3环境下,命令行输入 pip install pillow 即可安装完成. 二.构建思路 我们尝试一下,将左上角黑色的将剪切下来并保存图片. 首先要打开画图,放大再放大,再勾选网格线,找到将这个棋子的左上角坐标和右上角坐标.可以看到右下角的坐标大约是(50,50).左上角是(0,

一.读取并显示图片: 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('lane_line.jpg') # 读取和代码处于同一目录下的 lena.png # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理 lena.shape #(512, 512, 3)

近期在跟进新项目的时候,整体的业务线非常之长,会一直重复登录退出不同账号的这个流程,所以想从登录开始实现部分的自动化.因为是B/S的架构,所以采用的是selenium的框架来实现.大致实现步骤如下: 1.环境准备 2.验证码爬取 3.识别方案选择 4.图像处理和识别 5.自动化实现 一.环境准备 系统:macOS 软件:Pycharm 语言:Python 2.7   浏览器:Chrome 70.0.35 依赖库:selenium 3.141.xlrd 1.1.aip 1.0.0.5.pytess

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

画多边形 fillConvexPloy与fillConvexPloy的区别 fillConvexPloy 用来画单个凸多边形: 如果点集的连线不是凹多边形,则会找一个最小的凸多边形把该凹多边形包住画出 因为只能画单个多边形,所以其点集的接口为一个np.array([x1,y1],[x2,y2])的形势,注意区别于fillPloy的多点集接口形势 注:opencv python reference中:color[, lineType[, shift[, offset]]]的含义是,如果offset

安装配置Ubuntu14.04+Caffe (+OpenCV+Python+CPU-only) 记录 [作者:Wu Ping.时间:20180428.] 本人已经安装很多次的Caffe了:从开始的初探到出现问题的重新安装,或者电脑系统重装后的再次安装,或者因为不同的电脑版本.不同的Ubuntu版本.软件的不同安装方式等等原因,每一次安装都会有不同的“不顺利经历”,顺次解决问题即可.虽然遇到的问题不尽相同,但是总体流程基本相同. “安装过程,因为平台不同.设备不同.操作者不同,会遇到各种奇怪的问题

前言 最近忙得连轴转,很久没更新博客了,代码倒是没啥写,积累了好些东西,接下来一有时间就来更新吧~ 本文记录使用Python实现给图片添加水印的功能实现过程 先看效果 把公众号的封面作为素材 原图是这样的 加个水印的效果 实现代码 主要实现是参考GitHub上一个项目的:https://github.com/2Dou/watermarker 用到了Pillow库,使用前请先安装,一般要在Django中保存图片也需要安装这个库的.所以这个依赖可以说是比较友好的. 这个项目是命令行工具,而我是在Dj

大体分两步: 1.利用jquery裁剪图片,把裁剪到的几个点传入后端 2.利用前端传入的几个点,来裁剪图片 首先,用到一个jquery的插件 imgAreaSelect 实例及插件下载地址:http://odyniec.net/projects/imgareaselect/ 引入插件: <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/imgareaselect-default.css" /&

图片太大且规格不统一,显示的控制需要靠JavaScript来完成,用在移动设备上时显示效果不好且流量巨大,需要对现有图片库的图片进行一次处理,生成符合移动设备用的缩略图,将原来客户端JS做的工作转移到服务器端用PHP的GD库来集中处理. 图片源与需要的大小: $src_img = "wallpaper.jpg"; $dst_w = 300; $dst_h = 200; 剪裁图像,保证图像区域最大化显示,并按比例缩放到指定大小 一开始采用了 imagecopyresized 方法进行图像

一.转盘(裁剪图片.自定义按钮.旋转) 1.裁剪图片 将一张大图片裁剪为多张 // CGImageCreateWithImageInRect:用来裁剪图片 // image:需要裁剪的图片 // rect:裁剪图片的尺寸,传递是像素 CGImageRef norImage = CGImageCreateWithImageInRect(norBigImage.CGImage, clipRect); 2.每次点击按钮立马变为选中状态,并且取消上次的按钮的选中状态 只要用个成员变量记录下状态就 ok