1. PIL方式打开的图片判断维度    好久没更新啦,哈哈哈~~!今天跟宝宝们分享一篇如何判断灰度图像和彩色图像维度的方法.我们在读取灰度图像和彩色图像时,发现读取出来的图片维度不同,当我们要做后续操作的时候,很可能去人工判断,那样显得自己憨憨的,今天就帮各位宝宝解决这个问题啦!!! 读取灰度图片,获取的格式是:(height, width),此时就只有两维了,灰度图像channel为1,就会被省略掉.读取彩色图片,获取的格式是:(height,width,channel),此时channel

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 = [

from PIL import Image ascii_char = list('"$%_&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-/+@<>i!;:,\^`.') def get_char(r,g,b,alpha = ): : return ' ' gray = int(0.2126*r+0.715*g+0.0722*b) unit = /len(ascii_char) return ascii_char[int(gray

from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhanceim=Image.open("d://aa.jpg","r")print(im.size,im.format,im.mode) #显示图的大小,格式,模式brightness = ImageEnhance.Brightness(im)im_brightness = brightness.enhance(1.5)#im_brightness.show()im_bright

scipy.misc.imresize 不同于普通的reshape, imresize不是单纯的改变图像矩阵的维度,而是能将图片重采样为指定像素,这样给深度学习中训练图像数据带来方便. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import h5py import scipy from PIL import Image from scipy import ndimage %matplotlib inline num_px = 64 my

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

PyTorch框架中常用torchvision模块来辅助计算机视觉算法的搭建,transforms用于图像的预处理. from torchvision import transforms 预处理操作集合:Compose rans = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean = [0.485, 0.456, 0.406], std = [0.229, 0.224, 0.225]) # imagene

CSharpGL(24)用ComputeShader实现一个简单的图像边缘检测功能 效果图 这是红宝书里的例子,在这个例子中,下述功能全部登场,因此这个例子可作为使用Compute Shader的典型示例. ★用imageLoad从纹理中读取数据.★ ★用imageStore将数据写入纹理.★ ★用vertex/fragment shader显示出compute shader的计算结果.★ 下面是3个测试用例. 下载 CSharpGL已在GitHub开源,欢迎对OpenGL有兴趣的同学加入(ht

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

目前主流的图像库有几下几种: 1. OpenCV      2. PIL(Pillow)       3. matplotlib.image     4. skimage      5. scipy.misc 结论:以上图片库中当属OpenCV最为强大,成熟. 1.1 OpenCV 图像的读取与储存 import cv2 #读取图像 直接是numpy矩阵格式 img = cv2.imread('horse.jpg',1) # 0表示读入灰色图片,1表示读入彩色图片 cv2.imshow('ima

PIL有如下几个模块 Image模块.ImageChops模块.ImageCrackCode模块 ImageDraw模块.ImageEnhance模块.ImageFile模块 ImageFileIO模块.ImageFilter模块.ImageFont模块 ImageGrab模块.ImageOps模块.ImagePath模块 ImageSequence模块.ImageStat模块.ImageTk模块 ImageWin模块.PSDraw模块 下面仅介绍一下几种库,更全面介绍参考https://bai

在这篇文章里,我们一起学习下 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,以及了解专门用于缩放图像尺寸的resize函数的用法.此博文一共有四个配套的简短的示例程序,其详细注释过的代码都在文中贴出,且文章最后提供了综合示例程序的下载. 一.引言 我们经常会将某种尺寸的图像转换为其他尺寸的图像,如果放大或者缩小图片的尺寸,笼统的来说,可以使用OpenCV为我们提供的以下俩种方式: (1)resize函数,这是最直接的方式 (2)pyrU

caffe.proto中TransformationParameter部分 // Message that stores parameters used to apply transformation // to the data layer's data message TransformationParameter { // For data pre-processing, we can do simple scaling and subtracting the // data mean,

目录 1. IplImage的data字段,是char*类型,是4字节对齐. 2. 手动创建的Mat通常是没有字节对齐的 3. 从IplImage转过来的Mat,是字节对齐的 4. 总结 图像数据是否做字节对齐,可能影响到逐像素的遍历操作.OpenCV中的图像是HWC维度顺序存储,我们需要注意WC维度是否做4字节对齐. 这里使用的测试图如下: 注意它的宽度是471像素,是不能被4整除的. 1. IplImage的data字段,是char*类型,是4字节对齐. const char* im_pth

原文: https://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/reference/Image.html 中文版参考文档不全,所以自己试着翻译了一下,以下~备注部分,测试程序为自己添加~ PIL安装 下载地址:https://pypi.org/simple/pillow/ 找到对应自己Python版本的安装包,比方我的Python版本是3.7,64位的,就下载了Pillow-6.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl Image模块 Imag

转自:http://www.ituring.com.cn/tupubarticle/2024 第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

来自http://deeplearning.net/tutorial/gettingstarted.html#gettingstarted 一.下载 在后续的每个学习算法上,都需要下载对应的文档,如果想要一次全部下好,那么可以复制git上面的这个教程的资料: git clone git://github.com/lisa-lab/DeepLearningTutorials.git 二.数据集 MNIST 数据集(mnist.pkl.gz)(现在这个数据集除了教学,好像已经没什么人关注了) 这个M

最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型.比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作.我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦.近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写

1.背景    验证码自动识别在模拟登陆上使用的较为广泛,一直有耳闻好多人在使用机器学习来识别验证码,最近因为刚好接触这方面的知识,所以特定研究了一番.发现网上已有很多基于machine learning的验证码识别,本文主要参考几位大牛的研究成果,集合自己的需求,进行改进.学习. 2.基本工具    开发环境: python 3.5 + pycharm 模块: Pillow.sklearn.numpy及其他子模块 3.基本流程描述整个识别流程: ①验证码清理并生成训练集样本 ②验证码特征提取

问题1 TypeError: function takes exactly 1 argument (3 given) 报错说PIL库中的函数只接收到一个参数,应该给三个,自己在这里记录下解决方法,出错的地方在yolo.py中,在yolo中在测试时需要对检测到的区域进行画出标记框和类别数字,因为作者测试的coco等图库都是RGB图像,会有三个参数输入给rectangle函数,不会发生报错,而在测试图像为灰度图时,就会出错.在解决错误是参考了参考文献[1]中的提示,很感谢! 对于这个错误原因,个人认