0. 1.参考 http://pszpcl.baike.com/article-77327.htmlwindows 图片右键:属性 详细信息 位深度位深度 用于指定图像中的每个像素可以使用的颜色信息数量.    位深度为 1 的图像的像素有两个可能的值:黑色和白色.    位深度为 8 的灰度模式图像有 256 个可能的灰色值.     RGB 图像由三个颜色通道组成.8 位/像素的 RGB 图像中的每个通道有 256 个可能的值,这意味着该图像有 1600 万个以上可能的颜色值.    有时将

阅读对象:可以配置opencv+Python环境的任何人,毕竟写这篇文章的人就是小白. 1.环境说明 1.1opencv版本: 1.2Python版本: 1.3系统:win7 注: (1)opencv安装教程:http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_setup/py_setup_in_windows/py_setup_in_windows.html#install-opencv-python-i

OpenCV中的图像加载与保存 头文件是包含的库,在GitHub上下载的 imread("图片路径",图片加载方式) 图片加载方式: IMREAD_GRAYSCALE 灰度图像 IMREAD_COLOR 默认的BGR彩色图像加载 图像显示与保存: imshow函数--图像显示,不支持透明通道 imwrite函数--图像保存,支持各种格式 namedWindow("要显示图片的标题名",Mat对象); imwrite("要保存的路径",Mat对象)

目录: (一)图像加载与保存 (二)图像显示窗口创建与销毁 (三)图片的常用属性的获取 (四)生成指定大小的矩形区域(ROI) (五)图片颜色通道的分离与合并 (六)两张图片相加,改变对比度和亮度 (一)图像加载与保存 1 cv2.imread(filename, flags) :读取加载图片 2 3 cv2.imshow(winname, mat) : 显示图片 4 5 cv2.waitKey() : 等待图片的关闭,可设置参数,为多少毫秒后自动关闭,0时等待用户输入自动关闭. 6 7 cv2

例如有一幅图,文件名为"a.jpg'.  读取: from PIL import Image #或直接import Image im = Image.open('a.jpg') 将图片转换成灰度图 :im1 = im.convert('L') 所以 打开图片并转换成灰度图的方法是: im = Image.open('a.jpg').convert('L) 转换图像格式: im.save('aa.gif') 以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图(像素值在0-255之间),然后保存成aa.gif

最近,处于项目需要,需要将Bmp转换为JPEG格式.以前做过,采用的是GDI+的方式,该方式有一个极大地缺陷为无法实现跨平台处理.闲话少说,进入正题. CxImage cxImageBmp(pRGBBuffer, dwRGBSize, CXIMAGE_FORMAT_BMP); cxImageBmp.Save("D:\\ttt.jpg",CXIMAGE_FORMAT_JPG); 该方式很正常,顺利将RGB格式24位BMP图像转化为本地JPG文件并保存下来. 但是采用以下内存转换方式,却失

之前一直使用python的PIL自定义裁切图片,今天有需求需要做一个前端的选择预览页面,索性就把这个功能整理一下,分享给大家. 实现思路: 1.前端页面: 用户选择本地一张图片,然后通过鼠标缩放和移动,确定自己所需要的图片切块,最终把图片切块的 左边距,上边距,长,宽这些个参数传给后台 2.后台: 使用的django,主要实现2部分的功能,第一:图片上传,第二:图片裁切 先看一张图片: 前端页面: 后台最后得到的图片: 对于该demo中,我用到了以下js插件: jquery-webox:弹出图层

OpenCV提供了众多对图片操作的函数,其中最基本的就是图片的读取与输出了. 一.读取图片 利用OpenCV读取一张图片是非常容易的,只需要用到 imread() 函数,打开shell或者cmd,进入python,输入help(cv2.imread)获取该函数的文档,得到: imread(...)     imread(filename[, flags]) -> retval 可见, imread需要提供两个参数,第一个是图片的路径,第二个是图片读取的模式(flags),函数返回一个存储着图片像

通过ABBYY PDF Transformer+图文识别软件,使用PDF-XChange打印机将多页Excel工作簿转换成PDF文档(相关文章请参考ABBYY PDF Transformer+从MS Office中轻松创建PDF文件)的过程中,不少小伙伴发现Excel中的表格被保存成了单独文件,遇到这种情况该怎么办呢? 问题描述:通过ABBYY PDF Transformer+,使用PDF X-Change 5.0 for ABBYY将多页Excel工作簿转换成PDF时,Excel中的每个表格保

使用python进行图像处理时有三种库可以使用分别是:PIL.matplotlib.pyplot.opencv(opencv未接触) 注意:matplotlib读取进来的图片是unit8,0-255范围 PIL是有自己的数据结构的,但是可以转换成numpy数组,转换后的数组为unit8,0-255    opencv读进来的是numpy数组,类型是uint8,0-255    matplotlib和PIL读入的都是RGB顺序,而opencv读入的是BGR顺序 1,PIL库 2.matplotli

参考:Python 中使用PIL中的resize 进行缩放 参考:Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作(模糊.边缘增强.锐利.平滑等) 参考:廖雪峰 - Pillow 实现代码如下: from PIL import ImageGrab img = Image.open('D:/tmp/4.jpg') # 获取图像的大小 print(img.size) # 获取图像 width print(img.size[0]) # 获取图像 height print(img.size[1])

__author__ = "WSX" import cv2 as cv # 这里的文件是图片或者视频 def Save_File( image ): cv.imwrite("1.png", image) #保存 def get_image_info( image ): #获取图像属性 print(""" 图像的高宽通道:%s 图像的大小:%s 图像的位数:%s 图像类别:%s """ %(image.sha

最近想在图像上,添加想要的文字,首先想到的是matplotlib,但是这个更加倾向于画图(柱状图,折线图之类) opencv这个库肯定也行,但是为了和我现有程序连接在一起,我选择了PIL 其中字体的设置,具体看自己系统里面有哪个字体,不过可以自己设置一个外置字体,随程序放在一起,在代码中指定路径即可,这里是SimHei.ttf下载路径,提取码:g24h 具体代码如下: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def image_add_text(i

输入 输出 代码如下 图像的手绘效果的实现 from PIL import Image import numpy as np a = np.array(Image.open("index.jpg").convert('L')).astype('float') depth = 10 grad = np.gradient(a) grad_x,grad_y = grad grad_x = grad_xdepth/100. grad_y = grad_ydepth/100. A = np.sq

小结: 1.UNICODE 字符集编码的标准有很多种,比如:UTF-8, UTF-7, UTF-16, UnicodeLittle, UnicodeBig 等: 2 服务器->网页 utf-8 文本->内存 unicode 3 python ord-chr作用 def chr(*args, **kwargs): # real signature unknown """ Return a Unicode string of one character with or

原理:监听粘贴 → 获取粘贴内容 → 将内容上传 → 抓取后返回替换至input 我们在生产中用到的界面: 测试地址 http://sms.reyo.cn 用户名:aa 密码:123456 以下是PHP实现: <?php header("Access-Control-Allow-Origin:*"); $url = 'http://'.$_SERVER['HTTP_HOST']; $file = (isset($_POST["file"])) ? $_POST

以最简单的4 x 5三通道图像为例,其在内存中Mat类型的数据组织形式如下: 每一行的每一列像素的三个通道数据组成一个一维数组,一行像素组成一个二维数组,整幅图像组成一个三维数组,即: Mat.data[4, 5, 3] = [ [[B0, G0, R0],[B1, G1, R1],[B2, G2, R2],[B3, G3, R3],[B4, G4, R4]], [[B5, G5, R5],[B6, G6, R6],[B7, G7, R7],[B8, G8, R8],[B9, G9, R9]],

http://blog.csdn.net/yuanyangsdo/article/details/60957685

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 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 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

cvCreateImage函数-- Cxcore数组操作 创建头并分配数据 IplImage* cvCreateImage( CvSize size, int depth, int channels ); size 图像宽.高. depth 图像元素的位深度,可以是下面的其中之一: 位整型 位整型 位整型 位整型 位整型 IPL_DEPTH_32F - 单精度浮点数 IPL_DEPTH_64F - 双精度浮点数 channels 每个元素(像素)的颜色通道数量.可以是 1, 2, 3 或 4.通

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; /* 1 加载图像 cv::imread() 加载图像为一个Mat对象 第一个参数 文件路径 第二个参数 加载文件类型 常见三个: IMREAD_UNCHANGED(<0) 加载原图,不做改变 IMREAD_GRAYSCALE(0) 作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR(>0) 作为rgb图像加载进来 opencv支持jp