cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst 参数说明: src - 原图 dst - 目标图像.当参数dsize不为0时,dst的大小为size:否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定.dst的类型(type)和src图像相同 dsize - 目标图像大小.当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出: 所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0 fx - 水平轴上的比例因子.

       本文区分"问题引出"."概念抽象"."算法实现"三个部分由表及里具体讲解OpenCV图像处理中"投影技术"的使用,并通过"答题卡识别""OCR字符分割""压板识别""轮廓展开分析"四个的例子具体讲解算法使用.使得读者能够对"投影技术"加速认识和理解,从而在解决具体问题的时候多一个有效方法. 内容将涉及如下: 1.

Kmeans聚类算法是十分常用的聚类算法,给定聚类的数目N,Kmeans会自动在样本数据中寻找N个质心,从而将样本数据分为N个类别.下面简要介绍Kmeans聚类原理,并附上自己写的Kmeans聚类算法实现. 一.Kmeans原理 1. 输入:一组数据data,设定需要聚类的类别数目ClusterCnt,设定迭代次数IterCnt,以及迭代截止精度eps    输出:数据data对应的标签label,每一个数据都会对应一个label(范围0 ~ ClusterCnt-1),表示该数据属于哪一类.

一.为什么"找圆"     圆是基本图形的一种,更为重要的是,自然情况下采集的图像,很少大量存在"圆":但凡存在的,大都是人工的,那么就必然代表特定的意义,从而方便定位.分割和识别.     OpenCV现有代码中能够直接"找圆",主要有2个,一个是"HoughCircle ",另一个是"BlobDetector ",此外基本的轮廓分析也能够用于圆的寻找.但是这些基础的方法,涉及到的参数比较多,一方面我们需

一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 32 位(每个像素 4 字节)的图像, Stride = 11 * 4 = 44. 但还有个字节对齐的问题, 譬如: 一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 24 位(每个像素 3 字节)的图像, Stride = 11 * 3 + 3 = 36. 为什么不是 Stride = 33? 因为它是按 4 字节对齐的. 根据上面道理, 我们可以手动计算 Stride 的值: 1.Stride = 每像素占用的字节数(也就是像素位

一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 32 位(每个像素 4 字节)的图像, Stride = 11 * 4 = 44. 但还有个字节对齐的问题, 譬如: 一行有 11 个像素(Width = 11), 对一个 24 位(每个像素 3 字节)的图像, Stride = 11 * 3 + 3 = 36. 为什么不是 Stride = 33? 因为它是按 4 字节对齐的. 根据上面道理, 我们可以手动计算 Stride 的值: 1.Stride = 每像素占用的字节数(也就是像素位

EBS中经常会出现PO提交审批后状态为“处理中”的情况,此时PO创建人无法打开,审批人也无法打开,工作流等查看也无异常,可以使用一下SQL处理再进行审批: --set serveroutput on size 100000DECLARE CURSOR POTORESET IS SELECT WF_ITEM_TYPE, WF_ITEM_KEY, PO_HEADER_ID, SEGMENT1, REVISION_NUM, TYPE_LOOKUP_CODE FROM PO_HEADERS_ALL WH

训练视觉相关的神经网络模型时,总是要用到图像的读写.方法有很多,比如matplotlib.cv2.PIL等.下面比较几种读写方式,旨在选出一个最快的方式,提升训练速度. 实验标准 因为训练使用的框架是Pytorch,因此读取的实验标准如下: 1.读取分辨率都为1920x1080的5张图片(png格式一张,jpg格式四张)并保存到数组. 2.将读取的数组转换为维度顺序为CxHxW的Pytorch张量,并保存到显存中(我使用GPU训练),其中三个通道的顺序为RGB. 3.记录各个方法在以上操作中所耗

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

python图像转字符画需要用到matplotlib.pyplot库,视频转字符画需要用到opencv库,这里的代码基于python 3.5 图像转字符画需要先将图像转为灰度图,转灰度图的公式是 gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b,因为matplotlib图像的色彩排序是RGB的(opencv是BGR),所以如果不用库函数,可以使用以下代码实现灰度转换: gray = 0.2126 * pic[:,:,0] + 0.7152 * pic[:,:

翻译自 某大神在Stack Overflow里的自问自答 (一般我们将Bitmap翻译为位图,但为了更好理解,在本文中我将它翻译成图像): 我们在开发的时候,经常需要从服务器中加载图像到客户端中,但有时手机屏幕较小(服务器传来的图像是大图)导致我们需要重新调整图像的大小以适应手机的屏幕.我们可以使用createScaledBitmap方法来调整图像的大小,可当我们使用createScaledBitmap来得到大量的缩略图后(图像数量较大),会导致许多的内存溢出错误(out-of-memory e

熟练掌握python常用数据类型内置方法是每个初学者必须具备的内功. 下面介绍了python常用的集中数据类型及其方法,点开源代码,其中对主要方法都进行了中文注释. 一.整型 a = 100 a.xxx() class int(object): def bit_length(self): ##如果将某个整数用2进制表示,返回这个2进制所占bit位数. return 0 def conjugate(self, *args, **kwargs): ##共轭复数 @classmethod # know

set截取字符具体解释  在批处理中,set的功能有点繁杂:设置变量.显示环境变量的名及值.做算术运算.等待用户的输入.字符串截取.替换字符串,是我们经常使用的命令之中的一个. 在字符串截取方面,新手由于没能注意到偏移量的问题,非常easy提取到错误的字符串,因此,特开此帖,详解 set 截取字符的使用方法. 我们先来看一个样例: set str=123456789 如今,我须要提取变量 str 中的第一个字符,那么,该怎么写命令呢? set var=%str:~1,1%?我想,这非常可能是非常

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50708812 魔术方法是面向对象Python语言中的一切.它们是你可以自定义并添加"魔法"到类中的特殊方法.它们被双下划线环绕(比如__init__或__lt__). 在Python中,我们可以通过"魔术方法"使自定义的class变得强大.易用.例如当我们想定义一个可迭代的类对象的时候,就可以去实现"__iter__(self)"这个魔术方法: 构造

c#图像处理入门 -bitmap类和图像像素值获取方法 一．Bitmap类 Bitmap对象封装了GDI+中的一个位图,此位图由图形图像及其属性的像素数据组成.因此Bitmap是用于处理由像素数据定义的图像的对象.该类的主要方法和属性如下: 1. GetPixel方法和SetPixel方法:获取和设置一个图像的指定像素的颜色. 2. PixelFormat属性:返回图像的像素格式. 3. Palette属性:获取和设置图像所使用的颜色调色板. 4. Height Width属性:返回图像的高度和

原文:https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50708812 版权声明:本文为博主皮皮http://blog.csdn.net/pipisorry原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50708812http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50708812 魔术方法是面向对象Python语言中的

Python进阶----反射(四个方法),函数vs方法(模块types 与 instance()方法校验 ),双下方法的研究 一丶反射 什么是反射: ​ 反射的概念是由Smith在1982年首次提出的,主要是指程序可以访问.检测和修改它本身状态或行为的一种能力(反射).这一概念的提出很快引发了计算机科学领域关于应用反射性的研究.它首先被程序语言的设计领域所采用,并在Lisp和面向对象方面取得了成绩. Python面向对象的反射: ​ 通过字符串的形式操作对象相关的属性.python中的一切事物都

用 Python 排序数据的多种方法 目录 [Python HOWTOs系列]排序 Python 列表有内置就地排序的方法 list.sort(),此外还有一个内置的 sorted() 函数将一个可迭代对象(iterable)排序为一个新的有序列表. 本文我们将去探索用 Python 做数据排序的多种方法. 排序基础 简单的升序排序非常容易:只需调用 sorted() 函数,就得到一个有序的新列表: 你也可以使用 list.sort() 方法,此方法为就地排序(并且返回 None 来避免混淆).

sqlalchemy mark-deleted 和 python 多继承下的方法解析顺序 MRO 今天在弄一个 sqlalchemy 的数据库基类的时候,遇到了跟多继承相关的一个小问题,因此顺便看了一下 MRO mark-deleted 在 sqlalchemy 中的实现 在做数据库的类时,由于重要的数据都不能直接删除,需要使用 mark-deleted 的方式,即在数据库中保留一个 deleted 的标记字段,根据这个标记来区分数据是否已被标记删除.被 mark-deleted 的数据,在普通

根据OpenCV中Mat类型的结构和内存中存储方式,此处给出三种对图像进行遍历的方法.首先给出基础的读取图片代码,在中间替换三种遍历方法即可,本文中,程序将遍历图像并将所有像素点置为255,所有运行结果中命令行里的数字为程序执行时间. #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include "highgui.h" #include <iostream> using names

python子类调用父类的方法 python和其他面向对象语言类似,每个类可以拥有一个或者多个父类,它们从父类那里继承了属性和方法.如果一个方法在子类的实例中被调用,或者一个属性在子类的实例中被访问,但是该方法或属性在子类中并不存在,那么就会自动的去其父类中进行查找. 继承父类后,就能调用父类方法和访问父类属性,而要完成整个集成过程,子类是需要调用的构造函数的. 子类不显式调用父类的构造方法,而父类构造函数初始化了一些属性,就会出现问题 如果子类和父类都有构造函数,子类其实是重写了父类的构造函数