<背景>  滤镜处理是图像处理中一种非常常见的方法.比如photoshop中的滤镜效果,除了自带的滤镜,还扩展了很多第三方的滤镜效果插件,可以对图像做丰富多样的变换:很多手机app实现了实时滤镜功能,最有名的当属Instagram. PIL中主要涉及到卷积滤镜,其原理是针对数字图像的像素矩阵,使用一个nxn的方形矩阵做滤波器(即卷积核kernel,常见的如3x3,5x5等),对该图像像素进行卷积遍历(即截取和卷积核同等大小的像素矩阵进行卷积运算),每一个输出像素都是一定区域像素按一定权重组合计

Python图像处理库:PIL中Image,ImageDraw等基本模块介绍 标签: 图像处理PILPYTHON 2016-08-19 10:58 461人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 其他(33)  测试技术(38)    目录(?)[+]   常用操作 合成 Image.blend(i1,i2,a)/Image.composite(i1,i2,mask) 缩略图 thumbnail(size,filter=None)  Modifies in-place,Preserves asp

Python图像处理库:Pillow 初级教程 2014-09-14 翻译 http://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/tutorial.html Pillow由PIL而来,所以该导入该库使用import PIL 本文相关的代码:https://github.com/445141126/pillow_example Image类 Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中.可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理

  在上一篇博客Python图像处理之图片文字识别(OCR)中我们介绍了在Python中如何利用Tesseract软件来识别图片中的英文与中文,本文将具体介绍如何在Python中利用Tesseract软件来识别验证码(数字加字母).   我们在网上浏览网页或注册账号时,会经常遇到验证码(CAPTCHA),如下图: 本文将具体介绍如何利用Python的图像处理模块pillow和OCR模块pytesseract来识别上述验证码(数字加字母).   我们识别上述验证码的算法过程如下: 将原图像进行灰度

[python图像处理]图像的缩放.旋转与翻转 图像的几何变换,如缩放.旋转和翻转等,在图像处理中扮演着重要的角色,python中的Image类分别提供了这些操作的接口函数,下面进行逐一介绍. 1.图像的缩放 图像的缩放使用resize()成员函数,直接在入参中指定缩放后的尺寸即可,示例如下: #-*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image #读取图像im = Image.open("lenna.jpg")im.show() #原图像缩放为12

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

在数字图像处理中,针对不同的图像格式有其特定的处理算法. 所以,在做图像处理之前,我们须要考虑清楚自己要基于哪种格式的图像进行算法设计及事实上现.本文基于这个需求.使用python中的图像处理库PIL来实现不同图像格式的转换. 对于彩色图像,无论其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,在PIL中,使用Image模块的open()函数打开后,返回的图像对象的模式都是"RGB".而对于灰度图像,无论其图像格式是PNG,还是BMP,或者JPG,打开后,其模式为"L".

python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: 来自 : OpenCV-Python 中文教程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding r

快过年了,各种互联网产品都出来撒红包.某宝一年一度的“集五福活动”更是成为每年的必备活动之一. 虽然到最后每人大概也就分个两块钱,但作为一个全民话题,大多数人还是愿意凑凑热闹. 毕竟对于如今生活在大城市的人来说,集福领红包和空荡的地铁车厢或许已是最大的“年味”了. ! 既然是凑热闹,怎么能少得了我. 之前我(GitPython公众号)发过一篇:<10几行代码,用python打造实时截图识别OCR>,介绍的是OCR文字识别的使用. 本篇文章再来对“福”字做文章,演示下如何用python图像处理功

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 普通操作 1. 读取像素 读取像素可以通过行坐标和列坐标来进行访问,灰度图像直接返回灰度值,彩色图像则返回B.G.R三个分量. 需要注意的是, OpenCV 读取图像是 BGR 存储显示. 灰度图片读取操作: import cv2 as cv # 灰度图像读取 gray_img = cv.imread("maliao.jpg", cv.IMREAD_GRAYSCALE) print(gray_img[20, 30])

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 图像属性 图像属性包括行数,列数和通道数,图像数据类型,像素数等. 1. 形状:shape 图像的形状可以通过 shape 关键字进行获取,使用 shape 关键的后,获取的信息包括行数.列数.通道数的元祖. 需要注意的是,如果是灰度图片,只会返回图像的行数和列数,而彩色图片才会图像的行数.列数和通道数. 示例如

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 图像加法 图像加法有两种方式,一种是通过 Numpy 直接对两个图像进行相加,另一种是通过 OpenCV 的 add() 函数进行相加. 不管使用哪种方法,相加的两个图像必须具有相同的深度和类型,简单理解就是图像的大小

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 图像缩放 图像缩放只是调整图像的大小,为此, OpenCV 为我们提供了一个函数 cv.resize() ,原函数如下: resize(s

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 图像的阈值 看到这个词可能大家都很懵,为啥在图像处理里面还会有阈值. 图

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 1.

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py