程序完成 "毛玻璃" 特效, 不过边缘没有处理,使得最终的图像有黑边. 不过,有了黑边,感觉效果也不错,所以这个bug 没有管. #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include <iostream> #include <string> #include "cv.h" #include "highgui.h" #include

摘要:本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算>,作者: eastmount. 本篇文章继续深入,结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 一.图像顶帽运算 图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由于光照不

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

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.73一种背景图像融合特效 /// <summary> /// Image merge process. /// </summary> /// <param name="bacImage">The background image.</param> /// <param name="dstImage">The source image.</param

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[:,:

算法步骤: 1.获取图像的灰度图片 2.设计一个小方框(4x4/8x8 /10x10等),统计每个小方框的像素值 3.将0-255的灰度值划分成几个等级,并把第二步处理的结果映射到所设置的各个等级中,并计数 4.找到每个方框中灰度等级最多的所有的像素,并且求取这些像素的均值 5.用统计出来的平均值来替代原来的像素值 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread() imgInfo = img.shape height = imgInfo[] wid

本文用 Python 实现 PS 滤镜特效,Marble Filter, 这种滤镜使图像产生不规则的扭曲,看起来像某种玻璃条纹, 具体的代码如下: import numpy as np import math import numpy.matlib from skimage import io import random from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt def Init_arr(): B = 256

1.图像的RGB色彩模式 PIL PIL, Python Image Library PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库 在命令行下的安装方法: pip install pillow from PIL import Image Image是PIL库中代表一个图像的类(对象) from PIL import Image import numpy as np im=np.array(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg&q

转载:https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52063168 实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如: io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.因此,我们也可以这样写: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imsh

import aircv as ac import matplotlib.pyplot as plt '''imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) X: 要绘制的图像或数组. cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间. 其它可选的颜色图谱如下列表: 颜色图谱 描述 autumn 红-橙-黄 bone 黑-白,x线 cool 青-洋红 copper 黑-铜 flag 红-白-蓝-黑 gray 黑-

前几天弄了下django的图片上传,上传之后还需要做些简单的处理,python中PIL模块就是专门用来做这个事情的. 于是照葫芦画瓢做了几个常用图片操作,在这里记录下,以便备用. 这里有个字体文件,大家可以在自己的系统中选取一个,我这打包放在网盘中  下载 一 图样 原始图片 操作一: 缩略图(通常不用这个方式,因为图片质量损坏太大) 操作二 : 旋转图片中的某一部分 操作三: 给图片添加一个图片水印, 2张图层合并       操作四: 给图片添加文字水印,这个用的比较多, 我这里弄了个白色通

需要在嵌入式设备上全屏显示图像,使用pil显示图像时,只能通过系统的图像浏览器显示.所以使用Python自带的tkinter import Tkinter as tk   这句在Python3中已经改成了  import tkinter as tk top = Tk() #导入tk模块 from PIL import Image, ImageTk image = Image.open("lenna.jpg") photo = ImageTk.PhotoImage(image) labe

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------二值化(黑0和白 255)------------- #二值化的方法(全局阈值 局部阈值(自适应阈值)) # OTSU #cv.THRESH_BINARY 二值化 #cv.THRESH_BINARY_INV(黑白调换) #cv.THRES_TRUNC 截断 def threshold(img): #全局阈值 gray = cv.cvtColor(img

这个全新的Python音乐创作系列,将会不定期更新.写作这个系列的初衷,是为了做一个项目<基于图像特征的音乐序列生成模型>,实时地提取照片特征,进行神经网络处理,生成一段音乐. 千里之行,始于足下.首先我们要做的是,音乐序列怎么在计算机中表达出来. ============== 首先参考知乎上的相关回答,以及PyPI上和音乐相关的第三方库. 来源:https://www.zhihu.com/question/24590883 另见:https://wiki.python.org/moin/Py

Depth of Field 3.4 is a common postprocessing effect that simulates the properties of a camera lens. The name refers to the fact that the effect has had significant performance and feature improvements in Unity 3.4. 景深3.4特效是一种常见的模拟相机透镜的后处理特效.它的名字反映了在

iOS7.0的SDK并没有提供给开发者实现毛玻璃效果的API,所以很多人都是通过一些别人封装的框架来实现 iOS7.0(包括)之前还是有系统的类可以实现毛玻璃效果的, 就是 UIToolbar这个类,并且使用相当简单,几行代码就可以搞定. 下面是代码实现: 创建一个UIToolbar实例,设置它的frame或者也可以通过添加约束 然后UIToolbar有一个属性:barStyle,设置对应的枚举值来呈现毛玻璃的样式,最后再添加到需要进行毛玻璃效果的view上即可. ? /* 毛玻璃的样式(枚举)

图像处理-滤镜 链接:https://mangoroom.cn/opencv/image-processing-filter.html opencv滤镜-实现晕影vignetting效果 链接:https://mangoroom.cn/opencv/create-vignetting-filter-in-opencv.html opencv滤镜-图像灰度化 链接:https://mangoroom.cn/opencv/image-graying-in-opencv.html opencv滤镜-二

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

准备跟着台湾的一个机器学习课程好好学学python,链接在这http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 该课程开始有一个作业,叫做HW0,实际上与机器学习无关,只是为了验证大家预备编程能力,它包括两个部分,一个是读.DAT格式的数据,一个是图像翻转 这个作业我在windows下基于python2.7完成了,开发环境选择的是pycharm4.0 先上第一个作业上代码: 1 # -*- coding:UTF-8 -*- 2 __auth

早些年,微信朋友圈有段时间非常流行这个头像+1的套路,简直逼死强迫症. 将你的 QQ 头像(或者微博头像)右上角加上红色的数字,类似于微信未读信息数量那种提示效果. 类似于图中效果 涉及知识: Python Imaging Library (PIL)图像库,Image, ImageDraw, ImageFont模块 话不多说先上代码: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def add_num(img): draw = ImageDraw.Dr