__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def lapalian_demo(image): #拉普拉斯算子 #dst = cv.Laplacian(image, cv.CV_32F) #内置函数来实现 #lpls = cv.convertScaleAbs(dst) kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]]) #自定义来实现 dst = cv.filter

本文用 Python 实现 PS 中的色彩图,可以看到颜色的各种渐变,具体的效果可以参考以前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/46906849 和之前的程序相比,这里利用矩阵的运算替代了 for 循环,提升了运行的效率. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy.matlib from sk

作者:韩信子@ShowMeAI Python3◉技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/56 计算机视觉实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/46 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/404 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 我们本次用到的数据集是 Kaggle 100 种鸟数据集,大家可以通过

前段日子有朋友咨询了下分析图像主颜色的算法,我对这一块也没有什么深入的研究,参考了一些小代码,然后自己写了一个很简单的小工具,现共享给大家. 界面截图如下: 算法的原理很简单,就是统计出图像中各种颜色的分布情况,然后取前N个颜色作为主成分. 当然,实际上如果直接对图像的各通道256个色阶进行统计,得到的结果可能是没有意义的,所以一般都需要先把256个色阶线性的隐射到更少的色阶范围. 主要的代码如下: static unsafe class Statistics {  //'***********

有过UI设计经验的一定对2D图形渲染中的Color Gradient 或多或少有些接触,很多编程 语言也提供了Gradient的接口,但是想知道它是怎么实现的嘛? 本文介绍三种简单的颜色梯度变化算法,就可以很容易实现常见的梯度变化算法 三种都要求提供两个参数即起始颜色RGB值, 最终颜色RGB的值. 垂直梯度颜色变化,效果如下: 水平梯度颜色变化,效果如下: 水平与垂直两个方向叠加梯度变化效果如下: 算法代码及其解释   计算起始颜色和终点颜色RGB之间差值代码如下: float rr = st

在绘热图时,需要将数值映射到不同的颜色上,这时就需要一系列的颜色梯度 colorRampPalette 函数支持自定义的创建一系列的颜色梯度 代码示例: > colors <- colorRampPalette(c("blue", "red"))(5) > colors [1] "#0000FF" "#3F00BF" "#7F007F" "#BF003F" "

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[:,:

imagecolorallocatealpha — 为一幅图像分配颜色和透明度.高佣联盟 www.cgewang.com 语法 int imagecolorallocatealpha ( resource $image , int $red , int $green , int $blue , int $alpha ) imagecolorallocatealpha() 的行为和 imagecolorallocate() 相同,但多了一个额外的透明度参数 alpha,其值从 0 到 127.0

imagecolorallocate — 为一幅图像分配颜色.高佣联盟 www.cgewang.com 语法 int imagecolorallocate ( resource $image , int $red , int $green , int $blue ) imagecolorallocate() 返回一个标识符,代表了由给定的 RGB 成分组成的颜色.red,green 和 blue 分别是所需要的颜色的红,绿,蓝成分.这些参数是 0 到 255 的整数或者十六进制的 0x00 到

一.什么是less? 一种 动态 样式 语言. LESS 将 CSS 赋予了动态语言的特性,如 变量, 继承,运算, 函数. LESS 既可以在 客户端 上运行 (支持IE 6+, Webkit, Firefox),也可一在服务端运行 (借助Node.js). 二.什么是颜色梯度? 本人没有文化,正确地说 线性梯度(-webkit-)linear-gradient 是gradient属性的一个分支. ------------------------ css3 :linear-gradient 加

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

2019/3/25 一元线性回归--梯度下降/最小二乘法_又名:一两位小数点的悲剧_ 感觉这个才是真正的重头戏,毕竟前两者都是更倾向于直接使用公式,而不是让计算机一步步去接近真相,而这个梯度下降就不一样了,计算机虽然还是跟从现有语句/公式,但是在不断尝试中一步步接近目的地. 简单来说,梯度下降的目的在我看来还是要到达两系数的偏导数函数值为零的取值,因此,我们会从"任意一点"开始不断接近,由于根据之前最小二乘法的推导,可以说方差的公式应该算一个二次函数...?总之,这么理解的话就算只用中

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-

在开发项目过程中,为了方便调试代码,经常会向stdout中输出一些日志,默认的这些日志就直接显示在了终端中.而一般的应用服务器,第三方库,甚至服务器的一些通告也会在终端中显示,这样就搅乱了我们想要的信息. 我们可以通过对有用的信息设置不同颜色来达到醒目的效果,因为我平时都是在linux下开发,而linux终端中的颜色是用转义序列控制的,转义序列是以ESC开头,可以用\033完成相同的工作(ESC的ASCII码用十进制表示就是27,等于用八进制表示的33). 书写格式,和相关说明如下: 复制代码代

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

(转载):Python中的matplotlib函数中的颜色选取 转载链接:https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 原文内容:完全出自于自我使用方便考虑采直接转载过来的,也希望对Python使用的同志哥有帮助. 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/22408237/nam

我们在使用python运维与开发的过程中,经常需要打印显示各种信息.海量的信息堆砌在控制台中,就会导致各种信息都显示在一起,降低了重要信息的可读性.这时候,如果能给重要的信息加上差异的字体颜色,那么就会更加显眼,增加使用者可阅读性. 以前看别人写代码总是出现"/033[1;31m..................../033[0m"类似出现,以为颜色输出必须"/033[1;31m“开头,” /033[0m" 结尾构成一组,其实不然.实际"/033[1;3

1.op = cv2.GRADIENT 用于梯度运算-膨胀图像-腐蚀后的图像 梯度运算:表示的是将膨胀以后的图像 - 腐蚀后的图像,获得了最终的边缘轮廓 代码: 第一步:读取pie图片 第二步:进行腐蚀和膨胀操作 第三步:将膨胀的图像 - 腐蚀的图像,获得相减得图像 第四步:使用cv2.morphologyEx(src, cv2.GRADIENT, kernel) 获得梯度运算的图片的操作 第五步:绘制第三步和第四步生成的图片 import cv2 import numpy as np # 第一