图像的形变与缩放,使用的是skimage的transform模块,函数比较多,功能齐全. 1.改变图片尺寸resize 函数格式为: skimage.transform.resize(image, output_shape) image: 需要改变尺寸的图片 output_shape: 新的图片尺寸 from skimage import transform,data import matplotlib.pyplot as plt img = data.camera() dst=transfor

常常需要最图像进行仿射变换,仿射变换后,我们可能需要将原来图像中的特征点坐标进行重新计算,获得原来图像中例如眼睛瞳孔坐标的新的位置,用于在新得到图像中继续利用瞳孔位置坐标. 仿射变换在:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7616044 这位大牛的博客中已经介绍的非常清楚. 关于仿射变换的详细介绍,请见上面链接的博客. 我这里主要介绍如何在已经知道原图像中若干特征点的坐标之后,计算这些特征点进行放射变换之后的坐标,然后做一些补充. *

关于下面两个主要函数的讲解: cv::getRotationMatrix2D(center, angle, scale); cv::warpAffine(image, rotateImg, rotateMat, image.size()); 下面这份代码用于实现对图像的缩放与旋转. OpenCV版本:2.4.2 [cpp] view plaincopy // 图像旋转与缩放 // Author: www.icvpr.com // Blog: http://blog.csdn.net/icvpr

<?php //图像等比例缩放函数 /** *等比例缩放函数(以保存新图片的方式实现) *@param string $picname 被缩放的处理图片源 *@param int $maxx 缩放后图片的最大宽度 *@param int $maxy 缩放后图片的最大高度 *@param string $pre 缩放后图片的前缀名 *@return $string 返回后的图片名称() 如a.jpg->s.jpg * **/ function imageUpdatesize($picname,$

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[:,:

下面的程序实现UDP没有图像数据的高速传输协议损耗,测试数据egtest01图片库,实现PC和图像的传输嵌入式结束.变速箱+读写速度可以达到10+M/S.考 server端程序 #include <sys/types.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <unistd.h> #include <errno.h> #include <stdio.h> #

闲暇之余,开发一个图片编辑小程序.程序主要特点就是可方便的对多个图像编辑,实现了一些基本的操作.本文主要介绍一下程序的功能.设计思路. 执行程序 下载地址: 百度网盘.https://pan.baidu.com/s/1cszsgjKN9ecWZ9sm1hDAdQ CSDN       https://download.csdn.net/download/qq_29939347/10831160 1功能介绍 程序主界面 点击打开图片,可选择多个图片文件.图片缩略图左侧显示,双击左侧图片,添加到编辑

gd库是php最常用的图片处理库之一(另外一个是imagemagick),可以生成图片.验证码.水印.缩略图等等.要使用gd库首先需要开启gd库扩展,windows系统下需要在php.ini中将extension=php_gd2.dll 前边的分号去掉然后重启web服务器,linux系统下一般在编译php时已经开启gd库扩展,要是没有开启gd库扩展则需要先编译安装freetype ,jpegsrc,libpng再用phpize安装扩展库进行编译安装. 图像生成 <?php /* 用windows

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

本篇讨论的现象可以从下面这段脚本体现出来: >>> x = 0.0 >>> for i in range(10): x += 0.1 print(x) 0.1 0.2 0.30000000000000004 0.4 0.5 0.6 0.7 0.7999999999999999 0.8999999999999999 0.9999999999999999 >>> 即:为什么有几行的输出看起来不对? 因为 Python 中使用双精度浮点数来存储小数.在 Py

gd库是php最常用的图片处理库之一(另外一个是imagemagick),可以生成图片.验证码.水印.缩略图等等.要使用gd库首先需要开启gd库扩展, windows系统下需要在php.ini中将extension=php_gd2.dll 前边的分号去掉然后重启web服务器, linux系统下一般在编译php时已经开启gd库扩展,要是没有开启gd库扩展则需要先编译安装freetype ,jpegsrc,libpng再用phpize安装扩展库进行编译安装. 图像生成: <?php /* 用wind

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

gd库是php最常用的图片处理库之一(另外一个是imagemagick),可以生成图片.验证码.水印.缩略图等等. 图像生成 <?php /* 用windows画图板画图 1.新建空白画布(指定宽高) 2.创建颜料.(红,r 绿g 蓝b,三原色组成的. 三原色由弱到强各可以选0-255之间) 3.画线,写字,画图形,填充等 4.保存/输出图片 5.销毁画布 */ //用gd库来画图,仍是以上5个步骤. // 1:造画布,以资源形式返回 imagecreatetruecolor(宽,高); $im

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

无引号#数字和数学运算是标准化.有固定格式的>>> print(520) 520>>> print(1+1)2 单引号#文字却能够千变万化>>> print('千变万化')千变万化 双引号>>> print("Just do it")Just do it 三引号 #实现换行>>> print('''... python... to... be... no.1... ''') pythontoben

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

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

思路1:通过图像熵检测,“无内容”图像熵较小,可通过设置阈值检测“无内容”图像,计算图像熵可参考:https://www.cnblogs.com/niulang/p/12195152.html 思路2:检测图像中连通区域个数和面积 思路2代码: import cv2 import numpy as np import math import time import os import shutil def get_cell_cnt(img_): x, y = img_.shape[0:2] im

我在用python生成日志时,发现无论怎么flush(),文件内容总是不能实时写入,导致程序意外中断时一无所获. 以下是查到的解决方案(亲测可行): open 函数中有一个bufferin的参数,默认是-1,如果设置为0是,就是无缓冲模式. 但是用二进制模式打开这个文件,并且把要写入的信息转换byte -like如下. with open("test.txt",'wb',buffering=0) as f: #wb是写模式加二进制模式 f.write(b"hello!&quo