背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x,在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致整个实例的概率结果是0.在文本分类的问题中,当一个词语没有在训练样本中出现,该词语调概率为0,使用连乘计算文本出现概率时也为0.这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到就武断的认为该事件的概率是0. 拉普拉斯的理论支撑 为了解决零概率的问题,法国数学家拉普拉斯最早提出用加1的方法估计没有出现过的现象的概率,所以加法平滑也叫做拉普拉斯平滑. 假定训练样本很大时,每个分量x的计数加

Python 图片转字符画 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录, 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的UbuntuLinux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal):Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用GVim编辑器输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTerminal)运行所需命令进行操作. 完成实验后可以点击桌面上方的"实验截

Python 图片转字符画 一.课程介绍 1. 课程来源 原创 2. 内容简介 本课程讲述怎样使用 Python 将图片转为字符画 3. 前置课程 Python编程语言 Linux 基础入门(新版) Vim编辑器 4. 课程知识点 本节实验中我们将实践以下知识: Linux 命令行操作 Python 基础 pillow 库的使用 argparse 库的使用(参考教程) 二.实验原理 字符画是一系列字符的组合,我们可以把字符看作是比较大块的像素,一个字符能表现一种颜色(暂且这么理解吧),字符的种类

文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/yiFOmljhyalE8ssAgwo6Jw 关于python图片转字符画,相信大家都不陌生,经常出现在 n个超有趣的python项目中. 今天我也来实践这个有趣的项目,更进一步的是把这个功能做成一个在线的网站,直接上传图片生成字符画,在线预览可以让更多的人来体验. 体验网址:https://www.manjiexiang.cn/blog/post_img 举个栗子,就是这是一张图片 经过转换成的字符画是这样的,这个txt的文件 代

一.media ''' 1. 将用户上传的所有静态文件统一管理 -- settings.py -- MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media') 2. 服务器会对外公开一下服务器静态资源 3. 对外公开的方式(配置url接口),在接口中返回指定的静态资源(如何批量操作) -- from django.views.static import serve -- url(r'^media/(?P<path>.*)', serve, {'document_r

python图片处理需要先在cmd里面安装Pillow pip install Pillow 一.图片的打开与显示 from PIL import Image img=Image.open('d:/dog.png') img.show() 虽然使用的是Pillow,但它是由PIL fork而来,因此还是要从PIL中进行import. 使用open()函数来打开图片,使用show()函数来显示图片. 这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片,有些时候这种方式不太方便,因此我们也可以

ji那天用到了python图片处理中的二值图像的骨架提取,在matlab中通过输入图像的二值,来处理得到图像的骨架, skelimage = bwmorph(im, 'skel', inf); 在matlab中bwmorph的函数功能: 对二值图像进行数学形态学(Mathematical Morphology)运算. 语法格式: BW2 = bwmorph(BW,operation) 对二值图像进行指定的形态学处理. BW2 = bwmorph(BW,operation,n) 对二值图像进行n次

https://www.jb51.net/article/155342.htm 写在最前面: 我在研究机器学习的过程中,给的数据集是手写数字图片被处理后的由0,1表达的txt文件,今天写一写关于图片转化为二进制txt文件的python实践 在这里,我们使用python中的Pillow库,Pillow库中有一个很重要的类是Image,可以对图片进行很多处理. 首先,导入Image类 ? 1 from PIL import Image 打开图片 ? 1 im=Image.open('1.jpg')

Python 图片转字符画 学习笔记 标签(空格分隔): Python 声明:此文章和所有代码是学习笔记,非原创,原文教程地址:https://www.shiyanlou.com/courses/370/labs/1191/document 实验楼我感觉挺好的,但为了保存自己的代码,我是在自己本地电脑敲的代码,并且改造了一下. 这个教程是说如何把一个图片转化为字符画. 可以直接运行的代码如下: from PIL import Image IMG = "ascii_dora.png" W

概念 零概率问题:在计算事件的概率时,如果某个事件在观察样本库(训练集)中没有出现过,会导致该事件的概率结果是  $0$ .这是不合理的,不能因为一个事件没有观察到,就被认为该事件一定不可能发生(即该事件的概率为 $0$ ). 拉普拉斯平滑(Laplacian smoothing) 是为了解决零概率的问题. 法国数学家 拉普拉斯 最早提出用 加 $1$  的方法,估计没有出现过的现象的概率. 理论假设:假定训练样本很大时,每个分量 $x$ 的计数加  $1$  造成的估计概率变化可以忽略不计,但

本篇包含:一.Image类的属性:1.Format   2.Mode   3.Size    4.Palette    5.Info                   二.类的函数:1.New   2.Open   3.Blend   4.Composite   5.Eval   6.Frombuffer   7.Fromstring   8.Merge                   三.Image类的方法:1.Convert   2.Copy   3.Crop   4.Draft  

#!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import urllib import re def GetHtml(url): """获取HTML页面所有元素.""" page = urllib.urlopen(url) html = page.read() return html def GetImg(html): """ 获取HTML页面所有.jpg图片.""&qu

Python图像处理库PIL基本使用 #将图片转换为灰度图像 from PIL import Image pil_im = Image.open('cat.jpg') gray_cat = pil_im.convert('L') gray_cat.save('gray-cat.png') # 然后得到的灰猫 # 图片缩略 pil_im2.thumbnail((128,128)) pil_im2.show() 分享个检测非法图片的小脚本,不过误报率还是比较高 https://github.com/

这个模块对于Python2.7 的windows64位电脑而言,还真的是不好找啊.这里分享一个下载链接吧,需要的朋友可以下载下来.PIL For Windows64 Python2.7下面分享一下这个库的简单的使用. 安装 上面的这个超链接是一个exe文件,点击安装的时候,会自动的探测你电脑上Python的安装位置,所以很方便.就不再过多的叙述了. 很多的小例子 这里是一些常用的相关的函数的使用,记得在你的代码的目录下面放一张图片,不然会报错的. 第一个小例子Firsttest.py # cod

最近爬一个电影票房的网站(url:http://58921.com/alltime),上面总票房里面其实是一张图片,那么我需要把图片识别成文字,来获取票房数据.   我头脑里第一想到的解决方案就是要用tesseract3,别用2,经验来说3相比2,对中文的支持更好一点.   然后,我开始使用pip安装一系列相关的库:   $ pip install Pillow $ pip install pytesser3 $ pip install pytesseract   第一步,首先执行:   $ p

OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux.Windows.Android和Mac OS操作系统上.它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python.Ruby.MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. OpenCV-Python是OpenCV的Python的API接口,它拥有OpenCV C++ API的功能,同时也拥有Python语言的特性,可以做到跨平台使用.但值得注意的是在Pyt

链接: 这10个Python项目很有趣! Python 绘制分形图(曼德勃罗集.分形树叶.科赫曲线.分形龙.谢尔宾斯基三角等)附代码 使用Python生成树形图案 神奇的代码:用 Python 生成分形图片 python使用递归实现一个分形图形 使用python语言表达分形与递归 关于sys: Python标准库之Sys模块使用详解 python之sys.stdout.sys.stdin python学习笔记27(python中sys模块的使用) 关于crf模型: crf训练模型 系统学习机器学

python 图像处理模块1. 安装 pytesseract模块是会自动安装Pillow模块.pillow 为标准图像处理库 手册地址 http://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.htmlpytesseract 模块用于文字识别pip3 install pytesseract 2. 安装 tesseract-ocr 这个用于文字识别pytesseract 需要调用它https://github.com/tesseract-ocr/tess

***如果只想了解图片相似度识别,直接看第一步即可 ***如果想了解appium根据图片识别点击坐标,需要看第一.二.三步   背景|在做UI测试时,发现iOS自定义的UI控件,appium识别不到.所以考虑通过识别图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题   依赖python包|opencv.numpy.aircv     第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 import aircv as ac def matchImg(imgsrc,imgobj,confidencevalue=0.5):#i

一.介绍 用Python 代码完成图片转字符画 二.python 环境 Python 3.6.6 pillow 5.1.0  Python 图像处理库, 需要另外安装 三.原理 gray ＝ 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b 四.代码实现 from PIL import Image WIDTH = 80 #输出的宽度 HEIGHT = 80 # 输出的高度 ImagePath = '4.jpg' # 字符的种类与数量可以自己根据字符画的效果反复调试 asc