from scipy.misc import imread,imshow img = imread('D:test.bmp') print img[:,:,2].shape imshow() 注意img[:,:,2]的最后一个维度上的值最大为2,因为是RGB图像,最多是3个2维矩阵的叠加. print img1[:, :, 3] 会产生 IndexError: index 3 is out of bounds for axis 2 with size 3

资源下载 #本文PDF版下载 Python下图片的高斯模糊化的优化(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W6目录下即可) #本文代码下载 高斯模糊(一维)优化代码(和本文方法集合部分相同) 前言 在上一篇博文中,我们介绍了高斯模糊的算法,在文末的时候点到了当时我们的方法模糊一张很小的图要2.82s的时间,这对于很多需要高斯模糊需求的场景而言有着很大的局限性,以及在上一篇介绍的方法中,对于边缘的问题直接不进行处理了,这导致模糊半径大的时候图片四周有很大一块原图区,所以在本文

图片序列转换成视频 最近一直在找一个工具,能够将一堆图片转化成视频.网上找了一些小软件,还有 win10 的照片自带的视频制作功能,都不是很满意. 又不想下载那些专业的视频剪辑软件大材小用. 然后找到了ffmpeg这个非常出名非常常用的多媒体编解码库,看了下文档试着用了下,它确实可以完成上述功能,但是命令行对输入图片的命名有规定(文件名必须开头相同.且包含连续编号),并且windows下的编译版不支持Pattern type 'glob'. 先尝试了用python写了批量重命名然后调用ffmpe

Python中的矩阵转置 via 需求: 你需要转置一个二维数组,将行列互换. 讨论: 你需要确保该数组的行列数都是相同的.比如: arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]] 列表递推式提供了一个简便的矩阵转置的方法: print [[r[col] for r in arr] for col in range(len(arr[0]))][[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]] 另一个

图像处理经常需要提取图片的ROI,本文使用Python提取图片的ROI. 使用的Module是PIL (Pillow),一个图像处理库,用到的函数为类 Image 中的 crop 方法. 函数原型为: Image.crop(box=None) Returns a rectangular region from this image. The box is a 4-tuple defining the left, upper, right, and lower pixel coordinate.

#需要安装PIL模块 #encoding=gbk#-------------------------------------------------------------------------------# Name: picRead# Purpose:## Author: wangchao## Created: 27/06/2014# Copyright: (c) wangchao 2014# Licence: <your licence>#-----------------------

最近appium的使用越来越广泛了,对于测试本身而言,断言同样是很重要的,没有准确的断言那么就根本就不能称之为完整的测试了.那么目前先从最简单的截图对比来看.我这里分享下python的图片相似度的代码.目前我自己工作中全部是使用python的PIL库,绝对很赞! #sudo pip install PIL def pil_image_similarity(filepath1, filepath2): from PIL import Image import math import operato

算法原理 map阶段 在map阶段,需要做的是进行数据准备.把来自矩阵A的元素aij,标识成p条<key, value>的形式,key="i,k",(其中k=1,2,...,p),value="a:j,aij":把来自矩阵B的元素bij,标识成m条<key, value>形式,key="k,j"(其中k=1,2,...,m),value="b:i,bij". 经过处理,用于计算cij需要的a.b就转变为

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

python在图片上画矩形 image_path = '' image = cv2.imread(image_path) first_point = (100, 100) last_point = (100, 100) cv2.rectangle(image, first_point, last_point, (0, 255, 0), 2) cv2.imwrite(image_path, image) first_point和last_point都是矩形在图片的像素坐标位置,且坐标位置为int整

python数组和矩阵使用总结 1.数组和矩阵常见用法 Python使用NumPy包完成了对N-维数组的快速便捷操作.使用这个包,需要导入numpy. SciPy包以NumPy包为基础,大大的扩展了numpy的能力.因此只要导入了scipy,不必在单独导入numpy了!为了使用的方便,scipy包在最外层名字空间中包括了所有的numpy内容. 本文还是区分numpy中实现的和scipy中实现的. 以下默认已经:import numpy as np 以及 impor scipy as sp num

Python读取图片尺寸.图片格式 需要用到PIL模块,使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库. from PIL import Image im = Image.open(filename)#返回一个Image对象 print('宽:%d,高:%d'%(im.size[0],im.size[1])) Image类的属性 PIL.Image.format 图片生成时的原格式,不是以文件后缀名为依据. 类型: string or None PIL.I

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

主要来自:[ python中使用xlrd.xlwt操作excel表格详解 ] 为了方便阅读, 我将原文两个模块拆分为两篇博文: [ python 读 excel 模块: xlrd ] [ python 写 excel 模块: xlwt ] xlrd 基本操作 这个过程有几个比较麻烦的问题,比如读取日期.读合并单元格内容. 读一个有2个 sheet 的 excel 文件, 读入sheet2的内容, 内容如下: 使用 python 读入 #!/usr/bin/env python # -*- cod

功能:opencv读视频,显示进度条,推动进度条快进.后退,按q退出.代码如下: import os import cv2 def nothing(emp): pass def jindu(name,video): cv2.namedWindow(name,0) cv2.resizeWindow(name, 800, 600) cap = cv2.VideoCapture(video) frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) loop_fl

Python 对图片做垂直投影 本文利用opencv对图片进行垂直投影,做出垂直投影图,大体思路:打开图片,灰度化,二值化,按列进行统计,新建一个大小和原图一样的图片,按列进行填充: cv2.cv.Get2D(cv2.cv.fromarray(img), y, x) 获取物理坐标为(y,x)处的灰度值 cv2.cv.Set2D(cv2.cv.fromarray(img), y, x,(255, 255, 255)) 设置某一位置处rgb值 实现 例如: # -*-coding:utf-8-*-

Python读字节某一位的值,设置某一位的值,二进制位操作   在物联网实际应用项目开发中,为了提升性能,与设备端配合,往往最终使用的是二进制字节串方式进行的通信协议封装,更会把0和1.True和False.Yes和No这样的布尔值每8个只占用一个字节,用字节中的位来表示.减少传输量,减少对网络稳定性的要求.这就带来了要怎么读某个字节中每一位的值和怎么设置每一位的值的问题.   这几天再写培训演示代码,顺便就写了两个函数,解决字节位值读写问题,现在分享给大家.   下面直接上代码,在Python

因为工作的原因,需要用到VBA,碰到读图片和写图片: Sub Macro01() '从工作表中保存图片 Application.ScreenUpdating = False Dim pth, shp, n pth = ThisWorkbook.Path & "\导出图片\" For Each shp In ActiveSheet.Shapes Then n = n + shp.Copy , , shp.Width, shp.Height).Chart .Parent.Selec

在使用python3下载图片时, 常用的方法有urlretrieve和requests两种, 不管哪种方法在网速极慢的情况下, 会出现图片下载卡住现象.那如何解决呢? 小编根据网上提供的资料测试了几种方法. 方法一.socket: 设置默认超时 正常网速时下载情况是什么样子呢? #!/usr/bin/env python3 # -*- coding:utf- -*- # __author__:kzg import datetime import os from urllib.request im

Python读excel——xlrd Python读取Excel表格,相比xlwt来说,xlrd提供的接口比较多,但过程也有几个比较麻烦的问题,比如读取日期.读合并单元格内容.下面先看看基本的操作: 图表数据 整体思路为,打开文件,选定表格,读取行列内容,读取表格内数据详细代码如下: import xlrd from datetime import date,datetime file = 'test3.xlsx' def read_excel(): wb = xlrd.open_workboo

Matrix #python学习之矩阵matrix 2018.4.18 # -*- coding: UTF-8 -*- from numpy import * import numpy as np import math a=np.matrix('1 2 7;3 4 8;5 6 9')#矩阵的换行必须使用分号隔开,内部数据必须为字符串形式,元素之间必须以空格隔开 print(np.matrix([[1,2],[3,4]])) m=np.asmatrix(a)#将输入的a解释为矩阵m,并修改m中某