1. 去掉坐标轴的方法: plt.axis('off') 2.去掉刻度的方法: plt.xticks([]) plt.yticks([]) 以上语句需要将其置于 plt.show() 之前,plt.imshow() 之后[1] [1] https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/52931883 例子: #去掉横纵坐标值 x1 = np.linspace(0.0, 5.0)#画图一 x2 = np.linspace(0.0, 2.0)#画图二

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

Python实现图像信息隐藏 之前学习密码学的时候老师有提到过『信息隐藏』,现在用图像的方法尝试一下.思想是:把信息藏到RGB通道中的B通道,然后利用奇偶性可以恢复过来 原理 从源图中提取文字图像信息,记录这个文字图像信息像素点在图像矩阵中的位置 对载体图片进行预处理,将B通道的像素值全部设置成偶数 把载体图片中,把第一步已经记录的位置的像素B通道设置为奇数 信息解码的过程就是逆过程,只要找出载体图片中B通道是奇数的像素位置,然后统一着色就可以恢复 实现 一.写入要隐藏的信息 source =

这个用例说明Python 的图像基本运算 import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt camera = data.camera() # 将图像前面10行的值赋为0 camera[:10] = 0 # 寻找图像中像素值小于87的像素点 mask = camera < 87 # 将找到的点赋值为255 camera[mask] = 255 # 建立索引 inds_x = np.arange(l

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解 官网PHP实现 腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据 接口请求参数 和 应用密钥 计算 请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

孤荷凌寒自学python第二十四天python类中隐藏的私有方法探秘 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 今天发现了python的类中隐藏着一些特殊的私有方法. 这些私有方法不管我们定义类时是否在类的内部代码块中定义过它们,这些私有方法都是存在的.比如已经知道的 __init__ 方法就是其中一个. 一.__str__ 此方法将输出在本身的相关信息文本. 测试: class ghlh(object): name='孤荷凌寒' qq='578652607' newghlh=gh

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst 参数说明: src - 原图 dst - 目标图像.当参数dsize不为0时,dst的大小为size:否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定.dst的类型(type)和src图像相同 dsize - 目标图像大小.当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出: 所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0 fx - 水平轴上的比例因子.

本人处理图像的时候经常使用opencv的包,但是 cv2.putText 显示不了中文,所以查找了如何在python在图像上写中文的方法,在伟大的Stack Overflow上面找到一个方法,分享给大家. 本文的 Stack Overflow 网址: https://stackoverflow.com/questions/50854235/how-to-draw-chinese-text-on-the-image-using-cv2-puttextcorrectly-pythonopen imp

在用python处理图像过程中出现如下错误 导致这个错误的原因是im是二维,而lower_green和upper_green是三维,所以无法用inRange处理. 由上图可以看出image本来是具有高.宽.深度信息,但是经过resize之后变成只有高和宽信息导致,导致错误的原因是numpy中resize函数和cv2中resize函数不同. 这里应该用cv2.resize()

1 概念: 分辨率,指的是图像或者显示屏在长和宽上各拥有的像素个数.比如一张照片分辨率为1920x1080,意思是这张照片是由横向1920个像素点和纵向1080个像素点构成,一共包含了1920x1080个像素点. dpi,是分辨率的表示单位之一.它是英文Dot Per Inch的缩写,意思是"每英寸的点数".上面我们说的1920x1080或者800x600,是没加度量单位的简写,如果写全度量单位,完整的分辨率写法应该是1920x1080dpi或者800x600dpi.dpi也表示每英寸

1. 在用python处理图像数字矩阵时,若对矩阵进行了加减乘除等运算,可能会造成矩阵元素值溢出,然后某些元素值可能都被赋为255:之后若重新显示图像,可能会没有什么变化,此时,可以将运算后的矩阵值转换为int,再返回.2. 还要注意,读取图像然后转为 numpy 数组,此时的数组是 int 矩阵,但是将 numpy 数组经过运算得到的很可能是 float 矩阵,但最后若还要用 numpy 类型的数组进行显示(如plt),则在显示前,需要转为 int 矩阵,否则很可能看不出图像变化.

代码涉及到:遍历目标路径,选取csv后缀的文件,遍历csv每一行,读取坐标,用cv操作图片 # !/usr/bin/python # -*- coding: UTF- -*- import pandas as pd import os import time import scipy.misc from shutil import copyfile from PIL import Image import shutil g_img = None def saveToMysql(row): sid

内容涉及:文件遍历,选取csv后缀文件,用cv操作图片 import csv import os import sys import numpy as np import copy import shutil import pandas as pd from collections import Counter from shutil import copyfile import cv2 path = path = os.getcwd() path_1 = path + '/' + 'data_

线性滤波可以说是图像处理最基本的方法,它可以允许我们对图像进行处理,产生很多不同的效果.做法很简单.首先,我们有一个二维的滤波器矩阵(有个高大上的名字叫卷积核)和一个要处理的二维图像.然后,对于图像的每一个像素点,计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积,然后加起来,作为该像素位置的值.这样就完成了滤波过程. 对图像和滤波矩阵进行逐个元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维的函数移动到另一个二维函数的所有位置,这个操作就叫卷积或者协相关.卷积和协相关的差别是,卷积需要先对滤波矩阵进行180的翻

隐秘通信的3种典型方式: ①将秘密信息隐于网络通信协议中. ②将秘密信息隐于数字签名等密码协议中 . ③将秘密信息隐于数字图像中. 第三种是利用图像或音频数据对人类感官系统的冗余. 隐藏域数字图像中的代码案例(python) from PIL import Image def makeImageEven(image): """ 取得一个 PIL 图像并且更改所有值为偶数(使最低有效位为0) """ # 得到一个这样的列表:[(r,g,b,t),(

1.绘制图像中的点和线 from PIL import Image from pylab import * im = array(Image.open('E:\Python\meinv.jpg')) imshow(im) x = [110,110,315,315] #定义好要绘制的点的坐标(x,y) y = [0,272,272,0] plot(x,y,'r*') #这些点以红色*号的方式绘制出来 plot(x[:4],y[:4],'y--') #绘制连接这四个点的线 线的形式为:黄色虚线 ti

两种办法,一种是用百度的API,效果还可以,不过好像每天有50次的调用的限制 from aip import AipImageClassify import cv2 """ 你的 APPID AK SK """ APP_ID = 'X' API_KEY = 'X' SECRET_KEY = 'XX' client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) """

安装Pillow pip install Pillow 打开图像 from PIL import Image img = Image.open("./lena.tiff") 保存图像 打开图像之后,可以将其保存,也就是另存为.img对象.save(保存路径) save方法不仅能够保存图像,还能够转换格式,取决于保存路径的最终文件后缀名. img.save("./lena.jpg") img.save("./lena.png") 查看属性 img

# -*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image from pylab import * #添加中文支持 from matplotlib.font_manager import FontProperties font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\方正喵呜体.ttf", size=14) figure() img=array(Image.open("F:/pic/jiandan/7

最近做一些数据库调研的工作,目标是实现影像更快的入库.出库.查询,并实现并行访问等操作. 将结果总结成一个mysqlImg类. 关于mongodb的图像存储,参见http://www.cnblogs.com/bigbigtree/p/3242483.html 关于mysql&python的问题和mysql官方链接python的API总结,参见 http://www.cnblogs.com/bigbigtree/p/3246638.html http://www.cnblogs.com/bigbi