1. PIL方式打开的图片判断维度    好久没更新啦,哈哈哈~~!今天跟宝宝们分享一篇如何判断灰度图像和彩色图像维度的方法.我们在读取灰度图像和彩色图像时,发现读取出来的图片维度不同,当我们要做后续操作的时候,很可能去人工判断,那样显得自己憨憨的,今天就帮各位宝宝解决这个问题啦!!! 读取灰度图片,获取的格式是:(height, width),此时就只有两维了,灰度图像channel为1,就会被省略掉.读取彩色图片,获取的格式是:(height,width,channel),此时channel

软件授权:免费 (希望你可以支持开发者) 软件官网:http://www.xnview.com/en/xnviewmp/ 软件简介: XnView MP 是一款非常著名的免费看图软件XnView 的新版本,其中MP是 Multi Platform 的缩写,它将实现多平台的支持并基于同样的源代码,不同平台也将提供统一的界面和体验,并最终取代以前 XnView 的其他版本(Linux.Mac OS X.Windows).XnView MP先天支持UniCode,能加载各种色深的图片(8/16/32

手机bbs上看帖子,如果帖子中有外网图片显示的是“[viewimg]”,而不是图片pre_forum_thread 主题表pre_forum_post 帖子表 库表pre_forum_post中字段message显示如下:[align=left][img=500,341]http://y2.ifengimg.com/a/2014_21/f0d13f0ed691a35.jpg[/img][/align][attach]14[/attach] 程序代码:source/function/functio

python中使用PIL(Pyhton Image Library)进行图片处理,好处就是编写简单方便,但是不能很好利用机器多核的特点,于是在项目中决定使用cpp来实现图片处理. 项目中的图片处理主要是生成缩略图.网上收集了一些cpp图片处理库,并进行了对比: 在项目中需要对jpg.png.gif格式的图片进行处理,可行的cpp库有Img.FreeImage.GD,而安装使用后进行效率对比,决定使用FreeImage. 折腾了一个星期,把可用程序完成,并和PIL进行对比(这里是使用python

用PIL实现图片的旋转,缩放,合成 我们需要知道合成位置的中心点坐标,用中心点坐标,不使用左顶点的坐标是由于缩放过程容易计算. 假设A是局部透明的图片,我们希望把B放在A的底部,仅从A的透明部分显示B的部分. 步骤就是, 1.先创建空白的图片C,大小和A目标图片一样大. 2.对B进行缩放到指定大小B0 3.新建空白图片D,宽和高相等,等于B0的对角线长度,目的是防止旋转后丢失部分图像 4.将B0放到D的中间并旋转指定角度得到E. 5.将E合成到C的指定位置 6.将A合成到C上 from PIL

PIL格式转换 原图: #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf8 -*- from PIL import Image, ImageFilter import os, sys BASE_PATH = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) · 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte) · L (8-bit pixels,

1 . 前言 PIL 是 Python Image Library 的简称. PIL 库中提供了诸多用来处理图片的模块,可以对图片做类似于 PS(Photoshop) 的编辑.比如:改变图像大小.旋转图像.图像格式转换,转换颜色通道,图像增强,直方图处理,插值和滤波等等. PIL 是第三方库,使用之前需要先安装. pip install pillow 2. 颜色模式 继续之前先解一个重要概念:颜色模式. 所谓颜色模式:指在计算机中如何模拟出现实世界中的各种颜色,或准确讲是一种颜色生成算法. 常用

from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("D://7.jpg").convert('L')).astype('float') depth = 10. # (0-100) grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y =grad #分别取横纵图像梯度值 grad_x = grad_x*depth/100. grad_y = grad_y*dept

//if (document == nil) // Unarchive failed so create a new ReaderDocument object //{ document = [[ReaderDocument alloc] initWithFilePath:filePath password:phrase]; //} 将对应行注释掉即可.

参考:另一种用python识别图片文字的方法 参考:Python人工智能之图片识别,Python3一行代码实现图片文字识别 参考:Python3+Selenium3环境构建填坑之旅 参考:基于python的-PIL定位截图 参考:Python的PIL(图片截取) 参考:Python实现截图 参考:Python实现屏幕截图的两种方式 参考:python图像处理:pytesseract和PIL 参考:Python编写屏幕截图程序方法(clipboard) 一.定位截图 安装库:pillow(PIL

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

#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>#-----------------------

一. 缓存 1. 介绍 缓存通俗来说:就是把数据先保存在某个地方,下次再读取的时候不用再去原位置读取,让访问速度更快. 缓存机制图解 2.Django中提供了6种缓存方式 1. 开发调试 2. 内存 3. 文件 4. 数据库 5. Memcache缓存(python-memcached模块) 6. Memcache缓存(pylibmc模块) 3. 配置缓存(在setting中配置) 配置缓存 1. 开发调试 # 此为开始调试用,实际内部不做任何操作 CACHES = { 'default': {

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

一. 缓存 1. 介绍 缓存通俗来说:就是把数据先保存在某个地方,下次再读取的时候不用再去原位置读取,让访问速度更快. 缓存机制图解 2.Django中提供了6种缓存方式 1. 开发调试 2. 内存 3. 文件 4. 数据库 5. Memcache缓存(python-memcached模块) 6. Memcache缓存(pylibmc模块) 注意:下面对缓存进行配置,其实就是设置了缓存方式,是为了设置缓存的存放位置,如果没有设置缓存方式,那么就默认使用的是本地内存缓存的方式. 3. 配置缓存(在

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程序员都是懒孩子,想直接看自动优化的点:传送门 我自己的Blog:http://cabbit.me/web-image-optimization/ HTTP Archieve有个统计,图片内容已经占到了互联网内容总量的62%,也就是说超过一半的流量和时间都用来下载图片.从性能优化的角度看,图片也绝对是优化的热点和重点之一,Google PageSpeed或者Yahoo的14条性能优化规则无不把图片优化作为重要的优化手段,本文覆盖了Web图片优化的方方面面,从基本的图片格式选择.到尚未被广泛支持的

先上图 点击+号就去选择图片 实际上这个添加本身就是一个ListView或者 RecyclerView 只是布局有些特殊 item <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <liu.myrecyleviewchoosephoto.view.SquareRelativeLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android&quo

最近公司项目在做一个门户网站,其中新闻和简介等部分使用到了ueditor编辑器,但是上级明确指示需要图片上传这个功能,这时却发现图片上传功能不能正常使用,上传时一直报错,网上收了好几个处理办法,都说的不够详细明了,突然发现ueditor这么强大的工具在开发过程中的致命盲点,很纠结,最终经过很久的纠结和苦思冥想终于解决了该问题,以下是关于ueditor 在web 2.0版本下的问题解决思路和方法,因为经过测试 网上下载的ueditor编辑器在4.0下 问题不大.好了言归正传,首先亮出ueditor

在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np lena = mpimg.imread('lena.png')

最近做项目的时候遇到上传施工平面布置图,查看,因为图片比较大,一般的显示器分辨率无法显示全,然后还需要放大看清楚图片里面的文字内容,所以需要用到图片的拖拽与缩放功能.这里整理下具体操作. 首先新建一个窗体,拖一个panel控件到窗体中,然后在拖一个pictureobx控件到panel中,然后在添加个上传图片的按钮: 具体代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using Sy