1. 基本原理 获取像素值在[0, L]范围内的图像的反转图像,即为负片.适用于增强图像中白色或者灰色的区域,尤其当黑色在图片中占主地位时候 $$T(r) = L-r$$ 2. 运行结果 图源自skimage 3. 代码 import numpy as np def image_reverse(input_image): ''' 图像反转 :param input_image: 原图像 :return: 反转后的图像 ''' input_image_cp = np.copy(input_imag

图像灰度化:将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色有R.G.B三个分量决定,而每个分量有255中值可取,这样一个像素点可以有1600多万(255*255*255)的颜色的变化范围.而灰度图像是R.G.B三个分量相同的一种特殊的彩色图像,其一个像素点的变化范围为255种,所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些.灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征.图像的灰度

一.概述: 人类能够观察到的光的波长范围是有限的,并且人类视觉有一个特点,只能分辨出二十几种灰度,也就是说即使采集到的灰度图像分辨率超级高,有上百个灰度级,但是很遗憾,人们只能看出二十几个,也就是说信息损失了五十倍.但人类视觉对彩色的分辨能力相当强,能够分辨出几千种色度,所以在实际应用中,可以将灰度图转变成彩虹图或者伪彩图等根据需求的彩色图. 二.彩虹图: 主要思路:把灰度图对应的0~255的数值分别转成彩虹色:红.橙.黄.绿.青.蓝,这里没有使用紫色,是因为紫色的效果并不好. //彩虹图的颜色

今天和一个同事出去吃饭,突然话风转变,考了问我一个问题,他说哥,你知道字符串怎么反转吗? 我想了想,我擦,回家看我博客.作为一个资深开发,怎么可能被一个毛头小子问住了! 于是,我今天就稍微的整理了一下,就发出来了,希望能帮助到大家! 字符串是python中最最最常见的数据类型之一了 比如给定你   string='abcdefg' 冷的一下问你这个问题,还有可能把你问住了! 下面就是我整理的几个方法,简单易懂,初学者都能看懂! 第一种方法:切片实现 实用简单 推荐使用 string='abcde

问题 1031: [编程入门]自定义函数之字符串反转 时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 7225 解决: 3331 题目描述 写一函数,使输入的一个字符串按反序存放,在主函数中输入输出反序后的字符串(不包含空格). 输入 一行字符 输出 逆序后的字符串 样例输入 123456abcdef 样例输出 fedcba654321 #字符串反转 def list2ReverseStr(list): ''' input:list return: reverse_str ''' list

摘要:以相反的顺序反转和处理字符串可能是编程中的一项常见任务.Python 提供了一组工具和技术,可以帮助您快速有效地执行字符串反转. 本文分享自华为云社区<Python 中的反转字符串:reversed().切片等>,作者: Yuchuan . 当您经常在代码中使用 Python 字符串时,您可能需要以相反的顺序使用它们.Python 包含一些方便的工具和技术,可以在这些情况下为您提供帮助.使用它们,您将能够快速有效地构建现有字符串的反向副本. 了解这些在 Python 中反转字符串的工具和

原题: https://segmentfault.com/q/1010000005904259 问题: 倘若存在 L=[ [1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 这样的列表,如何把合并成[1,2,3,4,5,6,7,8,9]呢? 最直接的方法(By:松林) ret = [] for x in L: ret += x print(x) 使用标准库中的itertools模块(By:dokelung) from itertools import chain lst = list(chain(

1,栈,后进先出,多用于反转 Python里面实现栈,就是把list包装成一个类,再添加一些方法作为栈的基本操作. 栈的实现: class Stack(object): #初始化栈为空列表 def __init__(self): self.items = [] #self.__items = []可以把items变成私有属性 #判断栈是不是为空 def isEmpty(self): return len(self.items) ==0 #返回栈顶的元素 def peek(self): retur

基础模块 def prt(age,name):#函数定义 print("%s is %d 年龄 old"%(name,age)) if __name__=="__main__":#程序入口 print("Hello World") prt(45,"gaici") 获取输入:使用input()函数 name=input("you name ?") python的文件类型主要分为3类,分别是源代码.字节代码和优

在MATLAB中,通过函数imadjust()进行图像灰度的调整,该函数调用格式如下: J=imadjust( I )  对图像I进行灰度调整 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out]) [low_in;high_in]为原图像中要变换的灰度范围,[low_out;high_out]为变换后的灰度范围 J=imadjust( I,[low_in;high_in],[low_out;high_out],gamma)  该gamma参数为映射

yield列表反转 islice切片 列表反转 l1 = [i for i in range(10)] print(l1) print(l1[::2]) l1.reverse() # 注: python2里列表reverse是返回一个新的列表 print(l1) print(l1[::-1]) for x in reversed(l1): print(x) output: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 2, 4, 6, 8] [9, 8, 7, 6, 5,

目录 Python自动化测试面试题-经验篇 Python自动化测试面试题-用例设计篇 Python自动化测试面试题-Linux篇 Python自动化测试面试题-MySQL篇 Python自动化测试面试题-Redis篇 Python自动化测试面试题-Python基础篇 Python自动化测试面试题-算法篇 Python自动化测试面试题-接口篇 Python自动化测试面试题-Selenium篇 Python自动化测试面试题-性能篇 前言 随着行业的发展,编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力

用imagemagick和tesseract-ocr破解简单验证码 Tesseract-ocr据说辨识程度是世界排名第三,可谓神器啊. 准备工作: 1.安装tesseract-ocr sudo apt-get install tesseract 2.安装imagemagick sudo apt-get install imagemagick 3.安装rmagick sudo apt-get remove --purge librmagick-ruby-doc librmagick-ruby1.8

序号 分类 关键字 / 函数 / 方法 说明 1 增加 列表.insert(索引, 数据) 在指定位置插入数据     列表.append(数据) 在末尾追加数据     列表.extend(列表2) 将列表2 的数据追加到列表 2 修改 列表[索引] = 数据 修改指定索引的数据 3 删除 del 列表[索引] 删除指定索引的数据     列表.remove[数据] 删除第一个出现的指定数据     列表.pop 删除末尾数据     列表.pop(索引) 删除指定索引数据     列表.cl

首先我得承认,关注tesseract-ocr, 是冲着下面这篇文章的噱头去的,26行groovy代码破解网站验证码 http://www.kellyrob99.com/blog/2010/03/14/breaking-weak-captcha-in-slightly-more-than-26-lines-of-groovy-code/ 当然,看了之后才知道,原来是调用了三方库tesseract-ocr…… http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ 尽管如此,

CSS高级滤镜 滤镜特效的应用    filter:滤镜属性(参数1,参数2,……) filter是滤镜属性选择符. 透明度——alpha opacity代表透明度等级,参数值从0到100,从完全透明到完全不透明 finishopacity设置结束时的透明度,从而达到一种渐变效果,参数值从0到100. style指定透明区域的形状特征,0代表统一形状,1代表线形,2代表放射状,3代表长方形 startx代表渐变透明效果的开始X坐标 starty代表渐变透明效果的开始Y坐标 finishx代表渐变

概要: 分水岭算法做图像分割 二维码识别 稍后将其他几篇笔记全都补充上概要方便查询. 分水岭算法做图像分割 使用距离变换结合分水岭算法实现图像分割,可以用来分割仅通过阈值分割还是有边缘连接在一起的情况. 步骤: 通过threshold 及相关操作找出需要分割的图像区域: 通过distance_transform 得出距离图片,这里的距离图片算的距离是针对上面已经圈出来的区域计算的: 将灰度值范围通过scale_image_max 扩充后灰度反转: 通过watersheds_threshold 做

转自:https://www.cnblogs.com/lcawen/articles/7040005.html 关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路. 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除. 一.准备工作 1.下载Tesseract-OCR引擎,注意要3.0以上才支持中文哦,按照提示安装就行,Windows下:https://github.com/UB-Mannheim/tesse

使用Python实现数字图像处理中如下功能: 彩色图像转成灰度图像 实现图像的相关&卷积操作 实现图像的高斯核卷积 使用的库和python版本如下: imageio:2.9.0 用于读取磁盘中的图片文件 numpy:1.20.3 用于矩阵等操作 matplotlib:3.4.2 用于画图 python:3.8.11 读取图像 在进行图像处理操作前,首先需要对图像进行读取.这里使用imageio库对图片进行读取,并将其转成numpy数组. 下面定义一个covert_img_to_array函数,用

看下面代码吧,简单来说不如直接看代码.如下: #coding=utf-8 __author__ = 'debude' a = 'python' print a[::-1] #从最后n开始,每走一位都打印出来.如果改为-2,就是打印n后面的h和y.nhy print a[:2][::-1] #先取前2位,再反转 print a[::-1][:2] #先反转,再取翻转后的前两位. 还可以各种反转,比如元组 tuple: #coding=utf-8 __author__ = 'debude' a =