1. 基本原理 通过一个变换,将输入图像的灰度级转换为`均匀分布`,变换后的灰度级的概率密度函数为 $$P_s(s) = \frac{1}{L-1}$$ 直方图均衡的变换为 $$s = T(r) = (L-1)\int_0^r {P_r(c)} \,{\rm d}c $$ $s$为变换后的灰度级,$r$为变换前的灰度级 $P_r(r)$为变换前的概率密度函数 2. 测试结果 图源自skimage 3.代码 import numpy as np def hist_equalization(inpu

在理解直方图均衡化的过程中,参考了一些书籍和博客,让人困惑的是,笔者对于直方图的理解还是停留在表面,并没有深入理解其内涵.因此,本文拟结合图片对直方图的概念进行阐述,并给出其Python实现,最后对她背后所蕴含的一些科学思维,谈谈自己的一些看法. 什么是直方图? 对于一副灰度图像I,她的每一个像素点I(x,y)都有一个灰度值,一般情况下可能的灰度取值有2^8=256个(0,1,...,255).如果我们统计出灰度值r在I中出现的次数n,并对其进行归一化(n/N,N是所有灰度值出现次数的总和),这

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

本文主要内容来源于书籍<python计算机视觉编程> 我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢 PIL模块 PIL模块全程为Python Imaging Library,是python中一个免费的图像处理模块. 打开图像 PIL模块常用到它的Image类,打开图像首先要导入Image类 from PIL import Image, 然后调用Image的open方法. 例如 from PIL import Image image = Image.open("smallp

python中图像处理有pillow和skimage 图像中一般有个RGBA值,RGB顾名思义就是红绿蓝值,A表示alpha表示是透明度. from PIL import ImageColor print(ImageColor.getcolor('red', 'RGBA')) # 也可以只以RBG的方式查看 print(ImageColor.getcolor('black', 'RGB')) 图像中的坐标,是以左上角为起点,即左上角的坐标是(0,0),X轴是从左到右,Y轴是从上到下,类似于平面坐

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

python skimage图像处理(一) This blog is from: https://www.jianshu.com/p/f2e88197e81d 基于python脚本语言开发的数字图片处理包,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等.PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限:opencv实际上是一个c++库,只是提供了python接口,更新速度非常慢.scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进

基于python脚本语开发的数字图像处理包有很多,常见的比如PIL.Pillow.opencv.scikit-image等.PIL和pillow只提供了基础的数字图像处理,功能有限:OpenCV实际上是一个C++库,提供了python接口,更新较慢:scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它将图片作为numpy数组进行处理. 一.SKimage skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy) ,它对scipy.ndimag

一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用Python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用Python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是Linux系统,安装都是非常简单的. 要使用python进行各种开发和科学计算,还需要安装对应的包.这和matlab非常相似,只是matla

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

python提供了一些有趣且实用的函数,如any all zip,这些函数能够大幅简化我们得代码,可以更优雅的处理可迭代的对象,同时使用的时候也得注意一些情况   any any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False 如果序列中任何一个元素为True,那么any返回True.该函数可以让我们少些一个for循环.有两点需要注意 (1)如

软件开发是现时很火的职业.据美国劳动局发布的一项统计数据显示,从2014年至2024年,美国就业市场对开发人员的需求量将增长17%,而这个增长率比起所有职业的平均需求量高出了7%.很多人年轻人会选择编程作为自己职业生涯的起点.如何学好编程?如何成为优秀的程序员?如何规划好程序员这个职业?是许多年轻人关注的问题.在Infoworld最近做的一次调查中,邀请到了JavaScript之父Brendan Eich,Clojure 创建者Rich Hickey,Spring Framework创建者Rod

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面

起因 在极客学院讲授<使用Python编写远程控制程序>的课程中,涉及到查看被控制电脑屏幕截图的功能. 如果使用PIL,这个需求只需要三行代码: from PIL import ImageGrab pic = ImageGrab.grab() pic.save('1.jpg') 但是考虑到被控端应该尽量的精简,对其他模块尽量少的依赖,这样才能比较方便的部署,因此我考虑能否有一种方法,不依赖PIL来实现截图的功能. 思路 由于被控端使用了win32api, 因此有一个方法: win32api.k

字节流和字符串 当使用Python定义一个字符串时,实际会存储一个字节串: "abc"--[97][98][99] python2.x默认会把所有的字符串当做ASCII码来对待,但是当字节值>127时,默认解析便会出现问题. x="abc"+chr(150) print repr(x) #'abc\x96' u"Hello" + x #UnicodeDecodeError: 'ASCII' codec can't decode byte 这

由于经常需要到服务器上执行些命令,有些命令懒得敲,就准备写点脚本直接浏览器调用就好了,比如这样: 因为线上有现成的Apache,就直接放它里面了,当然访问安全要设置,我似乎别的随笔里写了安全问题,这里就不写了. vim /etc/httpd/conf/httpd.conf LoadModule cgid_module modules/mod_cgid.so AddHandler cgi-script .cgi .py ScriptAlias /cgi-bin/ "/var/www/cgi-bin

引言 最近刚刚用python写完了一个解析protobuf文件的简单编译器,深感ply实现词法分析和语法分析的简洁方便.乘着余热未过,头脑清醒,记下一点总结和心得,方便各位pythoner参考使用. ply使用 简介 如果你不是从事编译器或者解析器的开发工作,你可能从未听说过ply.ply是基于python的lex和yacc,而它的作者就是大名鼎鼎Python Cookbook, 3rd Edition的作者.可能有些朋友就纳闷了,我一个业务开发怎么需要自己写编译器呢,各位编程大牛说过,中央决定

工作后好久没上博客园了,虽然不是很忙,但也没学生时代闲了.今天上博客园,发现好多的文章都是年终总结,想想是不是自己也应该总结下,不过现在还没想好,等想好了再写吧.今天写写自己在工作后用到的技术干货,争取以后多上博客园写写总结吧,真是怀念学生时代啊!!! 背景 项目组开发的游戏客户端使用的脚本是python,服务器也是python.之所以选择python,主要还是基于开发效率的考虑,毕竟这是脚本语言天生的优势:其次就是有很多库,不用自己再造轮子了.可能使用过python的同学都会认为python比