比较各种不同取样方式的图像缩放效果. [NEAREST, BILINEAR, BICUBIC, LANCZOS, BOX, HAMMING]NEAREST取样方式是效果最差的,PIL.Image.resize默认的resample方式就是使用NEAREST import os from PIL import Image from PIL.Image import NEAREST, BILINEAR, BICUBIC, LANCZOS, BOX, HAMMING resmaple_list = [

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将

from PIL import Image ascii_char = list('"$%_&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/\|()1{}[]?-/+@<>i!;:,\^`.') def get_char(r,g,b,alpha = ): : return ' ' gray = int(0.2126*r+0.715*g+0.0722*b) unit = /len(ascii_char) return ascii_char[int(gray

from PIL import Imagefrom PIL import ImageEnhanceim=Image.open("d://aa.jpg","r")print(im.size,im.format,im.mode) #显示图的大小,格式,模式brightness = ImageEnhance.Brightness(im)im_brightness = brightness.enhance(1.5)#im_brightness.show()im_bright

/// <summary> /// 将图像缩小N倍 /// </summary> /// <param name="source">原图数据</param> /// <param name="height">原图高度</param> /// <param name="width">原图宽度</param> /// <param name=&quo

今天,一个朋友想使用我的SSE优化Demo里的双线性插值算法,他已经在项目里使用了OpenCV,因此,我就建议他直接使用OpenCV,朋友的程序非常注意效率和实时性(因为是处理视频),因此希望我能测试下我的速度和OpenCV相比到底那一个更有速度优势,恰好前一段时间也有朋友有这方面的需求,因此我就随意编写了一个测试程序,如下所示: IplImage *T = cvLoadImage("F:\\1.JPG"); IplImage *SrcImg = cvCreateImage(cvSiz

随着“平安城市”的广泛建设,各大城市已经建有大量的视频监控系统,虽然监控系统己经广泛地存在于银行.商场.车站和交通路口等公共场所,但是在公安工作中,由于设备或者其他条件的限制,案情发生后的图像回放都存在图像不清晰,数据不完整的问题,无法为案件的及时侦破提供有效线索.经常出现嫌疑人面部特征不清晰,难以辨认,嫌疑车辆车牌模糊无法辨认等问题.这给公安部门破案.法院的取证都带来了极大的麻烦.随着平安城市的推广.各地各类监控系统建设的进一步推进,此类问题会越来越突出. 一．模糊图像产生的原因 1.  系统

原地址:http://blog.jobbole.com/65914/ 本文由 伯乐在线 - 小鱼 翻译自 Silviu Tantos.欢迎加入技术翻译小组.转载请参见文章末尾处的要求. [伯乐在线导读]:Iconfinder 是一个图标搜索引擎,为设计师.开发者和其他创意工作者提供精美图标,目前托管超过 34 万枚图标,是全球最大的付费图标库.用户也可以在 Iconfinder 的交易板块上传出售原创作品.每个月都有成千上万的图标上传到Iconfinder,同时也伴随而来大量的盗版图.Iconf

前戏: 虽然PIL没有入OpenCV那样强大的功能,但是所提供的功能,在一般的图像处理中足够使用. 图像类别: 计算机绘图中有两类图像:一类是矢量图,另一类是点阵图(位图) 矢量图:基于计算机数字对象的绘图,其图形的构成包括点,线,多边形等这样的几何图像.在实际显示的时候一般都是通过数学公式计算得到的.所以其产生的文件比较小,而且对其进行缩放,旋转等操作后,图像不会失真.这种图像与分辨率无关,在输出结果的时候不会影响到图像的清晰度.Flash使用的就是矢量图.其缺点就是无法表现颜色的细节变化.所

一 python 生成随机字符串序列+ 写入到图片上 from PIL import Image,ImageDraw,ImageFont import numpy as np import random import string import cv2 # 生成随机字符串 for i in range(1,10000): strnum = random.randint(2,10) ran_str = "".join(random.sample(string.ascii_letters

概述 PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时,先使用dataset类和dataloader类读入图片,在读入的时候需要做transform变换,其中transform一般都需要ToTensor()操作,将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为torch.FloatTensor.详细过程如下: PIL与CV数据格式 PIL(RGB) PIL(Python Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库,一般操作如下: fro

我们所看到的图像,究竟是如何构成的呢?这就需要涉及到图像类型的概念. 电脑中的图像类型分为两大类,一类称为点阵图,一类称为矢量图. 点阵图顾名思义就是由点构成的,如同用马赛克去拼贴图案一样,每个马赛克就是一个点,若干个点以矩阵排列成图案. 数码相机拍摄的照片.扫描仪扫描的稿件以及绝大多数的图片都属于点阵图,如下图就是一个典型的点阵图.把这幅图片调入Photoshop,使用菜单[图像 图像大小]就可以看到如下 图的信息.注意窗口上部像素大小的宽度和高度,分别是400像素和225像素. 像素是什么?

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 图像的几何变换是在不改变图像内容的前提下对图像像素进行空间几何变换,主要包括了图像的平移变换,缩放,旋转,翻转,镜像变换等. 1,几何变换的基本概念 1.1 坐标映射关系 图像的几何变换改变了像素的空间位置,建立一种原图像像素与变换后图像像素之间的映射关系,通过这种映射关系能够实现下面两种计算: 1,原

学习自:PIL官方文档--Image (2条消息) Python图像处理PIL各模块详细介绍_章子雎的博客-CSDN博客 一.Image模块 1.open 用法 open(fp,mode='r',formats=None) 说明 打开图像:不过据官网文档所说,调用该方法后,实际的图像文件并没有读入进来,只是当后续数据处理时才真正读入. 参数 fp mode:只能是r: format:一个图像格式的List或Tuple,为什么是一个集合呢?因为当我们要打开某个文件夹中的指定格式图像时,只需要将这些

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

函数介绍:    1.cvResize 改变图像大小     void cvResize(const CvArr *src, CvArr *dst, int interpolation)    函数说明:    第一个参数表示输入图像.    第二个参数表示输出图像.    第三个参数表示插值方法,可以有以下四种:     CV_INTER_NN - 最近邻插值,    CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用)    CV_INTER_AREA - 使用象素关系重采样.当图像

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义:         至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中“有趣”的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是“可重复性”:同一场景的不同图像

以前在线性代数中学习了矩阵,对矩阵的基本运算有一些了解,现在在Android中有一个Matrix类,它的中文意思就是矩阵.Matrix主要是用于图像的缩放.平移.旋转.扭曲等操作.图像处理,主要用到的是乘法. 下面是一个乘法的公式: 在Android里面,Matrix由9个float值构成,是一个3*3的矩阵.如下图 其含义如下: sinX和cosX,表示旋转角度的cos值和sin值(旋转角度是按顺时针方向计算的).translateX和translateY表示x和y的平移量.scale是缩放的

在图像处理过程中,有时需要把图像调整到同样大小,便于处理,这时需要用到图像resize() 原函数 void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ) 前两个参数分别为输入和输出图像.dsize表示输出图像的大小,如果为0,则 \[dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*sr