转自:微信博客 机器学习研究会订阅号 微信号 功能介绍机器学习研究会由百度七剑客雷鸣先生创办,旨在推动AI的技术发展和产业落地.参与组织北大.清华”AI前沿与产业趋势“公开课,广泛的和高校.企业.创业.VC开展合作,自身也参与优秀AI项目的投资和孵化. 本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库 当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分.然而,若想其有所应用,我们需要对这些图像进行处理.图像处理是分析和操纵数字图像的过程,旨在提高其质量或从中提取一些信息,然后将其用于某

python 的PIL安装是一件很蛋痛的事, 如果你要在python 中使用图型程序那怕只是将个图片从二进制流中存盘(例如使用Scrapy 爬网存图),那么都会使用到 PIL 这库,而这个库是出名的难安装. 它的表现为,如果你使用 Scrapy 的ImagePipeline 它就会默认使用PIL,如果没有正确安装图型解码器那会都会出现以下的错误: IOError: decoder jpeg not available 在网上找过很多方法都还是不行,也不明究竟,开始以为是 PIL 这个库的安装有问

参考:Python 中使用PIL中的resize 进行缩放 参考:Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作(模糊.边缘增强.锐利.平滑等) 参考:廖雪峰 - Pillow 实现代码如下: from PIL import ImageGrab img = Image.open('D:/tmp/4.jpg') # 获取图像的大小 print(img.size) # 获取图像 width print(img.size[0]) # 获取图像 height print(img.size[1])

前言 在 Groove 音乐中,当我们改变歌曲时,底部播放栏的颜色会随专辑封面而变,比如下图中播放栏的颜色变成了 aiko 衣服的颜色.下面我们会在 python 中实现相同的效果,也就是提取出图片中的主题色. 实现流程 安装依赖 提取主题色有很多方法,比如使用 k-means 聚类,选出 k 个 RGB 坐标的聚类中心,但是速度会差一些,我们这里换成中位切分法.已经有人为我们实现好这个算法了,我们可以拿来就用. pip install color-thief 提取主题色 color-thief

Image模块 Image模块是在Python PIL图像处理中常见的模块,对图像进行基础操作的功能基本都包含于此模块内.如open.save.conver.show-等功能. open类 Image.open(file) ⇒ image Image.open(file, mode) ⇒ image 要从文件加载图像,使用 open() 函数, 在 Image 模块: from PIL import Image ##调用库 im = Image.open("E:\mywife.jpg"

目的:通过使用Python的一个图形库PIL(Python Image Library)对屏幕进行截图 步骤: 1.下载PIL(路径)并安装 2.新建文件“截屏.py”,右键Edit with IDLE进行编辑 3.输入一下代码 from PIL import ImageGrab im = ImageGrab.grab() im.save(r"c:\1.jpg",'jpeg')print("截屏完成") 4.保存并执行.执行成功输出截屏1.jpg文件

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_80ce3a550102w26x.html Convert between Python tuple and list a = (1, 2) # a is a tuple b = list(a) # b is a list c = tuple(b) # c is a tuple Convert between Python tuple, list and NumPy 1D array a = (1, 2) # a is a tu

API参考 打开dos窗口,安装库: pip install pillow 很明显,图片有点大,咱们缩略一下: from PIL import Image im = Image.open("girl.jpg") im.thumbnail((256, 256)) im.save("beauty.jpg") 之后咱们都对beauty.jpg进行操作 将其另存为PNG: from PIL import Image im = Image.open("beauty.

PIL.Image转换成OpenCV格式: import cv2 from PIL import Image import numpy image = Image.open("plane.jpg") image.show() img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("OpenCV",img) cv2.waitKey() OpenCV转换成PIL.Image格式: im

PIL.Image转换成OpenCV格式: import cv2 from PIL import Image import numpy   image = Image.open("plane.jpg") image.show() img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COLOR_RGB2BGR) cv2.imshow("OpenCV",img) cv2.waitKey() OpenCV转换成PIL.Image格式:

近日,在进行深度学习进行推理的时候,发现不管怎么样都得不出正确的结果,再仔细和正确的代码进行对比了后发现原来是Python中不同的库读取的图片数组是有差异的. image = np.array(Image.open(image_file).convert('RGB')) image = cv2.imread(image_file) 上面第一行代码就是导致错误出现的原因,我把代码改成第二行代码模型就能够正确的推理了.(巨坑),以后谨记,在使用Python读取图片的时候最好使用OpenCV来读取.

这两天支付宝AR红包火了,周围的同学全在玩.可是我一直在想这个原理是什么?通过请教大神和思考,知道了它有两个限定条件:GPS地理位置和图片的识别.所以,只要我们有了这两个限定条件,就不难进行该红包的破解! 首先是GPS定位,我们可以采用一个地址模拟器实现,或者就查找本地周围的红包即可.然后关键是图片的识别,刚开始想到的是将提示的图片进行截图,放到电脑上,手机直接扫描截图不就好了?结果是不行的!原因是进行提示的截图中间有若干黑色的条纹,会影响到图片的识别.我们应该怎么处理图片呢?这里提供一种借鉴来

前段时间项目须要对某些图片打水印,用到Python的PIL库,本文以Imaging-1.1.7为例,记录PIL库的源代码编译/安装步骤. PIL全称Python Image Library.它支持多种图片格式的处理,能为我们的应用程序代理强大的图像处理能力,如裁剪.旋转.打水印等. 从官网下载v1.1.7版本号源代码并解压后,cd至解压文件夹,读README可知.若想在应用中处理jpeg图片.须要预先安装jpeg库.否则使用时会报错. 1. 编译安装jpeg库 1.1 编译源代码 从jpeg库官

主要介绍了Python中使用Flask.MongoDB搭建简易图片服务器,本文是一个详细完整的教程,需要的朋友可以参考下 1.前期准备 通过 pip 或 easy_install 安装了 pymongo 之后, 就能通过 Python 调教 mongodb 了. 接着安装个 flask 用来当 web 服务器. 当然 mongo 也是得安装的. 对于 Ubuntu 用户, 特别是使用 Server 12.04 的同学, 安装最新版要略费些周折, 具体说是 ? 1 2 3 4 sudo apt-k

现在的网页中,为了防止机器人提交表单,图片验证码是很常见的应对手段之一.这里就不详细介绍了,相信大家都遇到过. 现在就给出用Python的PIL库实现验证码图片的代码.代码中有详细注释. #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import random from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, ImageFilter _letter_cases = "abcdefghjkmnpqrstuvwxy" # 小

创建数据库表格式: CREATE TABLE photo ( photo_no int(6) unsigned NOT NULL auto_increment, image MEDIUMBLOB, PRIMARY KEY (`photo_no`) ): Python实现将图片以二进制格式保存到MySQL数据库中: import sys import pymysql from PIL import Image import os path = "./" fp = open(".

今天在网上找了个从网页中通过图片URL,抓取图片并保存到本地的例子: #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf- -*- # Author: xixihuang # Date : // : AM # Desc: 抓取网页,获取图片URL,抓取图片内容并保存到本地. import os import uuid import urllib2 import cookielib '''获取文件后缀名''' def get_file_extension(file): ]

最近我突然对网络爬虫开窍了,真正做起来的时候发现并不算太难,都怪我以前有点懒,不过近两年编写了一些程序,手感积累了一些肯定也是因素,总之,还是惭愧了.好了,说正题,我把这两天做爬虫的过程中遇到的问题总结一下: 需求:做一个爬虫,爬取一个网站上所有的图片(只爬大图,小图标就略过) 思路:1.获取网站入口,这个入口网页上有很多图片集合入口,进入这些图片集合就能看到图片链接了,所以爬取的深度为2,比较简单:2.各个子图片集合内所包含的图片链接有两种形式:一种是绝对图片路径(直接下载即可),另一种的相对

在windows的cmd命令行下,使用Python的PIL库打开并显示一个jpg图片: ? 1 2 3 openedImg = Image.open(saveToFile); print "openedImg=",openedImg; openedImg.show(); 结果是,图片被windows的图片查看器打开,却打开的是bmp图片,并且出错: Windows Photo Viewer can’t open this picture because either the pictu

使用python的moviepy库来提取视频中的图片,按照视频每帧一个图片的方式来保存. extract images from video, than save them to disk from moviepy.editor import VideoFileClip clip1 = VideoFileClip('./project_video.mp4') i = 1 for frame in clip1.iter_frames(): im = Image.fromarray(frame) i

最近在做一个图像分类的比赛,作为初次接触深度学习的菜鸟,上手了keras.说实话,除了keras教程,中文博客的技术支持太差了.正在头大的学习中...废话不多说,记录一下学习中的一些小细节.在遇到generator.flow_from_directory('data/train'...)这个函数时,需要输入训练图片的路径.此时训练图像和验证图像都在一个目录下,所以我需要重建两个文件来分别放训练图像和验证图像.开始,我想,利用opencv将每张图片读出来,然后再根据是否为训练图像或者验证图像分别重