图形包括线条.圆形.椭圆形.多边形等. 在skimage包中,绘制图形用的是draw模块,不要和绘制图像搞混了. 1.画线条 函数调用格式为: skimage.draw.line(r1,c1,r2,c2) r1,r2: 开始点的行数和结束点的行数 c1,c2: 开始点的列数和结束点的列数 返回当前绘制图形上所有点的坐标,如: rr, cc =draw.line(1, 5, 8, 2) 表示从(1,5)到(8,2)连一条线,返回线上所有的像素点坐标[rr,cc] from skimage impo

一.霍夫变换简介 参考http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/hough.htm 二.HoughLines()函数详解 该函数接受的输入矩阵只能是8位单通道的二值化灰度图. 三.代码及结果分享 #include<opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; void myHough(Mat src, Mat dst) { vec

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

1. 介绍 介绍使用 python 进行图像的文字识别,将图像中的文字提取出来,可以帮助我们完成很多有趣的事情. 2. 必备工具 tesseract-ocr 下载地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki tesseract-ocr 是一个开源的图片OCR识别库, 功能及其强大,支持多国语言. 更高级的用法,它还支持机器学习算法,通过训练的方式,使OCR识别更加智能化及准确. python 库 使用安装 pytesseract 和 pill

什么是“隐写术”? 隐写术是将机密信息隐藏在更大的信息中,使别人无法知道隐藏信息的存在以及隐藏信息内容的过程.隐写术的目的是保证双方之间的机密交流.与隐藏机密信息内容的密码学不同,隐写术隐瞒了传达消息的事实.尽管隐写术与密码学有所不同,但是两者之间有许多类似,并且一些作者会将隐写术归类为一种密码学形式,因为隐秘通信也是一种机密消息. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.

Python 数据分析中常用的可视化工具 1 Matplotlib 用于创建出版质量图表的绘图工具库,目的是为 Python 构建一个 Matlab 式的绘图接口. 1.1 安装 Anaconada 自带. pip 安装 pip install matplotlib 1.2 引用 import matplotlib.pyplot as plt 1.3 常用方法 figure Matplotlib 的图像均位于 figure 对象中 创建 figure fig = plt.figure() sub

智能小车识别图像中的文字 [TOC] 运行平台 这次的内容是基于Xilinx公司的Zybo开发板以及其配套的Zrobot套件开发 Zybo上面的sd卡搭载了Ubuntu12.04LTS的linux版本,预装配置了opencv2.4.9和python2.7.3. 开发内容 注意:以下内容均是两个人在一天之内完成的,略有不足.后续会有修改版.特别声明队友为tt_leader大大. java串流stream到网页 由于网页端java的安全机制问题,想要从网页端读取到摄像头的实时内容,需要安装一个jav

行内元素格式化顺序: 相关概念:  leading(行间距):指填充在两行文字间的铅条,等于line-height 和 font-size之差,其中一半leading加到文字上方,另一半leading加到文字下方,只用于非替换元素. em框:em框指示没有行间距时基线之间的距离,不指定字符间的边界,实际的字形可能比其em框更高或更矮. font-size :确定给定字体的em框(em box)的高度,但不能保证实际显示的字符就是这种大小.font-size属性和实际字体大小的具体对应关系由字体的

查找图像中椭圆轮廓的快速随机hough变换 图像中椭圆轮廓的查找在视频监控等领域有着广泛的应用,经典hough变换给我们提供了一种查找各种图形轮廓的方法,特别是在直线查找方面具有非常高的精确度.但是由于经典hough变换的基本原理是将图像空间转换到参数空间,所以对于椭圆这种参数较多的图形轮廓来说计算量较大,实时性有所降低. 随机hough变换是经典hough变换的一个变型,这种算法在查找直线.圆以及椭圆等方法都具有较高的鲁棒性.从Range的角度来看,随机hough变换的本质就是一种基于可更新模

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

这个课题在很久以前就已经有所接触,不过一直没有用代码去实现过.最近买了一本<机器视觉算法与应用第二版>书,书中再次提到该方法:使用傅里叶变换进行滤波处理的真正好处是可以通过使用定制的滤波器来消除图像中某些特定频率,例如这些特定频率可能代表着图像中重复出现的纹理. 在网络上很多的PS教程中,也有提到使用FFT来进行去网纹的操作,其中最为广泛的是使用PS小插件FOURIER TRANSFORM,使用过程为:打开图像--进行FFT RGB操作,然后定位到红色通道,选取通道中除了最中心处的之外的白点区

  本文将会介绍如何使用百度AI开放平台中的文字识别服务来识别图片中的文字.百度AI开放平台的访问网址为:http://ai.baidu.com/ ,为了能够使用该平台提供的AI服务,你需要事先注册一个百度账号. 创建百度AI文字识别应用   在百度AI开放平台中,登录自己的百度账号,点击"文字识别"服务中的"通用场景文字识别",选择"创建应用",填好应用名称,选择应用类型,填好应用描述,这样就创建好了"通用场景文字识别"服务

python图像转字符画需要用到matplotlib.pyplot库,视频转字符画需要用到opencv库,这里的代码基于python 3.5 图像转字符画需要先将图像转为灰度图,转灰度图的公式是 gray = 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b,因为matplotlib图像的色彩排序是RGB的(opencv是BGR),所以如果不用库函数,可以使用以下代码实现灰度转换: gray = 0.2126 * pic[:,:,0] + 0.7152 * pic[:,:

前言 本文主要介绍如何使用OpenCV剪切图像中的圆形和矩形. 准备工作 首先创建一个Wpf项目--WpfOpenCV,这里版本使用Framework4.7.2. 然后使用Nuget搜索[Emgu.CV],如下图. 这里的Emgu.CV选择4.3.0.3890版本,然后安装Emgu.CV和Emgu.CV.runtime.windows. 使用OPenCV剪切矩形 现在,我们进入项目,进行OPenCV的调用. 首先引入命名空间,如下: using Emgu.CV; using Emgu.CV.Cv

title: Python正则表达式中的re.S date: 2014-12-21 09:55:54 categories: [Python] tags: [正则表达式,python] --- 在Python的正则表达式中,有一个参数为re.S.它表示"."(不包含外侧双引号,下同)的作用扩展到整个字符串,包括"\n".看如下代码: import re a = '''asdfsafhellopass: 234455 worldafdsf ''' b = re.fin

上文提到了python开发中非常重要的两处设置. 一个是编解码器的默认设置defaultencoding >>> import sys >>> sys.getdefaultencoding()'ascii' 另一个是声明在python文件头部的代码编码方式coding # -*- coding: utf-8 -*- 这两处设置在python的str,unicode对象的encode和decode方法中,有非常重要的作用,直接影响到结果.下面的代码按照目前的设置进行,即d

Python类中super()和__init__()的关系 1.单继承时super()和__init__()实现的功能是类似的 class Base(object): def __init__(self): print 'Base create' class childA(Base): def __init__(self): print 'creat A ', Base.__init__(self) class childB(Base): def __init__(self): print 'c

Python是开发社区中用于许多不同类型应用的强大编程语言.很多人都知道它是可以处理几乎任何任务的灵活语言.因此,在Python应用中需要一个什么样的与语言本身一样灵活的数据库呢?那就是NoSQL,比如MongoDB. 英文原文:https://realpython.com/blog/python/introduction-to-mongodb-and-python 1.SQL vs NoSQL 如果你不是很熟悉NoSQL这个概念,MongoDB就是一个NoSQL数据库.近几年来它越来越受到整个

异常:对程序运行中的非正常情况进行抽象.并且提供相应的语法结构和语义元素,使得程序员能够通过这些语法结构和语义元素来方便地描述异常发生时的行为. 1.Python中的异常机制: 1.1Python虚拟机自身抛出异常 python虚拟机内部本身有一套异常捕捉机制,即使python中没有出现try.except.finally等用于进行异常控制的语义元素,Python脚本执行中所抛出的异常还是会被python虚拟机捕捉到. 比如1/0肯定会抛出异常. 异常是在执行除法操作字节码的时候被触发的, 执行

python继承中子类访问父类的方法(包括__init__)主要有两种方法,一种是调用父类的未绑定方法,另一种是使用super(仅仅对于新式类),看下面的两个例子: #coding:utf-8 class Father(object): #继承自object,使用新式类 def hello(self, name): print 'i am ' + name + ' from Father ' class Son(Father): def hello(self, name): print 'i a

记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等 错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group