最近在忙毕业设计,只能偶尔更新博客........ 一.像素的算术运算 像素的算术运算涉及加减乘除等基本运算(要进行算术运算,两张图片的形状(shape)必须一样) 代码如下: #像素的算术运算(加.减.乘.除) 两张图片必须shape一致 import cv2 as cv def add_demo(m1, m2): #像素的加运算 dst = cv.add(m1, m2) cv.imshow("add_demo", dst) def subtract_demo(m1, m2): #像

Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2. 图像金字塔 高斯金字塔 采样金字塔1 1.3. 尺度空间的目的是『见森林又能见树木』,墨迹一点的解释就是,在低尺度下可以看清楚很多细节,在高尺度下可以看到轮廓 2 1.4. 在一幅图像中,要想描述真实世界的结构与信息,多尺度描述至关重要.2 1.5. 图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途.

NeuralEnhance是使用深度学习训练的提高图像分辨率的模型,使用Python开发,项目地址:https://github.com/alexjc/neural-enhance. 貌似很多电影都有这样的情节:对看不清的低分辨率图像(车牌.面部)进行某种处理来提高图像分辨率. NeuralEnhance比普通插值算法要优秀的多,你还可以通过提高神经元数量(或是使用相似的图片样本进行训练)来获得更好的结果. 它现在可以训练神经网络中的2倍甚至4倍放大到您的图像.通过增加神经元数量或使用类似于低分

转载 permike 原文 Python分布式爬虫原理 首先,我们先来看看,如果是人正常的行为,是如何获取网页内容的. (1)打开浏览器,输入URL,打开源网页 (2)选取我们想要的内容,包括标题,作者,摘要,正文等信息 (3)存储到硬盘中 上面的三个过程,映射到技术层面上,其实就是:网络请求,抓取结构化数据,数据存储. 我们使用Python写一个简单的程序,实现上面的简单抓取功能. [python] view plain copy   #!/usr/bin/python #-*- coding

[Python之旅]第五篇(一):Python Socket通信原理   python Socket 通信理论 socket例子 摘要:  只要和网络服务涉及的,就离不开Socket以及Socket编程,下面就说说Python Socket通信的基本原理. 1.Socket     socket也称作"套接字",用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄.应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求.可以列举中国移动或... 只要和网络服务涉及的,就离不

Python解释执行原理 转自:http://l62s.iteye.com/blog/1481421 这里的解释执行是相对于编译执行而言的.我们都知道,使用C/C++之类的编译性语言编写的程序,是需要从源文件转换成计算机使用的机器语言,经过链接器链接之后形成了二进制的可执行文件.运行该程序的时候,就可以把二进制程序从硬盘载入到内存中并运行. 但是对于Python而言,python源码不需要编译成二进制代码,它可以直接从源代码运行程序.当我们运行python文件程序的时候,python解释器将源代

1.图像像素: 像素是指由图像的小方格即所谓的像素(pixel)组成的,这些小方块都有一个明确的位置和被分配的色彩数值,而这些一小方格的颜色和位置就决定该图像所呈现出来的样子.像素是构成图像的基本单元,通常以像素/英寸PPI(表示)为单位来表示图像分辨率. 当图像尺寸以像素为单位时,我们需要指定其固定的分辨率,才能将图像尺寸与实际尺寸进行转换. 在Halcon中,快速获得图像大小,像素个数及其它图像信息的算子是:get_image_pointer_rect 例程: read_image(Imag

近期为了面试想要了解下python的运行原理方面的东西,奈何关于python没有找到一本类似于深入理解Java虚拟机方面的书籍,找到了一本<python源码剖析>电子书,但是觉得相对来说最近还是不打算用大布头时间研究这本书,只能先找来几篇相关的博客来阅读,记录如下: 一.过程概述 1.python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后虚拟机会从编译得到的PyCodeObject对象中一条一条执行字节码指令,并在当前的上下文环境中执行这条字节码指令,从而完成程序的执行.Pyt

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

Python程序的执行原理 1. 过程概述 Python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后解释器一条一条执行字节码指令,从而完成程序的执行. 1.1python先把代码(.py文件)编译成字节码,交给字节码虚拟机,然后解释器会从编译得到的PyCodeObject对象中一条一条执行字节码指令, 并在当前的上下文环境中执行这条字节码指令,从而完成程序的执行.Python解释器实际上是在模拟操作中执行文件的过程.PyCodeObject对象 中包含了字节码指令以及程序的所有静态

Python进阶----索引原理,mysql常见的索引,索引的使用,索引的优化,不能命中索引的情况,explain执行计划,慢查询和慢日志, 多表联查优化 一丶索引原理 什么是索引:       索引在MySQL中也称作'键',是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构.索引对于良好的性能非常关键,尤其是当表中的数据量越来越大时,索引对于性能的影响愈发更重要. ​      索引优化是对查询性能优化的手段,索引能够轻易将查询性能提高好几个量级.如果没有索引,则需要逐页去查询,可想而知效率就会低下

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[:,:

前几天弄了下django的图片上传,上传之后还需要做些简单的处理,python中PIL模块就是专门用来做这个事情的. 于是照葫芦画瓢做了几个常用图片操作,在这里记录下,以便备用. 这里有个字体文件,大家可以在自己的系统中选取一个,我这打包放在网盘中  下载 一 图样 原始图片 操作一: 缩略图(通常不用这个方式,因为图片质量损坏太大) 操作二 : 旋转图片中的某一部分 操作三: 给图片添加一个图片水印, 2张图层合并       操作四: 给图片添加文字水印,这个用的比较多, 我这里弄了个白色通

转载:https://blog.csdn.net/haoji007/article/details/52063168 实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如: io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.因此,我们也可以这样写: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imsh

上篇文章<拥抱 C/C++ : Android JNI 的使用>里提到调用 native 方法直接修改 bitmap 像素缓冲区,从而实现将彩色图片显示为灰度图片的方法.这篇文章将介绍该操作的实现原理. 开始先不讲关于 Bitmap 的相关细节,先从计算机底层存储与运算原理讲起.总所周知,计算机只识别 0 和 1,无论是八进制.十进制.十六进制,在底层都会被转换为二进制.有几个单位与概念要提及一下: 计量单位 bit(位) 计算机表示信息的最小单位,也是最小的存储单位,只有两种状态:0 和 1

@wraps作用 python中的装饰器装饰过的函数其实就不是函数本身了,我们可以看看下面的例子 import time def timmer(func): """timmer doc""" def inner(*args, **kwargs): """inner doc""" start = time.time() res = func(*args, **kwargs) end = t

在Hive中,须要实现Hive中的函数无法实现的功能时,就能够用Streaming来实现. 其原理能够理解成:用HQL语句之外的语言,如Python.Shell来实现这些功能,同一时候配合HQL语句,以实现特殊的功能. 比方,我有一张不同站点訪问的日志表,当中有两个列是url和ref.分别代表当前訪问的网址和来源地址,我想要查看用户的来源.即看用户都是从那些站点跳到这些站点上去的.这里有些站点可能域名是二级甚至三级域名,可是这些实际上是属于其顶级域名的. 所以要找出其顶级域名. 这个在Hive的

需要在嵌入式设备上全屏显示图像,使用pil显示图像时,只能通过系统的图像浏览器显示.所以使用Python自带的tkinter import Tkinter as tk   这句在Python3中已经改成了  import tkinter as tk top = Tk() #导入tk模块 from PIL import Image, ImageTk image = Image.open("lenna.jpg") photo = ImageTk.PhotoImage(image) labe

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np # 高斯金字塔 #金字塔 原理 ==> 高斯模糊+ 降采样 #金字塔 原理 ==>扩大+ 卷积 #降采样 取图像的 偶数行偶数裂 生成的图 def jinzita( level ,img ): temp = img.copy() level = level pyr_img = [] for i in range(level): dst = cv.pyrDown( t

这个全新的Python音乐创作系列,将会不定期更新.写作这个系列的初衷,是为了做一个项目<基于图像特征的音乐序列生成模型>,实时地提取照片特征,进行神经网络处理,生成一段音乐. 千里之行,始于足下.首先我们要做的是,音乐序列怎么在计算机中表达出来. ============== 首先参考知乎上的相关回答,以及PyPI上和音乐相关的第三方库. 来源:https://www.zhihu.com/question/24590883 另见:https://wiki.python.org/moin/Py

http://chuquan.me/2018/09/25/ios-graphics-render-principle/ 通过 图形渲染原理 一文,大致能够了解图形渲染过程中硬件相关的原理.本文将进一步介绍 iOS 开发过程中图形渲染原理. 图形渲染技术栈 下图所示为 iOS App 的图形渲染技术栈,App 使用 Core Graphics.Core Animation.Core Image 等框架来绘制可视化内容,这些软件框架相互之间也有着依赖关系.这些框架都需要通过 OpenGL 来调用 G