摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像形态学转化,包括图像开运算.图像闭运算和梯度运算 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 九.形态学之图像开运算.闭运算.梯度运算>,作者:eastmount. 数学形态学(Mathematical morphology)是一门建立在格论和拓扑学基础之上的图像分析学科,是数学形态学图像处理的基本理论.其基本的运算包括:腐蚀和膨胀.开运算和闭运算.骨架抽取.极限腐蚀.击中击不中变换.形态学梯度.Top-hat变换.颗粒分析.流域变

直接通过python矩阵操作变换,简单高效 org_img = cv2.imread('cat.jpg') img = org_img[:, :, ::-1] 其中,[::-1] 表示顺序相反操作 ,如下面操作: a=[1,2,3,4,5] b=a[::-1] 输出:[5, 4, 3, 2, 1]

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

形态变换 在opencv之膨胀与腐蚀中介绍了Dilation/Erosion的原理.建议先读这一篇,搞懂原理. 这样就可以很轻松地理解为什么本文的这些形态变换可以取得相应的效果. 基于此,我们可以组合出更多的形态变换以达到不同的目的. 有以下几种: Opening Closing Morphological Gradient Top Hat Black Hat Opening 先腐蚀再膨胀,可以把较小的目标去除.比如: Closing 可以把物体内的小黑洞消除.比如: Morphological

1.图像的RGB色彩模式 PIL PIL, Python Image Library PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库 在命令行下的安装方法: pip install pillow from PIL import Image Image是PIL库中代表一个图像的类(对象) from PIL import Image import numpy as np im=np.array(Image.open(r"C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg&q

注:本系列来自于图像处理课程实验.用Matlab实现最主要的图像处理算法 1.Fourier变换 (1)频域增强 除了在空间域内能够加工处理图像以外.我们还能够将图像变换到其它空间后进行处理.这些方法称为变换域方法,最常见的变换域是频域. 使用Fourier变换把图像从空间域变换到频域.在频域内做对应增强处理,再从频域变换到空间域得到处理后的图像. 我们这里主要学习Fourier变换和FFT变换的算法,没有学过通信原理,我对信号.时域分析也不是非常清楚. 2.FFT算法 (1)离散Fourier

原文:Win8 Metro(C#)数字图像处理--2.53图像傅立叶变换  [函数名称] 1,一维FFT变换函数         Complex[] FFT(Complex[] sourceData, int countN)   2,二维FFT变换函数           Complex[] FFT2(byte[] imageData,bool inv)   3,图像傅立叶变换幅度函数     WriteableBitmap FFTImage()   4,图像傅立叶变换相位函数     Wr

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[:,:

图像(MxN)的二维离散傅立叶变换可以将图像由空间域变换到频域中去,空间域中用x,y来表示空间坐标,频域由u,v来表示频率,二维离散傅立叶变换的公式如下: 在python中,numpy库的fft模块有实现好了的二维离散傅立叶变换函数,函数是fft2,输入一张灰度图,输出经过二维离散傅立叶变换后的结果,但是具体实现并不是直接用上述公式,而是用快速傅立叶变换.结果需要通过使用abs求绝对值才可以进行可视化,但是视觉效果并不理想,因为傅立叶频谱范围很大,所以要用log对数变换来改善视觉效果. 在使用l

Pygame中的transform模块可以使得你能够对图像(也就是Surface对象)做各种动作,列如左右上下翻转,按角度转动,放大缩小......,并返回Surface对象.这里列举了transform模块几个常用的方法及作用. 其实transform模块的这些方法使用的都是像素的变换,原理是通过一定的算法将图片进行像素位置修改. 大多数的方法在变换后难免造成一些精度上的损失(flip()方法不会)因此不建议对变换后的Surface对象进行再次变换. 例1 以之前小乌龟的例子,在这里使用smo

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

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 # 这里的文件是图片或者视频 def Save_File( image ): cv.imwrite("1.png", image) #保存 def get_image_info( image ): #获取图像属性 print(""" 图像的高宽通道:%s 图像的大小:%s 图像的位数:%s 图像类别:%s """ %(image.sha

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

准备跟着台湾的一个机器学习课程好好学学python,链接在这http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 该课程开始有一个作业,叫做HW0,实际上与机器学习无关,只是为了验证大家预备编程能力,它包括两个部分,一个是读.DAT格式的数据,一个是图像翻转 这个作业我在windows下基于python2.7完成了,开发环境选择的是pycharm4.0 先上第一个作业上代码: 1 # -*- coding:UTF-8 -*- 2 __auth

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

import aircv as ac import matplotlib.pyplot as plt '''imshow()函数格式为: matplotlib.pyplot.imshow(X, cmap=None) X: 要绘制的图像或数组. cmap: 颜色图谱(colormap), 默认绘制为RGB(A)颜色空间. 其它可选的颜色图谱如下列表: 颜色图谱 描述 autumn 红-橙-黄 bone 黑-白,x线 cool 青-洋红 copper 黑-铜 flag 红-白-蓝-黑 gray 黑-

早些年,微信朋友圈有段时间非常流行这个头像+1的套路,简直逼死强迫症. 将你的 QQ 头像(或者微博头像)右上角加上红色的数字,类似于微信未读信息数量那种提示效果. 类似于图中效果 涉及知识: Python Imaging Library (PIL)图像库,Image, ImageDraw, ImageFont模块 话不多说先上代码: from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont def add_num(img): draw = ImageDraw.Dr

来源:http://www.ido321.com/986.html 一.图形渐变(均在最新版Google中测试) 1.绘制线性渐变 1: // 获取canvas 的ID 2: var canvas = document.getElementById('canvas'); 3: if (canvas == null) 4: { 5: return false; 6: } 7: // 获取上下文 8: var context = canvas.getContext('2d'); 9: // 获取渐变

class torchvision.transforms.Compose(转换) 多个将transform组合起来使用. class torchvision.transforms.CenterCrop(size) 将给定的PIL.Image进行中心切割,得到给定的size,size可以是tuple,(target_height, target_width).size也可以是一个Integer,在这种情况下,切出来的图片的形状是正方形. class torchvision.transforms.R

1.图像转换为矩阵 matrix = numpy.asarray(image) Help on function asarray in module numpy.core.numeric: asarray(a, dtype=None, order=None) Convert the input to an array. Parameters ---------- a : array_like Input data, in any form that can be converted to an