最近在工作中遇到了这个一个需求,用户设定地理围栏,后台获取到实时位置信息后通过与围栏比较,判断是否越界等. 这个过程需要用到数据协议为GEOjson,通过查阅资料后,发现python的shapely库可以非常简单的解决这个问题,接下来演示一下我处理这个问题的过程. 测试数据: 通过http://geojson.io/来获得测试数据,如下图,在地图上绘制了一个多边形设为地理围栏,分别取了围栏内外两个点来进行测试. 得到GEOjson数据如下: { "type": "Featur

[python图像处理]图像的缩放.旋转与翻转 图像的几何变换,如缩放.旋转和翻转等,在图像处理中扮演着重要的角色,python中的Image类分别提供了这些操作的接口函数,下面进行逐一介绍. 1.图像的缩放 图像的缩放使用resize()成员函数,直接在入参中指定缩放后的尺寸即可,示例如下: #-*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image #读取图像im = Image.open("lenna.jpg")im.show() #原图像缩放为12

默认情况下,Python程序使用一个CPU以单个进程运行.不过如果你是在最近几年配置的电脑,通常都是四核处理器,也就是有8个CPU.这就意味着在你苦苦等待Python脚本完成数据处理工作时,你的电脑其实有90%甚至更多的计算资源就在那闲着没事干! 得益于Python的 concurrent.futures 模块,我们只需3行代码,就能将一个普通数据处理脚本变为能并行处理数据的脚本! 普通Python处理数据方法 比方说,我们有一个全是图像数据的文件夹里面含有2000张彩色图片,用Python将每

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:PNG图像生成MP4 需求 需要将多张*.PNG图像,生成mp4格式的视频文件. 实现 利用Python中image库生成*.gif格式图像,但是图片未经压缩,文件体量较大. moviepy库将*.gif格式图像转换为*.mp4格式视频文件,文件可以压缩90%. easygui库制作一个简单的GUI界面. 清华大学Python镜像源:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 代码 import imageio as ig import os

摘要:本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 八.图像腐蚀与图像膨胀>,作者: eastmount . 本篇文章主要讲解Python调用OpenCV实现图像腐蚀和图像膨胀的算法,基础性知识希望对您有所帮助. 1.基础理论 2.图像腐蚀代码实现 3.图像膨胀代码实现 一. 基础知识 (注:该部分参考作者论文<一种改进的Sobel算子及区域择优的身份证智能识别方法>) 图像的膨胀(Dilation)和腐

摘要:本文讲解常见的图像特效处理,从而让读者实现各种各样的图像特殊效果,并通过Python和OpenCV实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十四.图像特效处理之毛玻璃.浮雕和油漆特效>,作者:eastmount. 一.图像毛玻璃特效 图像毛玻璃特效如图所示,左边为原始图像,右边为毛玻璃特效图像.它是用图像邻域内随机一个像素点的颜色来替代当前像素点颜色的过程,从而为图像增加一个毛玻璃模糊的特效. PS:该图片为作者去喀纳斯拍摄,真心美! Python实现代码主要是通过双层循

CentOS 6.5 自带的Python 2.6.6 箭头以及退格键(Backspace)可正常使用: 自定义所安装的Python 2.7.6却发现箭头以及退格键(Backspace)在使用的时候出现异常: 这是由于新升级的Python2.7.6缺少readline开发包的原因: 后重新编译.安装Python 2.7.6,发现make install的时候,最后确实提示缺少readline库: ---------------------------------------------------

2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在

本章主要讲解 图像的读取方式.灰度化操作.图像转化为矩阵的方法 假设 strImgPath是图像的路径, img对象将图片读入到内存中 读取图像的第一种方式:skImage from skimage import io img=io.imread(strImgPath) # 读出的3D 读取图像的第二种方式:matplotlib import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片 import matplotlib.pyplot as plt # plt

//2019.07.141.matplotlib模块输出函数图像应用时主要用的是它的ptplot模块,因此在导入使用该模块时可以直接用以下语句:import matplotlib.pyplot as plt2.matplotlib模块输出图线时它得到坐标轴数值以及标题正常默认是英文形式,而如果需要在转换成为中文形式并且需要正常输出负号则需要用以下两句python语句设置一下,这样便可以正常输出中英文两种形式标题与带负号的坐标数值:plt.rcParams["font.sans-serif&quo

处理图像不是一项简单的任务.对你来说,作为一个人,很容易看着某样东西然后马上知道你在看什么.但电脑不是这样工作的. 对你来说太难的任务,比如复杂的算术,或者一般意义上的数学,是计算机毫不费力就能完成的.但在这里,情况正好相反--对你来说很琐碎的任务,比如识别图像中的猫或狗,对电脑来说真的很难.在某种程度上,我们是天造地设的一对.至少现在是这样. 虽然图像分类和涉及到一定程度计算机视觉的任务可能需要大量的代码和扎实的理解,但是从格式良好的图像中读取文本在Python中却是简单的,并且可以应用于许多

一,分块处理超大图像的二值化问题   (1) 全局阈值处理  (2) 局部阈值 二,空白区域过滤 三,先缩放进行二值化,然后还原大小 np.mean() 返回数组元素的平均值 np.std() 返回数组元素的标准差 一,分块处理超大图像的二值化问题  (1) 全局阈值处理   (2) 局部阈值 1 import cv2 as cv 2 import numpy as np 3 4 """ 5 def big_image_binary(image): 6 print(image

之前在看卷积神经网络,很好奇卷积到底是什么,最后看到了这篇文章http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029,讲得很清楚,这篇文章中提到了对图像的滤波处理就是对图像应用一个小小的卷积核,并给出了以下例子: 可以用opencv的卷积函数来实现卷积: import matplotlib.pyplot as plt import pylab import cv2 import numpy as np img = plt.imread("api

目录 1. 读入图片并显示 import cv2 img = cv2.imread("longmao.jpg") cv2.imshow("longmao", img) cv2.waitKey(0) #等待按键,0表示永久等待 cv2.destroyAllWindows() #完成之后销毁窗体 2. RGB通道分离 基于numpy数组的方法 r = img[:, :, 2] g = img[:, :, 1] b = img[:, :, 0] 注意:OpenCV读取的顺

绘制一副3D图像 draw3D(X,Y,Z, angle) import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #X,Y,Z are np.array #angle is a tuple, stands for the initial view angle of 3D figure def draw3D(X,Y,Z, angle): fig = plt.fi

''' RGBA值:指定颜色中的红.绿.蓝和alpha(透明度)的值 RGBA                                            名称 (255,255,255,255)            White (0,128,0,255)                     Green (128,128,128,255)            Gray (0,0,0,255)                                   Black (25

git:https://github.com/linyi0604/Computer-Vision # coding:utf-8 import cv2 img = cv2.imread("../data/mm1.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img = cv2.putText(img, "hello world!", (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1.2, (0, 255, 0), 2) "

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

导入必要的库 import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 绘制softmax函数图像 fig = plt.figure(figsize=(6,4)) ax = fig.add_subplot(111) x = np.linspace(-10,10) y = sigmoid(x) a

图像的膨胀(Dilation)和腐蚀(Erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像中的极大区域和极小区域.其中膨胀类似于“领域扩张”,将图像中的高亮区域或白色部分进行扩张,其运行结果图比原图的高亮区域更大:腐蚀类似于“领域被蚕食”,将图像中的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小. 1.图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下: 该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫