1. 拉普拉斯算子 1.1 简介 一种典型的各向同性的微分算子,可用于检测图像中灰度图片的区域 $$ \nabla^{2} f=\frac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}}+\frac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}} $$ 根据上述的差分近似可以推导出 $$ \nabla^{2} f(x, y)=f(x+1, y)+f(x-1, y)+f(x, y+1)+f(x, y-1)-4 f(x, y) $$ 1.2 锐化过程 使用拉普拉斯过滤

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过

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[:,:

一,定义 二,代码: 要求:拉普拉斯金字塔时,图像大小必须是2的n次方*2的n次方,不然会报错 1 # -*- coding=GBK -*- 2 import cv2 as cv 3 4 5 #高斯金字塔 6 def pyramid_image(image): 7 level = 3#金字塔的层数 8 temp = image.copy()#拷贝图像 9 pyramid_images = [] 10 for i in range(level): 11 dst = cv.pyrDown(temp)

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 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

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

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

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

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

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

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def lapalian_demo(image): #拉普拉斯算子 #dst = cv.Laplacian(image, cv.CV_32F) #内置函数来实现 #lpls = cv.convertScaleAbs(dst) kernel = np.array([[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]]) #自定义来实现 dst = cv.filter

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------二值化(黑0和白 255)------------- #二值化的方法(全局阈值 局部阈值(自适应阈值)) # OTSU #cv.THRESH_BINARY 二值化 #cv.THRESH_BINARY_INV(黑白调换) #cv.THRES_TRUNC 截断 def threshold(img): #全局阈值 gray = cv.cvtColor(img

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def plot( img): plt.hist(img.ravel() , 256 ,[0 ,256]) print(img.ravel()) #统计频次 plt.show() def hist( img ):#反应图像的主要特征 color = ("blue" ,"gre

__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

从即日起到7月20号,项目成员进行了第一次任务分配. 赵同学A.岳同学.周同学,负责了图像数据的情感数据集制作,他们根据自己的经验,对图像进行了情绪提取. 赵同学B全权负责向量映射这一块的网络搭建. 我除了帮助其他成员完成任务以外,还要搭建好音乐生成的LSTM网络,同时预搭建音乐数据集.