1. 基本原理 变换形式 $$s=cr^{\gamma}$$ c与$\gamma$均为常数 可通过调整$\gamma$来调整该变换,最常用于伽马校正与对比度增强 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def gamma_transformation(input_image, c, gamma): ''' 伽马变换 :param input_image: 原图像 :param c: 伽马变换超参数 :param gamma: 伽马值 :return: 伽马变换后的图像 ''' inpu

在本篇文章中,我将介绍如何在C#中来调整你想要的图像大小.要实现这一目标,我们可以采取以下几个步骤: 1.首先要获取你想要调整大小的图像: string path = Server.MapPath("~/Images"); System.Drawing.Image img = System.Drawing.Image.FromFile(string.Concat(path,"/3904.jpg")); 2.将图像转换为Bitmap: Bitmap b = new B

翻译自 某大神在Stack Overflow里的自问自答 (一般我们将Bitmap翻译为位图,但为了更好理解,在本文中我将它翻译成图像): 我们在开发的时候,经常需要从服务器中加载图像到客户端中,但有时手机屏幕较小(服务器传来的图像是大图)导致我们需要重新调整图像的大小以适应手机的屏幕.我们可以使用createScaledBitmap方法来调整图像的大小,可当我们使用createScaledBitmap来得到大量的缩略图后(图像数量较大),会导致许多的内存溢出错误(out-of-memory e

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor

title: "Python实现图像边缘检测算法" date: 2018-06-12T17:06:53+08:00 tags: ["图形学"] categories: ["python"] 实现效果 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 from PIL import Image import numpy as np img_name = input("输入要处理的图片\n") #

Python 调用图像融合API 本文记录使用Python,调用腾讯AI开放平台的图像融合API.官网给出的Demo用的是PHP,博主作为Python的粉丝,自然想用它来和『最好的』的语言一较高下,顺便加深对服务调用的理解 官网PHP实现 腾讯的官方文档应该写的非常详细了,可以直接运行的PHP代码如下: <?php // getReqSign :根据 接口请求参数 和 应用密钥 计算 请求签名 // 参数说明 // - $params:接口请求参数(特别注意:不同的接口,参数对一般不一样,请以具

1.理论基础 两个参数  和  一般称作 增益 和 偏置 参数.我们往往用这两个参数来分别控制 对比度 和 亮度 . 你可以把  看成源图像像素,把  看成输出图像像素.这样一来,上面的式子就能写得更清楚些: 其中,  和  表示像素位于 第i行 和 第j列 . 其中,α可以调整图像的对比度,β可以调整图像的亮度. 2.代码如下: #include<iostream> #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace std; using n

这个用例说明Python 的图像基本运算 import numpy as np from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt camera = data.camera() # 将图像前面10行的值赋为0 camera[:10] = 0 # 寻找图像中像素值小于87的像素点 mask = camera < 87 # 将找到的点赋值为255 camera[mask] = 255 # 建立索引 inds_x = np.arange(l

cv2.resize(src, dsize[, dst[, fx[, fy[, interpolation]]]]) -> dst 参数说明: src - 原图 dst - 目标图像.当参数dsize不为0时,dst的大小为size:否则,它的大小需要根据src的大小,参数fx和fy决定.dst的类型(type)和src图像相同 dsize - 目标图像大小.当dsize为0时,它可以通过以下公式计算得出: 所以,参数dsize和参数(fx, fy)不能够同时为0 fx - 水平轴上的比例因子.

本人处理图像的时候经常使用opencv的包,但是 cv2.putText 显示不了中文,所以查找了如何在python在图像上写中文的方法,在伟大的Stack Overflow上面找到一个方法,分享给大家. 本文的 Stack Overflow 网址: https://stackoverflow.com/questions/50854235/how-to-draw-chinese-text-on-the-image-using-cv2-puttextcorrectly-pythonopen imp

在用python处理图像过程中出现如下错误 导致这个错误的原因是im是二维,而lower_green和upper_green是三维,所以无法用inRange处理. 由上图可以看出image本来是具有高.宽.深度信息,但是经过resize之后变成只有高和宽信息导致,导致错误的原因是numpy中resize函数和cv2中resize函数不同. 这里应该用cv2.resize()

(opencv08)cv.resize()调整图像大小 img = cv2.resize(src, dsize, dst=None, fx=None, fy=None, interpolation=None) src 输入图片 dsize 输出图片尺寸 fx,fy 沿x轴,y轴的缩放系数 interpolation 插入方式 INTER_NEAREST 最近邻插值 INTER_LINEAR 双线性插值(默认设置).放大图片用这个,速度快.效果也不错. INTER_AREA 使用像素区域关系进行重

1 概念: 分辨率,指的是图像或者显示屏在长和宽上各拥有的像素个数.比如一张照片分辨率为1920x1080,意思是这张照片是由横向1920个像素点和纵向1080个像素点构成,一共包含了1920x1080个像素点. dpi,是分辨率的表示单位之一.它是英文Dot Per Inch的缩写,意思是"每英寸的点数".上面我们说的1920x1080或者800x600,是没加度量单位的简写,如果写全度量单位,完整的分辨率写法应该是1920x1080dpi或者800x600dpi.dpi也表示每英寸

1. 在用python处理图像数字矩阵时,若对矩阵进行了加减乘除等运算,可能会造成矩阵元素值溢出,然后某些元素值可能都被赋为255:之后若重新显示图像,可能会没有什么变化,此时,可以将运算后的矩阵值转换为int,再返回.2. 还要注意,读取图像然后转为 numpy 数组,此时的数组是 int 矩阵,但是将 numpy 数组经过运算得到的很可能是 float 矩阵,但最后若还要用 numpy 类型的数组进行显示(如plt),则在显示前,需要转为 int 矩阵,否则很可能看不出图像变化.

了解在 HTML 中调整图像大小的不同技术.何时应避免在浏览器端调整大小,以及在 Web 上操作和提供图像的正确方法. 如果您的图像不适合布局,您可以在 HTML 中调整其大小.在 HTML 中调整图像大小的最简单方法之一是使用标签上的height和width属性img.这些值指定图像元素的高度和宽度.这些值以 px 为单位设置,即 CSS 像素. 例如,原始图像为 640×960. 我们可以渲染它的高度为 500 像素,宽度为 400 像素 <img src="https://ik.im

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的明度调整: 我们知道,一般的非线性RGB亮度调整只是在原有R.G.B值基础上增加和减少一定量来实现的,而PS的明度调整原理还得从前面那个公式上去找.我们将正向明度调整公式: RGB = RGB + (255 - RGB) * value / 255 转换为 RGB = (RGB * (255 - value) + 255 * value) / 255, 如果value用1表示最大值255,则为 RGB = RGB * (1 - value) + 25

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的饱和度调整算法,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/22992961 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name = 'D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg' img=io.imread(file_name) img = im

本文用 Python 实现 PS 图像调整中的亮度调整,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/22991683 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name='D:/Image Processing/PS Algorithm/4.jpg'; img=io.imread(file_name) Increment

本文用Python 实现 PS 里的图像调整–黑白,PS 里的黑白并不是简单粗暴的将图像转为灰度图,而是做了非常精细的处理,具体的算法原理和效果图可以参考以前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/22992833 比起之前的程序,对代码进行了优化,完全用矩阵运算代替了 for 循环,运算效率提升了很多.具体的代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt fr

本文用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当增量等于-255时,是图像对比度的下端极限,此时,图像RGB各分量都等于阈值,图像呈全灰色,灰

本文用 Python 实现 PS 中的色彩图,可以看到颜色的各种渐变,具体的效果可以参考以前的博客: http://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/46906849 和之前的程序相比,这里利用矩阵的运算替代了 for 循环,提升了运行的效率. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy.matlib from sk