在 python 中除了用 opencv,也可以用 matplotlib 和 PIL 这两个库操作图片.本人偏爱 matpoltlib,因为它的语法更像 matlab. 一.matplotlib 1. 显示图片 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import matplotlib.pyplot as plt # plt 用于显示图片 import matplotlib.image as mpimg # mpimg 用于读取图片 import numpy as np   lena

# -*- coding: cp936 -*- from skimage import io,transform,color import numpy as np def convert_gray(f,**args):#图片处理与格式化的函数 rgb=io.imread(f) #读取图片 gray=color.rgb2gray(rgb) #将彩色图片转换为灰度图片 dst=transform.resize(gray,(48,90)) #调整大小,图像分辨率为64*64 return dst da

摘要:本文主要讲解灰度线性变换,基础性知识希望对您有所帮助. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十六.图像的灰度非线性变换之对数变换.伽马变换>,作者:eastmount . 本篇文章主要讲解非线性变换,使用自定义方法对图像进行灰度化处理,包括对数变换和伽马变换. 一.图像灰度非线性变换 图像的灰度非线性变换主要包括对数变换.幂次变换.指数变换.分段函数变换,通过非线性关系对图像进行灰度处理,下面主要讲解三种常见类型的灰度非线性变换. 原始图像的灰度值按照DB=DA×DA/255

一.什么是验证码? 验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写. 是一种用来区分用户是计算机还是人的公共全自动程序. 二.验证码的作用 验证码是一种人机识别手段,最终目的是区分正常用户和机器的操作. 可以防止:恶意破解密码.注册.刷票.论坛灌水,防止黑客对用户的密码进行暴力破解. 一般是提出一个问题,这个问题可以由计算机

  一. 问:这节课学到了什么知识? 答:这节课我学到了很多知识,作为初学者的我,老师给我讲了CorelDEAW的启动,安装,基础知识和应用与用途. 基础知识 位图:是由无数个像素点构成的图像,又叫点阵图. 矢量图图形是一系列由线连接的点绘制出来的图形.它是个独立的个体,具有形状,大小,颜色和轮廓线等属性. 分辨率:有图像.屏幕,输出三种分辨率: 色彩模式;是用来提供将颜色翻译成数字数据的方法: 包括:RBG,CMYK,灰度,LaB模式 文件格式:TIFF的格式:标签图像文件格式是一种主要用来存

在做立体匹配求深度图的时候遇到这个问题,用惯了matlab的rgb2gray,倒是不熟悉python的实现,在网上找到了相关方案,记下来已作备用 RGB到灰度图转换公式: Y' = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B 自定义转换函数: import numpy as np def rgb2gray(rgb): return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.144]) 调用: grayPic = rgb2gray(rgbPic) 即可.

原理 直方图均衡化是一种通过使用图像直方图,调整对比度的图像处理方法:通过对图像的强度(intensity)进行某种非线性变换,使得变换后的图像直方图为近似均匀分布,从而,达到提高图像对比度和增强图片的目的.普通的直方图均衡化采用如下形式的非线性变换: 设 f 为原始灰度图像,g 为直方图均衡化的灰度图像,则 g 和 f 的每个像素的映射关系如下: 其中,L 为灰度级,通常为 256,表明了图像像素的强度的范围为 0 ~ L-1; pn 等于图像 f 中强度为 n 的像素数占总像素数的比例,即原

使用Python实现数字图像处理中如下功能: 彩色图像转成灰度图像 实现图像的相关&卷积操作 实现图像的高斯核卷积 使用的库和python版本如下: imageio:2.9.0 用于读取磁盘中的图片文件 numpy:1.20.3 用于矩阵等操作 matplotlib:3.4.2 用于画图 python:3.8.11 读取图像 在进行图像处理操作前,首先需要对图像进行读取.这里使用imageio库对图片进行读取,并将其转成numpy数组. 下面定义一个covert_img_to_array函数,用

摘要:本篇文章结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十三.基于灰度三维图的图像顶帽运算和黑帽运算>,作者: eastmount. 本篇文章继续深入,结合灰度三维图像讲解图像顶帽运算和图像黑猫运算,通过Python调用OpenCV函数实现. 一.图像顶帽运算 图像顶帽运算(top-hat transformation)又称为图像礼帽运算,它是用原始图像减去图像开运算后的结果,常用于解决由于光照不

摘要:本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 十四.基于OpenCV和像素处理的图像灰度化处理>,作者: eastmount . 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理.基础性知识希望对您有所帮助. 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图

今天在简书,上看到了一个 bmp转jpg的代码,便记录一下. # coding:utf-8 import os from PIL import Image # bmp 转换为jpg,灰度图转RGB def bmpToJpg_grayToRGB(file_path): for fileName in os.listdir(file_path): print(fileName) newFileName = fileName[0:fileName.find(".bmp")]+".j

############################################################################################# ############################图片预处理以及图片裁剪########################################### #########################################################################

比如你在mnist的prototxt中定义图输入是单通道的,也就是channel=1,然后如果直接调用classify.py脚本来测试的话,是会报错,错误跟一下类似. Source param shape is 128 3 32 32; target param shape is 128 1 32 32. 意思就是网络要求输入是1 channel,而你读入的数据是3 channels. 即使你再调用这个脚本之前,已经把图转换成灰度图了,也是不行. 那是因为caffe.io.load_image读

import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline im=plt.imread('../lena.jpg', pyplot.cm.gray) plt.imshow(im) imread()中,第一个参数当然是图像路径和名称,第二个参数设置的是灰度图显示.默认是彩色图,或者把灰度图通过colormap转成彩色图显示.具体可以见下面链接里的, Colormaps选项,可以设置你选者那种colormap方式其实. m

直方图均衡化是使用图像直方图进行对比度调整的图像处理的方法. 该方法通常会增加许多图像的整体对比度,尤其是当图像的可用数据由接近的对比度值表示时. 通过这种调整,强度可以更好地分布在直方图上. 这允许局部对比度较低的区域获得较高的对比度. 直方图均衡化通过有效地分散最频繁的强度值来实现这一点. 实现原理参考自直方图均衡(维基百科) 第一种是自己写的,消耗时间长.第二种参考自opencv-python的直方图均衡 import cv2 import numpy as np def equaliza

1. 基本原理 在灰度图中,像素值的范围为[0, 255],即共有256级灰度.在计算机中,我们使用8比特数来表示每一个像素值.因此可以提取出不同比特层面的灰度图.比特层面分层可用于图片压缩:只储存较高比特层(为什么使用较高层,而不是较低层?通过二进制转换,我们知道较高层在数值中的贡献更大):如使用高四位比特层表示原有的八层比特平面. 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def extract_bit_layer(input_image, layer_num): ''' 提取比特层

1. 基本原理 灰度级分层通常用于突出感兴趣的特定灰度范围内的亮度.灰度级分层有两大基本方法. 将感兴趣的灰度范围内的值显示为一个值(比如0),而其他范围的值为另外一个值(255). 将感兴趣的灰度范围内的值显示为一个值(比如0),而其他范围的值不变. 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def grayscale_layer(input_image, spotlight_range_min, spotlight_range_max, means): ''' 灰度级分层 :para

1. 基本原理 对比度拉伸是扩展图像灰度级动态范围的处理.通过在灰度级中确定两个点来控制变换函数的形状.下面是对比度拉伸函数中阈值处理的代码示例,阈值为平均值. 2. 测试结果 图源自skimage 3. 代码 def contrast_stretch(input_image): ''' 对比度拉伸(此实现为阈值处理,阈值为均值) :param input_image: 输入图像 :return: 对比图拉伸后的图像 ''' input_image_cp = np.copy(input_imag

1. 基本原理 变换形式如下 $$T(r) = c\lg(r+1)$$ c为常数 由于对数函数的导数随自变量的增大而减小,对数变换将输入窄范围的低灰度值扩展为范围宽的灰度值和宽范围的高灰度值压缩为映射为范围窄灰度值.从视觉上,通常是图片变得更亮了 2. 测试结果 对数变换,参数C=1(图源自skimage) 3. 代码 def logarithmic_transformation(input_image, c): ''' 对数变换 :param input_image: 原图像 :param c

例如有一幅图,文件名为"a.jpg'.  读取: from PIL import Image #或直接import Image im = Image.open('a.jpg') 将图片转换成灰度图 :im1 = im.convert('L') 所以 打开图片并转换成灰度图的方法是: im = Image.open('a.jpg').convert('L) 转换图像格式: im.save('aa.gif') 以上代码把a.jpg 打开并转换成灰度图(像素值在0-255之间),然后保存成aa.gif

全局线性变换的公式是s = (r-a)*(d-c)/(b-a)+c,其中a.b是原图片的灰度最小值和最大值,c.d是变换后的灰度值的最小值和最大值.r是当前像素点的灰度值,s是当前像素点变换后的灰度值.该公式可自己画出一个坐标,利用相似三角形性质可轻易得出.所以只要我们得到一个图片的灰度范围,我们就可以自由变换到指定的灰度范围,这种灰度变换也是图像增强的一部分.下面的示例能清晰看出变换后的效果.除了图片的直观显示,我们还可以画出其变换前后的直方图来看出其差异. 代码如下: import cv2