开发者ID:italofernandes84,项目名称:Python-SimpleCV_Course_Examples,代码行数:13,代码来源:ex21.py 示例6: Camera ▲点赞 1▼ # 需要导入模块: from SimpleCV import Image [as 别名]# 或者: from SimpleCV.Image importhistogram[as 别名]#!/usr/bin/pythonfromSimpleCVimportCamera, Display, Imageimport...
Python PIL | Image.histogram() 简介 该函数是Python PIL库中的一个函数之一。PIL(Python Imaging Library)是Python的一个图像处理库,提供了丰富的图像处理方法和各种图像文件格式的读写能力。 Image.histogram()函数可以生成一个图像的直方图。直方图可以展示一张图像在不同灰度级别上的像素数目。通过图像的直方图,...
PIL是Python Imaging Library,它为python解释器提供了图像编辑函数。的Image模块提供了一个具有相同名称的类,用于表示PIL图像。该模块还提供了许多出厂函数,包括从文件加载图像和创建新图像的函数。 Image.histogram()返回图像的直方图。直方图作为像素计数列表返回,源图像中的每个像素值一个。如果图像具有多个波段,则将所有...
在Python中，可以使用OpenCV库来实现和应用HOG特征。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它包含了大量的图像和视频处理功能，包括HOG特征的计算。以下是使用Python和OpenCV实现HOG特征的一个基本示例：```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 image = ...
Python 实现 #!/usr/bin/env python#-*- coding: utf8 -*-"""# Author: klchang # Date: 2018.10 # Description: histogram equalization of a gray image."""from__future__importprint_functionimportnumpy as npimportmatplotlib.pyplot as pltdefhistequ(gray, nlevels=256):#Compute histogramhistogram ...
Functions : 1) hist_curve : returns histogram of an image drawn as curves 2) hist_lines : return histogram of an image drawn as bins ( only for grayscale images ) Usage : python hist.py <image_file> Abid Rahman 3/14/12 debug Gary Bradski ...
1#(1) 载入库,本例使用scikit-Image库2#载入套件3importnumpy as np4importmatplotlib.pyplot as plt5fromskimage.featureimporthog6fromskimageimportdata, exposure7plt.ion()#打开交互模式89#(2) HOG测试:使用Scikit-Image内建的女航天员图像来测试HOG的效果。10#获取测试图片11image =data.astronaut()1213#取得...
1.3 Application of Mask——create a mask: cv2.bitwise_and() Create a mask image withwhite color on the desired regionand black otherwise. code: img = cv2.imread('home.jpg', 0) #create a mask mask = np.zeros(img.shape[:2], np.utint8) #a black image #需了解python的img类 ...
# Python gradient calculation # Read imageim = cv2.imread('bolt.png') im = np.float32(im) / 255.0 # Calculate gradient gx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=1) gy = cv2.Sobel(img, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=1) ...
#roi is the object or region of object we need to find roi = cv2.imread('rose_red.png') hsv = cv2.cvtColor(roi,cv2.COLOR_BGR2HSV) #target is the image we search in target = cv2.imread('rose.png') hsvt = cv2.cvtColor(target,cv2.COLOR_BGR2HSV) ...