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本文目的是尝试实现一些基本图像处理技术的基础知识,出于这个原因,本文继续使用 SciKit-Image,numpy数据包执行大多数的操作,此外,还会时不时的使用其他类型的工具库,比如图像处理中常用的OpenCV等: 本系列分为四个部分,分别为part I、part II、part III及part IV。
2.2.3 基于numpy.array访问图像数据 我们已经知道在OpenCV中加载图像最简单(也是最常见)的方法是使用imread函数。我们还知道这将返回一幅图像,它实际上是一个数组(是二维还是三维取决于传递给imread的参数)。 numpy.array类对数组操作进行极大的优化,它允许某些类型的批量操作,而这些操作在普通Python列表中是不可用的。
num_rows,num_cols),dtype=int)#Did manipulationsformy project where my array values went way over...
''' 方式一:使用OpenCV ''' img1=cv2.imread(imagePath) print("img1:",img1.shape) print("img1:",type(img1)) print("-"*10) '''方式二:使用PIL''' img2=Image.open(imagePath) print("img2:",img2) print("img2:",type(img2)) #转换成np.ndarray格式 img2=np.array(img2) print(...
摘要: 使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析第四部分,主要包含阈值法、边缘检测、线型检测等操作 图像 本文是使用python进行图像基本处理系列的第四部分,在本人之前的文章里介绍了一些非常基本的图像分析操作,见文章《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析Part I》、《使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析 Part...
#Use PIL to access image data from PIL import Image img = Image.open('monalisa.jpg') #Create array from image data M = np.array(img) #Display array from image data display(Image.fromarray(M)) 1、缩小图像 def reduce_image_size_by_n(image, n): ...
#Use PILtoaccessimage datafromPILimportImage img = Image.open('monalisa.jpg') #Createarrayfromimage data M = np.array(img) #Displayarrayfromimage data display(Image.fromarray(M)) 1、缩小图像 def reduce_image_size_by_n(image, n): ...
#include <opencv2/opencv.hpp> #include<pybind11/pybind11.h> #include <pybind11/embed.h> #include <pybind11/numpy.h> #include "imageHeader.h" namespace py = pybind11; using namespace py::literals; //Python->C++ Mat cv::Mat numpyToMat_Gray(py::array_t<unsigned char>& ...
#Use PIL to access image data from PIL import Image img = Image.open('monalisa.jpg') #Create array from image data M = np.array(img) #Display array from image data display(Image.fromarray(M)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...