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: 本系列分为三个部分,分别为part I、part II以及part III。
print('Image size {}'.format(pic.size)) print('Maximum RGB value in this image {}'.format(pic.max())) print('Minimum RGB value in this image {}'.format(pic.min())) Image size 1618560 Maximum RGB value in this image 255 Minimum RGB value in this image 0 1. 2. 3. 4. 5. 6...
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这类任务的数据集一般是由很多张图像构成,有时候,当原始图像不能直接送入模型中时,需要对其进行一定的预处理操作,这时候就不得不向大家介绍一个十分有用的软件包OpenCV,用它处理图像起来非常方便,OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉库,它轻量且高效,是由一系列C函数和少量C++类构成,支持Python、MATLAB...
总结来说,读取NumPy格式的图片数据到OpenCV中主要是确保你的NumPy数组具有正确的形状和数据类型,然后直接使用OpenCV的函数进行显示或保存。通常,你无需进行额外的格式转换,除非你需要从灰度图像转换到彩色图像(或其他特定的颜色空间转换)。
img_path = PATH_TO_IMAGE image = cv2.imread(img_path) offset_from_center = 10 rotation_angle = 45 width = image.shape[1] pivot_point = (width/2, offset_from_center) rotation_mat = cv2.getRotationMatrix2D(pivot_point, -rotation_angle, 1.) ...
OpenCV 的全称是 Open Source Computer Vision Library, 是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV 是由英特尔公司发起并参与开发, 以 BSD 许可证授权发行, 可以在商业和研究领域中免费使用。 OpenCV 可用于开发实时的图像处理、 计算机视觉以及模式识别程序。 该程序库也可以使用英特尔公司的 IPP 进行加速处理。 代码语言:...
#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): ...
使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析(Part II); 使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析(Part III); 以上为译文,由阿里云云栖社区组织翻译。 译文链接文章原标题《Basic Image Data Analysis Using Numpy and OpenCV – Part 4》 译者:海棠,审校:Uncle_LLD。 文章为简译,更为详细的内容,请查看原文。 更多...
这类任务的数据集一般是由很多张图像构成,有时候,当原始图像不能直接送入模型中时,需要对其进行一定的预处理操作,这时候就不得不向大家介绍一个十分有用的软件包OpenCV,用它处理图像起来非常方便,OpenCV是一个基于BSD许可发行的跨平台计算机视觉库,它轻量且高效,是由一系列C函数和少量C++类构成,支持Python、MATLAB...