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。
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...
from PIL import Image from numpy import * from matplotlib.pyplot import * im1 = array(Image.open('E:\Vision\work2\jiageng.png').convert('L')) im2 = array(Image.open('E:\Vision\work2\jianfa0.jpg').convert('L')) gray() subplot(121) imshow(im1) axis('off') subplot(122) imsho...
image_nd = np.array(image_pil) 3. Tensor tensor to ndarray 直接对tensor调用.numpy()函数即可,如果tensor位于cuda上,需要先运行.cpu() tensor to pil importtorchvision.transforms.functional as F F.to_pil_image(tensor) 需要注意tensor需要是[C, H, W]的格式,并且归一化到[0, 1]区间。
numpy函数 numpy实现旋转一般是使用numpy.rot90对图像进行90度倍数的旋转操作 官方介绍: numpy.rot90(m, k=1, axes=(0, 1))[source] Rotate an array by 90 degrees in the plane specified by axes. Rotation direction is from the first towards the second axis. k: Number of times the array is rot...
importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt 1 图像数值运算 1.1 加法运算 x = np.array...
rawCapture = PiRGBArray(camera, size=(640, 480)) # allow the camera to warmup time.sleep(0.1) # capture frames from the camera forframe in camera.capture_continuous(rawCapture, format="bgr", use_video_port=True): # grab the raw NumPy array representing the image, then initialize the ...
cv2.imshow('gaussianFilter',image4) 5.高斯边缘检测 最终进行高斯边缘检测,代码如下: # 高斯边缘检测 gau_matrix = np.asarray([[-2/28,-5/28,-2/28],[-5/28,28/28,-5/28],[-2/28,-5/28,-2/28]]) img = np....
注意1:Numpy 是经过优化了的进行快速矩阵运算的软件包,所以我们不推荐逐个获取像素值并修改,这样会很慢,能有矩阵运算就不要循环。 注意2:上面提到的方法被用来选取矩阵的一个区域,比如说 前 5行的后3列。对于获取每一个像素值,也许使用Numpy 的 array.item() 和 array.itemset() 会更好,但是返回是标量。如...
简介: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 ...