wc = wc.recolor(color_func=ImageColorGenerator(mask)) # 保存词云 wc.to_file('result.png') 其中article.txt为我们的词云的文本素材,而rose.png则是词云轮廓(该图片背景应该为严格的白色或者透明),原图和实现效果如下: 还是非常美的。更多详细内容可以参考。3、风格迁移——努力变成你喜欢的样子 风格迁移,顾...
``` # Python script to resize and crop images from PIL import Image def resize_image(input_path, output_path, width, height): image = Image.open(input_path) resized_image = image.resize((width, height), Image.ANTIALIAS) resized_image.save(output_path) def crop_image(input_path, output...
```# Python script to download images in bulk from a websiteimport requestsdef download_images(url, save_directory):response = requests.get(url)if response.status_code == 200:images = response.json() # Assuming the API returns...
image = Image.open("唤醒手腕.jpg") image_crop = image.crop(box=(300, 300, 800, 700)) # image_crop.show() print('before resize: ', image.size) image_resize = image.resize((500, 400), resample=Image.LANCZOS, box=(100, 100, 1200, 800), reducing_gap=5.0) print('after resize: ...
Resize 第一个有用的函数允许我们使用(宽度,高度)形状调整图像大小。这个类使我们看到了所有其他的初始化方式。我们实例化一个对象,该对象的大小被参数化。在我们的例子中,所有样本(图像和目标)将以相同的尺寸返回。使用此类型的功能,我们可以轻松地以所需方式处理图像和目标。
下面的例子中第1个resize直接指定新图像的大小为800×800,第2个例子则设置新图像的宽度为原始图像的0.5倍,高度为0.3倍: importcv2 print('VX公众号: 桔子code / juzicode.com') print('cv2.__version__:',cv2.__version__) img1 = cv2.imread('..\\lena.jpg') ...
.resize(0.2)) clip.write_gif("动图搞定了.gif",fps=8) 我们原始视频素材是尺寸1920*1080,帧率是30。 视频属性 本次转动图的参数设定如下: subclip((2,4.5),(2,6.0)选取的是整个视频从2.45秒到2.60秒 resize(0.2)尺寸大小改为原始大小的0.2也就是1...
1、自动化office，包括对excel、word、ppt、email、pdf等常用办公场景的操作，python都有对应的工具库，...
original_photo.resize((200, 200))#if not _should_use_dynamic_quality():#default_ssim = get_ssim_at_quality(photo, hi)#return hi, default_ssim#95 is the highest useful value for JPEG. Higher values cause different behavior#Used to establish the image's intrinsic ssim without encoder ...
from PIL import Image def convert_L(): image = Image.open("D:/pytorch_code/pytorch_study/fusion_datasets/1.jpg") image_L = image.convert('L') image.show() image_L.show()图像插入一个维度# 输入数据 img = get_picture(pic_dir, transform) # 输入的图像是【3,256,256】 ...