from imgaug.augmentables.bbs import BoundingBox, BoundingBoxesOnImage 1. 原图画出框 bbs = BoundingBoxesOnImage([BoundingBox(x1=80, x2=140, y1=70, y2=150)], shape=image.shape) ia.imshow(bbs.draw_on_image(image, size=2)) 1. 2. 在下面的代码中,使用平移百分比来移动图像,扩大边界框,并...
#课后题 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.linspace(-np.pi,np.pi,256) y1 = np.sin(x) y2 = np.cos(x) plt.plot(x,y1,"b-",lw = 2.5,label = "正弦sin()") ...
draw_boxes(image, out_scores, out_boxes, out_classes, class_names, colors) # Save the predicted bounding box on the image image.save(os.path.join("out", image_file), quality=90) # Display the results in the notebook output_image = scipy.misc.imread(os.path.join("out", image_file)...
5:变换图像和bounding box 6:打印坐标 7:增强前后的图像显示 部分代码如下 import imgaug as iafrom imgaug import augmenters as iaaimport matplotlib.pyplot as pltia.seed(1)image = ia.data.quokka(size=(256, 256))# 定义2个bounding boxbbs = ia.BoundingBoxesOnImage([ia.BoundingBox(x1=65, y1=10...
from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray import matplotlib.pylab as pylab from skimage.morphology import binary_erosion, rectangle def plot_image(image, title=''): pylab.title(title, size=20), pylab.imshow(image) pylab.axis('off') # comment this line if you want axis...
在本节中,我们将演示如何使用 scikit image 的形态学模块中的函数来实现一些形态学操作,首先对二值图像进行形态学操作,然后对灰度图像进行形态学操作。 二进制运算 让我们从二值图像的形态学操作开始。在调用函数之前,我们需要创建一个二进制输入图像(例如,使用具有固定阈值的简单阈值)。 腐蚀 侵蚀是一种基本的形态...
image.size[0]+image.size[1])// 300fori,cinreversed(list(enumerate(out_classes))):predicted_class=class_names[c]box=out_boxes[i]score=out_scores[i]label='{} {:.2f}'.format(predicted_class,score)draw=ImageDraw.Draw(image)label_size=draw.textsize(label,font)top,left,bottom,right=box...
bbs = BoundingBoxesOnImage([BoundingBox(x1=10, x2=520, y1=10, y2=300)], shape=image.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 在原始图像上方显示边框 复制 ia.imshow(bbs.draw_on_image(image, size=2)) 1. 在下面的代码中,我们使用 translate_percentage 移动图像,扩大边界框并将其应用于图像上 ...
# matplotlib.pyplot 是一个python 的画图工具。下面用这个来可视化 import matplotlib.pyplotasplt import tensorflowastf # 读取图像的原始数据 picture_path ='kd.jpg' image_raw_data = tf.gfile.FastGFile(picture_path,'rb').read() with tf.Session()assess: ...
OpenCV的这个特殊之处还是需要注意的,比如在Python中,图像都是用numpy的array表示,但是同样的array在OpenCV中的显示效果和matplotlib中的显示效果就会不一样。下面的简单代码就可以生成两种表示方式下,图6-1中矩阵的对应的图像,生成图像后,放大看就能体会到区别:...