图像处理

本文首发于个人博客 https://kezunlin.me/post/59afd8b3/ ，欢迎阅读最新内容！ speed up opencv image processing with OpenCL <!--more--> Guide OpenCL is a framework for writing programs that execute on these heterogenous platforms. The developers of an OpenCL library utilize all OpenCL compatible devices (CPUs, GPUs, DSPs, FPGAs etc) they find on a computer / device and assign the right tasks to the right processor. Keep in mind that as a user of OpenCV library you are not developing any OpenCL library. In fact you are not even a user of the OpenCL library because all the details are hidden behind the transparent API

何为Tesseract？ Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发，至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。然而，HP不久便决定放弃OCR业务，Tesseract也从此尘封。数年以后，HP意识到，与其将Tesseract束之高阁，不如贡献给开源软件业，让其重焕新生。在2005年，Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得，并委托Google对其进行改进、优化工作。 Tesseract目前已作为开源项目发布在Google Project，它与Leptonica图片处理库结合，可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本，我们还可以不断训练自己的库，使图像转换文本的能力不断增强。如果团队深度需要，还可以以它为模板，开发出符合自身需求的OCR引擎。 Tesseract基本工作原理： Tesseract安装教程： 1. tesseract下载地址：https://digi.bib.uni-mannheim.de/tesseract/ 2.下载完成后双击安装包，选择路径，选择语言后继续下一步直到安装成功 3.配置Tesseract的环境变量 4.查看安装结果 在cmd中输入tesseract –v 有结果如下图，则说明安装成功： Tesseract使用教程： bat调用Tesseract在cmd中进入图片所在目录，输入

< python PIL - 批量图像处理 - 变换自定义图像大小 > 直接用python自带的PIL图像库，对一个文件夹下所有jpg/png的图像进行自定义像素变换 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir,width=48,height=48): img=Image.open(jpgfile) try: new_img = img.resize((width, height), Image.BILINEAR) if new_img.mode == 'P': new_img = new_img.convert("RGB") if new_img.mode == 'RGBA': new_img = new_img.convert("RGB") new_img.save(os.path.join(outdir, os.path.basename(jpgfile))) except Exception as e: print(e) for jpgfile in glob.glob("C:/Users/62473/Desktop/qqhead/*.png"): # print(jpgfile) convertjpg(jpgfile,"C:/Users/62473

Luminar 4 for mac是Mac os系统一款全新照片编辑工具Luminar 4 with Libraries，预计会成为Lightroom的有力竞争对手。本次更新带来了多项新升级，其中包括增加多种新功能、提升软件处理速度、加入对Photoshop插件的支持，以及对UI进行改进等。新增对八种语言的支持，更多的文件输出格式，还有更好的滤镜和JPEG文件处理能力，功能齐全。 https://www.macdown.com Luminar 4 for mac功能特色 1、你美丽的照片。在一个全新的规模。 方便地浏览，评分，分组您的照片等等...... 使用Luminar Libraries，您的照片将成为关注的焦点。漂亮的界面提供了一个时尚的画布，可以享受您的所有图像，而不会产生额外的干扰。 2、Luminar适应您的风格。以及你最需要的照片。 通过工作区，您可以即时访问功能强大的工具，这些工具最适合您选择的照片风格。Luminar拥有景观，肖像，空中，黑白等工作空间。 专业的 专业摄影师最重要的工具，可以进行强大的编辑，具有最大的灵活性。具有Raw Develop，Dehaze，Advanced Contrast等功能。 快速和令人敬畏 三个神奇的滑块，无需额外的努力即可制作精美的图像。具有Saturation / Vibrace

有这么一副图像，可以看到，图像上有很多噪点： 高频信号，就好像平地耸立的山峰： 看起来很显眼。 平滑这座山峰的办法之一就是，把山峰刨掉一些土，填到山峰周围去。用数学的话来说，就是把山峰周围的高度平均一下。 平滑后得到： 4.2 计算 卷积可以帮助实现这个平滑算法。 有噪点的原图，可以把它转为一个矩阵： 然后用下面这个平均矩阵（说明下，原图的处理实际上用的是正态分布矩阵，这里为了简单，就用了算术平均矩阵）来平滑图像： 记得刚才说过的算法，把高频信号与周围的数值平均一下就可以平滑山峰。 比如我要平滑a1,1a1,1 点，就在矩阵中，取出a1,1a1,1点附近的点组成矩阵 f ,和 g 进行卷积计算后，再填回去 要注意一点，为了运用卷积， g 虽然和 f 同维度，但下标有点不一样： 来源： https://www.cnblogs.com/kuangrenyufeng/p/11897057.html

学前了解： 在PHP中可以通过GD库处理图像 php的扩展 创建一个图像应该完成如下所示的四个基本步骤： 1.创建图像 imagecreatetruecolor()//新建一个真彩色图像 1.2.打开服务器或网络文件中已经存在的GIF,JPEG,PNG,WBMP格式图像 imagecreatefromjpeg() imagecreatefrompng() imagecreatefromgif() imagecreatefromwbmp() 2.绘制图像 1.imagecolorallocate()//分配颜色 2.imagefill()//区域填充 3.imagesetpixel()//画一个单一像素 4.imageline()//画一条线段 5.imagerectangle()//画一个矩形 6.imagestring()//水平地画一行字符串 7.imagettftext()//用 TrueType 字体向图像写入文本 8.imagettfbbox()//计算 TrueType 文字所占区域 9.imagecopy()//拷贝图像的一部分 10.imagecopymerge()//拷贝并合并图像的一部分 11.imagecopyresampled()//重采样拷贝部分图像并调整大小 3.输出图像 header(); 如果你是在页面上直接显示图片 需要添加，告诉浏览器

Vectoraster 是一款Mac上的一款用于创建基于矢量图的栅格图案以及基于位图图像的半调图的工具，Vectoraster Mac包含多种模式，可以让用户轻松创建和编辑图像，并且支持导出为EPS、PDF、TIFF等格式，是一款非常实用的图像处理工具。欢迎有需求的朋友来本站下载！ https://www.macdown.com Vectoraster Mac 软件介绍 Vectoraster for Mac创建基于矢量图的栅格图案以及基于位图图像的半调图的工具，是一款非常实用的图像处理工具，它可以导出为多种文件类型，如 EPS，PDF，Tiff 图像，或者是方便的复制到其他图像软件中。Vectoraster是一个图形工具，用于创建基于位图图像的基于矢量的光栅图案和半色调。 栅格图案和点形状可以自由配置以产生多种不同的样式，并随着您更改参数而实时显示栅格结果。 然后，可以轻松地将栅格导出为EPS或PDF文件的载体，也可以将图像导出为JPEG，PNG或TIFF，或者直接复制并粘贴到大多数图形软件中。 Vectoraster Mac软件特色 1、点 许多不同的点形状类型，包括圆，多边形，字体字符和导入的自定义矢量形状或图像。 详细控制你想要点形状，变换和颜色在光栅上的变化。 根据源图像，您在Vectoraster中定义的渐变或组合，栅格点的变化情况。 高级线条光栅模式，线宽不同而不是点

Pillow 是一个对 PIL 友好的分支，作者是 Alex Clark 和贡献者。而 PIL 是一个 Python 图像处理库，作者是 Fredrik Lundh 和贡献者. 官方文档链接 https://pillow-cn.readthedocs.io/zh_CN/latest/ 来源： https://www.cnblogs.com/772933011qq/p/11833932.html

OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库。提供了很多图像处理常用的工具 批注：本文所有图片数据都在我的 GitHub仓库 读取图片并显示 import numpy as np import cv2 as cv original = cv.imread('../machine_learning_date/forest.jpg') cv.imshow('Original', original) 显示图片某个颜色通道的图像 blue = np.zeros_like(original) blue[:, :, 0] = original[:, :, 0] # 0 - 蓝色通道 cv.imshow('Blue', blue) green = np.zeros_like(original) green[:, :, 1] = original[:, :, 1] # 1 - 绿色通道 cv.imshow('Green', green) red = np.zeros_like(original) red[:, :, 2] = original[:, :, 2] # 2 - 红色通道 cv.imshow('Red', red) 图像剪裁 h, w = original.shape[:2] # (397, 600) l, t = int(w / 4), int(h / 4) # 左上 r,

python图像处理库pillow 安装 pip install pillow 使用 导入 from PIL import pillow 读取图像 picture = Image.open('test.jpg') 新建图像 picture = Image.new('RGB', (200, 200), 'red') 第一个参数是mode即颜色空间模式，第二个参数指定了图像的分辨率(宽x高)，第三个参数是颜色。 可以直接填入常用颜色的名称。如'red'。 也可以填入十六进制表示的颜色，如 #FF0000 表示红色。 还能传入元组，比如(255, 0, 0, 255)或者(255， 0， 0)表示红色。 保存图像 picture.save('test.jpg') 图像坐标 (左， 顶， 右， 底) 常用属性 # 文件名 print(image.filename) # 文件格式 print(image.format) # 文件模式 print(image.mode) # 文件大小 print(image.size) # 文件宽度 print(image.width) # 文件高度 print(image.height) # 文件信息 print(image.info) 常用方法 # 剪切 croped_im = image.crop((0, 0, 200, 200)) croped_im