图像处理

相关包 matplotlib PIL cv2 numpy 各种操作 读取图片 1 matplotlib.pylab import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = plt.imread( 'examples.png' ) print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img)) [out] (<type 'numpy.ndarray' >, dtype( 'float32' ), 0.0 , 1.0 ) # matplotlib读取进来的图片是float，0-1 2 PIL.image.open from PIL import Image import numpy as np img = Image.open( 'examples.png' ) print(type(img), np.min(img), np.max(img)) img = np.array(img) # 将PIL格式图片转为numpy格式 print(type(img), img.dtype, np.min(img), np.max(img)) [out] (< class ' PIL . PngImagePlugin . PngImageFile '>, 0, 255) # 注意，

参考博客： https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50747084 Polygon 定义： draw.polygon(xy,options) 含义：绘制一个多边形。 多边形轮廓由给定坐标之间的直线组成，在最后一个坐标和第一个坐标间增加了一条直线，形成多边形。 坐标列表是包含 2 元组 [(x,y),…] 或者数字 [x,y,…] 的任何序列对象。它最少包括 3 个坐标值。 变量 options 的 fill 给定多边形内部的颜色，也可以使用outline给定多边形边框的颜色 from PIL import Image,ImageDraw image_path = 'LB1gXi2JVXXXXXUXFXXXXXXXXXX.jpg' image = Image.open(image_path) #创建一个可以在给定图像上绘图的对象 draw = ImageDraw.Draw(image) draw.polygon([(902,1217),(1288,1215),(1288,1269),(903,1271)], outline=(255,0,0)) image.show() 输出： 文章来源: Python图像处理库PIL的ImageDraw模块之画出四边形

Anaconda: https://www.anaconda.com/download/ Python_whl: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#opencv cv2.IMREAD_COLOR：彩色图像 cv2.IMREAD_GRAYSCALE：灰度图像 import cv2 # opencv读取的格式是BGR import matplotlib . pyplot as plt import numpy as np % matplotlib inline # img读入的本质上就是数组 img = cv2 . imread ( 'cat.jpg' ) #图像的显示,也可以创建多个窗口 cv2 . imshow ( 'image' , img ) # 等待时间，毫秒级，0表示任意键终止 cv2 . waitKey ( 0 ) cv2 . destroyAllWindows () 我们来将上述图像显示的代码封装成一个函数 def cv_show ( name , img ): cv2 . imshow ( name , img ) cv2 . waitKey ( 0 ) cv2 . destroyAllWindows () 我们可以看看图像的各种基本信息 print ( img . shape ) # 图片形状(h, w, c)

PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库，只支持到Python2.7。 Pillow是PIL的一个派生分支，在Python3标准库中用Pillow代替PIL。 Pillow官网： https://pillow.readthedocs.io/en/latest/handbook/index.html 下面是使用例子，用法可见代码注释。 from PIL import Image , ImageFilter , ImageGrab , ImageDraw , ImageFont # 创建图片：宽800*高600，红色 imNew = Image . new ( 'RGB' ,( 800 , 600 ),( 255 , 0 , 0 )) # 显示图片 #imNew.show() # 抓取屏幕 imGrab = ImageGrab . grab () imGrab . save ( 'grab.jpg' , 'jpeg' ) # 打开图片 im = Image . open ( '1.jpg' ) # 复制图片 im1 = im . copy () im2 = im . copy () im3 = im . copy () im4 = im . copy () im5 = im . copy () im6 = im . copy ()

　　图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 　　图像识别是人工智能的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 如果你想要系统地学习人工智能

为了加深对各个像素点的理解，以及增强对内存空间操作的使用技巧，举例两个Mat类对象的卷积和。用到的方法有三种： 1.指针访问 2.动态地址计算 3.迭代器的使用 算法的基本思想是，Mat类变量中的矩阵f（x1，y1）（需要求卷积的矩阵）与Mat类变量中的矩阵g（x2，y2）（核矩阵），各相同位置相乘求和。本算法是求卷积中必不可少的一部分。 # include <opencv2\core\core.hpp> # include <iostream> using namespace cv ; using namespace std ; //四种算法 //第一种 利用.ptr 和 [] double rectReduce1 ( Mat & mat1 , Mat & mat2 ) { int nl = mat1 . rows ; int nc = mat2 . cols ; double sum = 0 ; for ( int i = 0 ; i < nl ; i ++ ) { //获取每一行的首地址 double * data1 = mat1 . ptr < double > ( i ) ; double * data2 = mat2 . ptr < double > ( i ) ; for ( int j = 0 ; j < nc ; j ++ ) { //利用每一行的首地址

https://blog.csdn.net/anqijiayou/article/details/79835853 Python下opencv使用笔记（图像频域滤波与傅里叶变换） 2018-04-06 19:07:26 一只程序喵 阅读数 980 更多 分类专栏： python+opencv 本文转载自 https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了，这篇文章对我帮助很大，记录下方便再次阅读。 Python下opencv使用笔记（图像频域滤波与傅里叶变换） 前面曾经介绍过空间域滤波，空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算，实现对图像的处理，这种方法直接对图像空间操作，操作简单，所以也是空间域滤波。 频域滤波说到底最终可能是和空间域滤波实现相同的功能，比如实现图像的轮廓提取，在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就可以提取，而在频域内，我们使用一个高通滤波模板（因为轮廓在频域内属于高频信号），可以实现轮廓的提取，后面也会把拉普拉斯模板频域化，会发现拉普拉斯其实在频域来讲就是一个高通滤波器。 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内，那么把图像变到频域内的方法就是傅里叶变换。关于傅里叶变换，感觉真是个伟大的发明，尤其是其在信号领域的应用，对于傅里叶变换的理解，要是刚接触这个东西

摘要：本文主要介绍了图像处理中的一个小项目——切除扫面件周边的白边。首先提出了解决问题的算法解决方案，然后进行了代码实现，最后对这一过程中可能存在的问题进行了总结。 1、问题描述 在进行文件扫描时，可能会存在一些白边问题，使得扫面件的质量不佳，如下图。当我们采用人工裁剪时，效率可能会比较差，因此需要设计一种解决方案来解决这一问题。 2、解决思路 在解决这一问题时，提出的方案是这样的：首先将文件进行识别，找出其边框线，用边框线构成的矩形框在原图上取图，最终得到去除边框的扫面件。 3、代码演示 1 #include<iostream> 2 #include<opencv2/opencv.hpp> 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 const char *InPut = "输入图像"; 8 const char *OutPut = "边框图像"; 9 const char *finalPut = "输出图像"; 10 11 Mat src; 12 13 int ThresholdValue = 13; 14 const int maxLevel = 255; 15 16 void FindROI(int,void *) { 17 Mat srcGray,EdgeImage; 18 Rect box; 19 Mat

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