我想用Matlab编写一个代码。有一张大小的图片(258,320)。这是一幅彩色图片。我想用一个彩色频道显示图像。尝试从图像的一行绘制值。
% Color planes
img = imread('fruit.png');
imshow(img);
disp(size(img));
% TODO: Select a color plane, display it, inspect values from a row
img_blue = img(:,:,2);
imshow(img_blue);
plot(img_blue(150,0));
我得到了一个错误error: i
我正在用Python做一些图像反褶积,反卷积图像是在一个具有三个轴的numpy数组中产生的:x、y和RGB。所以一个典型的数组有一个3000 x 3000 x 3的形状。
我希望将结果输出为某种类型的图像文件。PNG、TIFF、JPEG或任何其他广泛使用的格式都可以。
我的问题是,像imageio.imsave这样的函数编写文件时,每个彩色平面的精度只有8位。我需要更多的动态范围。对于imageio.imsave有一个“实验性”的bits参数,但是它似乎对RGB图像没有影响。
是否有一种方法可以输出一个数字数组作为RGB图像,每个彩色平面的精度为16或32位?
我正在使用人脸检测算法MTCNN,它需要NumPy,而当我试图读取灰度图像时,NumPy抛出一个错误。该错误来自于在试图处理灰度图像时以(0,2,1,3)为轴调用NumPy的转置函数。在彩色图像上使用相同的轴调用相同的函数,它们工作得很好,只有当图像是灰度时才会中断。
下面是我使用的代码的一小段:
from matplotlib import pyplot
from mtcnn.mtcnn import MTCNN
import cv2
for filename in os.listdir("E:\\UTKFace"):
name_path = "E:\\UT
使用Python的PIL模块,我们可以将数字图像读取为整数的array,
from PIL import Image
from numpy import array
img = Image.open('x.jpg')
im = array(img) # im is the array representation of x.jpg
我想知道PIL如何将图像解释为array?首先,我尝试了这个
od -tu1 x.jpg
它确实给出了一个数字序列,但是PIL如何将彩色图像解释为3D数组?
简而言之,我的问题是,我想知道如何在不使用任何像PIL这样的模块的情况下获得彩色图像的数
我有一个numpy数组,它是形状(高度,宽度,3)的彩色图像"img“,以及形状(高度,宽度)的深度numpy数组。我想创建一个RGBD图像并显示它,为此我执行以下操作: o3d.geometry.RGBDImage.create_from_color_and_depth(img, depth) 但是我得到了一个错误: TypeError: create_from_color_and_depth(): incompatible function arguments. The following argument types are supported:
1. (color:
我已经将图像从RGB转换为黑白,然后我想将其转换回RGB,但我有一个问题:
我的代码:
int width=zoomedImage->width;
int height=zoomedImage->height;
TempImage=cvCreateImage(cvSize(width,height),IPL_DEPTH_8U,1);
cvCvtColor(zoomedImage, TempImage,CV_RGB2GRAY);
cvThreshold(
我把彩色图像的三个通道分开了。我创建了一个与图像大小相同的新NumPy数组,并将图像的3个通道存储到三维NumPy数组的3个切片中。在绘制NumPy数组后,所绘制的图像与原始图像不相同。为什么会发生这种情况?
img和new_img数组都有相同的元素,但是图像是不同的。
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
img=mpimg.imread('/storage/emulated/0/1sumint/kali5.jpg'
我正在阅读一个图像,我想把所有非零像素的颜色变成红色。此外,背景仅由黑色组成。我编写的尝试这样做的代码如下所示:
import numpy as np
import cv2
second=cv2.imread('second.png') # read the picture
for i in range(second.shape[0]):
for j in range(second.shape[1]):
if second[i,j,0]!=0 and second[i,j,1]!=0 and second[i,j,2]!=0:# if it is not
我试图想象当彩色图像通过一个卷积层时会发生什么。为此,我用0和1来设置自定义权重。我面临的问题是,我失去了三维通道,并且在数据通过层后得到了一个一维通道。
import requests
from io import BytesIO
from PIL import Image
import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
link = 'https://audimediacenter-a.akamaihd.net/system/production/media