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    Numpy库

    数组索引与切片 NumPy支持对数组进行索引和切片操作，可以方便地访问和修改数组中的特定部分： 一维数组索引：使用正整数或负整数进行索引。 二维及多维数组索引：可以使用元组进行多维索引。...图像转置：可以使用NumPy对图像进行水平或垂直翻转，即交换图像的行或列。 通道分离：将彩色图像的RGB三个通道分别提取出来，并显示单通道的图像。这对于分析每个颜色通道的特性非常有用。...调换x,y坐标：可以使用NumPy对图像进行坐标变换，例如交换图像的x坐标和y坐标。 添加mask：通过逻辑运算符对像素值进行掩码处理，可以实现特定区域的图像处理。...随机打乱顺序：可以使用NumPy对图像的像素进行随机打乱，以生成新的图像。 交换通道：除了分离通道外，还可以将RGB三个通道进行交换，以实现不同的视觉效果。...应用滤镜：可以通过NumPy对图像进行滤波处理，例如高斯模糊、边缘检测等。 像素化：将连续的像素值离散化为离散的几个颜色级别，从而实现像素化效果。

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    Python图像灰度变换及图像数组操作

    使用图像数组进行基本图像操作：认识图像数组：通过下面这几个程序我们看一下图像与灰度图的图像数组，以及numpy数组的切片。.../source/test.jpg").convert('L'))im2 = 255 - im # 对图像进行反相处理im3 = (100.0/255) * im + 100 # 将图像像素值变换到 100......200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot......200 区间im4 = 255.0 * (im/255.0)**2 # 对图像像素值求平方后得到的图像(二次函数变换，使较暗的像素值变得更小)#2x2显示结果 使用第一个显示原灰度图subplot...结语：本篇博客介绍了python使用图像数组去进行图像操作的过程，包括几个简单的实例，通过数组我们可以对图像进行任意数学操作，是图像变形、图像分类、图像聚类等的基础，希望我的博客对大家有所帮助～

    3.5K20

    使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析（Part III）

    为了跟上今天的内容，回顾一下之前的基本操作： 导入图像并观察其属性 拆分图层 灰度处理 对像素值使用逻辑运算符 使用逻辑运算符进行掩码 现在开始本节的内容： 强度变换|Intensity...负变换，即恒等变换的逆。在负变换中，输入图像的每个像素值从L-1中减去并映射到输出图像上。...输入图像的每个像素值都会加1，之后再进行对数操作，这是因为如果图像中的像素值为0时，log(0)的结果等于无穷大。...假设读取一个32X32大小的彩色图像，根据图像的分辨率和大小，计算机它将看到一个32 x 32 x 3维的数字数组，其中3表示RGB值或三通道。...现在，我们对输入图像上的每个位置重复此过程，移动过滤器使其与图像矩阵的每个像素值进行卷积操作，这个过程需要设置移动步幅，依此类推，完成整幅图像的卷积操作。输入图中的每个唯一位置都会生成一个数字。

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    用python简单处理图片（4）：图像中的像素访问

    前面的一些例子中，我们都是利用Image.open（）来打开一幅图像，然后直接对这个PIL对象进行操作。如果只是简单的操作还可以，但是如果操作稍微复杂一些，就比较吃力了。...因此，通常我们加载完图片后，都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作。 python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算。...之后，就变成了一个rows*cols*channels的三维矩阵,因此，我们可以使用 img[i,j,k] 来访问像素值。...例2：将lena图像二值化，像素值大于128的变为1，否则变为0 from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as...如果要对多个像素点进行操作，可以使用数组切片方式访问。切片方式返回的是以指定间隔下标访问 该数组的像素值。

    2.2K20

    【计算机视觉处理4】色彩空间转换

    【计算机视觉处理4】色彩空间转换 1、图层操作 在第2篇中提到过，如果是二值图片（黑白图）或者灰度图片，一个像素需要一个8位二进制来表示。而对于彩色图像，一个像素则需要用3个8位二进制来表示。...我们认为灰度图只有一个图层，而普通的彩色图像则有三个图层。 对于灰度图来说，像素强调的是白色的程度，当像素值为0时图像表现为黑色，当像素值为255时图像表现为白色。...可以看到原图的娜娜面色红润，所以R通道皮肤部分要比较亮（颜色偏白，像素值较高）。...不同的色彩空间删除处理不同的问题，有时候我们会将图片转换成指定的色彩空间以便进行相应的处理。 RGB（我们认为RGB和BGR是同种色彩空间）是一种方便计算机处理的色彩空间，它用三原色组成。...但是对人来说RGB这种色彩空间是很难理解的，我们不会说黄色是红色+绿色，也不会说白色是红色+绿色+蓝色（对平常人来说）。

    1.3K20

    Matplotlib 中文用户指南 3.2 图像教程

    更多信息请见（从摄影的角度）：Luminous Landscape 位深度教程。 每个内部列表表示一个像素。 这里，对于 RGB 图像，有 3 个值。...对图像绘图应用伪彩色方案 伪彩色可以是一个有用的工具，用于增强对比度和更易于可视化你的数据。 这在使用投影仪对你的数据进行演示时尤其有用 - 它们的对比度通常很差。...由于R，G 和 B 都是相似的（见上面或你的数据），我们可以只选择一个通道的数据： In [7]: lum_img = img[:,:,0] 这是数组切片，更多信息请见NumPy 教程。...In [15]: imgplot = plt.imshow(lum_img, clim=(0.0, 0.7)) 数组插值方案 插值根据不同的数学方案计算像素『应有』的颜色或值。...这就是当你放大图像时，你的图像有时会出来看起来像素化的原因。 当原始图像和扩展图像之间的差异较大时，效果更加明显。 让我们加载我们的图像并缩小它。 我们实际上正在丢弃像素，只保留少数几个像素。

    1.5K40

    使用Numpy和Opencv完成图像的基本数据分析

    现在，如果RGB三个值都处于全强度，这意味着其组合值为255，该值表示为白色，如果所有三种颜色都被减弱，或者值设置为0，其值表示为黑色。反过来，三者的不同组合将为我们提供不同特定的像素颜色。...本系列博客内容结构如下，先介绍前三个部分： 导入图像并观察其属性 拆分图层 灰度化 对像素值使用逻辑运算符 使用逻辑运算符进行掩码 卫星图像数据分析 导入图像 下面加载图像并观察其各种属性...例如：假设在RGB图像中过滤掉一些像素值低的像素或像素值高的像素（以及其它任何条件），将RGB转换为灰度图看起来不错，但是我们目前不会对彩色图像进行这样的处理。...假设对于任何情况，我们都想要滤除掉低于某值的所有像素值，并假设该阈值设置为20。为此，我们将使用逻辑运算符来执行此任务，最终结果将返回所有索引的真值。...但是，我们也可以使用此low_pixel数组作为索引将这些低值设置为某些特定值，这些值可能高于或低于先前的像素值。

    1.6K20

    看图学NumPy：掌握n维数组基础知识点，看这一篇就够了

    乍一看，NumPy数组类似于Python列表。它们都可以用作容器，具有获取（getting）和设置（setting）元素以及插入和移除元素的功能。...因此，常见的做法是定义一个Python列表，对它进行操作，然后再转换为NumPy数组，或者用np.zeros和np.empty初始化数组，预分配必要的空间： ?...随机矩阵的生成也类似于向量的生成： ? 二维索引语法比嵌套列表更方便： ? 和一维数组一样，上图的view表示，切片数组实际上并未进行任何复制。修改数组后，更改也将反映在切片中。...处理RGB图像时，通常使用（y，x，z）顺序：前两个是像素坐标，最后一个是颜色坐标（Matplotlib中是RGB ，OpenCV中是BGR ）： ?...这样，可以方便地引用特定像素：a[i,j]给出像素的RGB元组(i,j)。 因此，创建特定几何形状的实际命令取决于正在处理的域的约定： ?

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    使用numpy处理图片——滤镜

    本文我们将实现几种滤镜效果——去除所有像素中的某一种原色，形成只有红绿、红蓝和绿蓝原色的照片。 为了突出色彩丰富性，我们借用梵高的《星空》为测试照片。...本文我们将忽略Alpha通道，只考虑RGB模型。于是我们得到的数组将是height * width * 3，其中的3是RGB的值所在的维度长度。...一种是将三维数组打平，然后切片找到相同原色对应的元素，最后重组出长宽不变，但是深度为1的3维数组，我们称之为打平重组法；另外一种就是按深度进行切分，我们称之为深度切分法。...中元素进行选择，红色（R）位于RGB的第一位，所以下标是0；绿色（G）位于RGB的第二位，所以下标是1；蓝色（B）位于RGB的第三位，所以下标是2。...3维数组堆叠 我们构造出一个和上述只有一个原色的数组相同的数组，它们结构一致，但是每个元素的值为0。

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    用Python帮你上马，哪里无码打哪里

    1 环境 操作系统：Windows Python版本：3.7.3 2 需求分析 一个最简单的实现思路，在打开图片后，把图片分割成一些像素块，再对这些像素块中的图像信息进行处理（修改图像中的RGB值）即可...\Personal\\LuoShen.xpg") 然后把图像转换化Numpy数组进行下一步的处理 im1 = np.array(data) 这里处理的核心思想，也很简单，主要通过中间值的RGB，对所选范围块的...我们需要图像的指定一个处理范围，并对该范围内的每一个坐标(像素)点进行像素化的处理。...            :return:            通过中间值的RGB，对所选范围块的RGB进行重新赋值，设置的单位像素块(Pixel数值)越小，生成的像素图越精确     '''# 读取图片...[0], pixel):# 通过中间值的RGB，对所选范围块的RGB进行重新赋值im1[y:y + pixel, x:x + pixel] = im1[y + (pixel //2)][x + (pixel

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    关于前端的photoshop初探的学习笔记

    如何为一个像素点更该某一个特定的颜色是一个问题 rgb三个值全为零时得到一个黑色。r到达255时可以得到红色。 rgb混合。r，g全为255可以混合出黄色。...羽化值越小，虚化范围越窄。可根据实际情况进行调节。把羽化值设置小一点，反复羽化是羽化的一个技巧。...、 精确切片 ，视图-标尺-参考线建立。单击基于参考线的切片、 参考线隐藏。切片选择工具选择切片。 切片划分。 也可以利用像素值来进行划分。 按住shhift键可以同时选择多个切片。...对当前图像进行修改。对所有图层取样，当有很多图层时可以对所有图层取样。 省事省力常用修复工具。。 污点修复画笔工具 将取样部位的与之融合。设置比较大的画笔。 按住alt键取样。皮肤白一些。...直立的绘图笔。。 画笔散布工具 。分散处理。笔尖在一个点一个点点出来的效果。数量抖动有浓有疏。钢笔压力控制散布的值。在画笔选项下进行设置，可以对画笔进行个性化。。 画笔的纹理设置。

    2.2K60

    新版全国雷达拼图 dbz 的提取方法

    由于新版图片底图的复杂性大大增加，所以我之前介绍的那个“正向思路”在新版里是行不通的，必须要用“反向思路”把底图的文字、边界线等会制造裂缝的要素提取出来并做二值化才能最终正确地进行缝隙插值。...编写色彩擦除程序 在我们的提取过程中，会至少有两次对色彩进行擦除的需求：1. 擦除 dbz 颜色。2.擦除干扰色。...返回: np.ndarray: 仅包含 dBZ 颜色的图像数组（非 dBZ 颜色被设置为白色）。...，针对“缝隙坐标”进行插值，得到我们想要的纯净且填补了缝隙的 dbz 矩阵，然后保存。...参数: rgb_img_array (np.ndarray): 原始的 RGB 图像数组。 返回: np.ndarray: 提取并填补后的图像数组。

    1.6K20

    使用Python，OpenCV获取、更改像素，修改图像通道，剪裁ROI

    : {}, Green: {}, Blue: {}".format(r, g, b)) # 获取x=380，y=380的像素值，图像想象为M*N的矩阵，M为行，N为列 (b, g, r) = image...(cX, cY) = (w // 2, h // 2) # 使用数组切片获取左上角1/4的部分 tl = image[0:cY, 0:cX] cv2.imshow("Top-Left Corner"..., tl) # 同样的，用数组切片裁剪 右上角、左下角、右下角部分，并展示 tr = image[0:cY, cX:w] br = image[cY:h, cX:w] bl = image[cY:h,...Top-Right Corner", tr) cv2.imshow("Bottom-Right Corner", br) cv2.imshow("Bottom-Left Corner", bl) # 使用像素切片来更改像素区域的颜色...w) = origin.shape[:2] zeros = np.zeros((h, w), dtype="uint8") # 将origin分离为红色，绿色和蓝色通道， 然后我们使用Numpy 零数组分别构造每个通道的表示形式

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    OpenCV基础_小题狂做最基础篇

    基本使用 　　前提：准备若干张图片到本地 都知道一张图片是由很多个像素点组成，对于计算机而言，最终呈现在用户面前的是由每个像素点的值所决定（0~255），0对应黑色，255对应白色。...我们在生活中通常接触的都是彩色图片，由RGB三通道共同构成一张上面的彩色图片，每一个通道对应的像素值反映出其亮度（三个通道可以理解成三个矩阵）。而灰度图像通常只有一个颜色通道来表现。 1....图像的截取 # 其实本质就是对np数组进行操作 img = cv2.imread("cat.jpg") cv2.imshow("IMage",img[:100,:200]) # 取前100行，前200...BGR数据切片 img = cv2.imread("cat.jpg") # 切片 b,g,r = cv2.split(img) # 得到各自颜色通道的二维数组数据 # 合并 img = cv2....merge(b,g,r) 7 同样大小的数组像素值运算 img = cv2.imread("cat.jpg") img_2 = numpy.copy(img) # np相加,像素值只要超过255

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