图像处理之天空区域识别 近几年来，去雾方法得到广泛的研究，汤晓鸥等人发现无雾图像相对于雾化图像具有较高的对比度，通过最大化恢复图像的对比度来实现图像去雾，但由于该方法没有从物理模型上恢复真实的场景反射率...一 为什么天空区域识别很重要？...处理不同透射率区域 改进的基于暗原色先验的图像去雾算法 作者: 蒋建国 对一些含雾图像，基于暗原色先验的去雾结果出现色彩失真，因为含天空、水面等大面积明亮区域的图像，他们的像素值很大，在此区域找不到像素值接近于...识别出天空区域单独处理 专利《一种基于天空识别与分割的暗通道先验去雾方法》 重点： 1、进行天空识别与分割，确定天空区域与非天空区域不同透射率。...2、引导滤波优化透射率，输出头屋图像 相似操作识别天空区域 1、天空部分平坦区域多，处理成梯度图表示图像的像素落差，梯度值越小的区域表示为平坦区域。 2、设定一个阈值来初步划分天空区域与非天空。
imgpath = rootimgs + file_img targetimg = targetroot + file_img image = Image.open(imgpath) # 用PIL中的Image.open...打开图像 image_arr = np.array(image) # 转化成numpy数组 image_tar = image_arr[:,int(image_arr.shape[1]/3
一、安装配置（python2.7） 1.pip install pytesseract 2、pip install pyocr 3、pip install pillow 4、安装tesseract-ocr...三、识别验证码 ? ? ?...二、实现源代码 1、识别英文 #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import time...time1 = time.time() from PIL import Image import pytesseract image = Image.open(r'D:\Program Files\Python27...2: pixdata[x,y] = 255 return img # 转化为灰度图 img = image.convert('L') # 把图片变成二值图像
iOS MachineLearning 系列（3）—— 静态图像分析之区域识别 本系列的前一篇文章介绍了如何使用iOS中自带的API对图片中的矩形区域进行分析。...在图像静态分析方面，矩形区域分析是非常基础的部分。API还提供了更多面向应用的分析能力，如文本区域分析，条形码二维码的分析，人脸区域分析，人体分析等。本篇文章主要介绍这些分析API的应用。...文本区域识别效果如下图所示： 2 - 条形码二维码识别 条形码和二维码在生活中非常常见，Vision框架中提供的API不仅支持条码区域的检测，还可以直接将条码的内容识别出来。...5 - 人脸区域识别 人脸识别在生活中也有着很广泛的应用，在进行人脸对比识别等高级处理前，我们通常需要将人脸的区域先提取出来，Vision框架中也提供了人脸区域识别的接口，使用VNDetectFaceRectanglesRequest...本篇文章，我们介绍了许多关于静态图像区域分析和识别的API，这些接口功能强大，且设计的非常简洁。
本篇文章主要调用OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别，具体步骤包括： 1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。...5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。 6.通过算法选择合适的车牌位置，通常将较小的区域过滤掉或寻找蓝色底的区域。...三、Sobel算子提取轮廓和二值化处理 有时还需要加强图像中景物的边缘和轮廓，边缘和轮廓通常位于图像中灰度突出的地方，因而可以直观的想到用灰度的差分对边缘和轮廓进行提取，通常可以通过梯度算子进行提取。...图像锐化的目的是提高图像的对比度，从而使图像更清晰，通过提高邻域内像素的灰度差来提高图像的对比度。本文采用Sobel算子提取边缘轮廓。 ?...本文采用二值化处理将大于等于170像素的转换为255，而下于的转换为0，使得图像更加清晰。
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def make_pyramid(gray): #图像裁剪...a)),interpolation=cv.INTER_LINEAR) pyramid.append(p.astype(np.float32)) return pyramid #图像显著区域...]-pyramid[2]) out+=np.abs(pyramid[4]-pyramid[1]) out+=np.abs(pyramid[5]-pyramid[0]) #归一化图像...result) cv.imwrite("C:/Users/xpp/Desktop/result.png",result) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows() 算法：图像显著区域是使用双线性插值调整图像大小至原图的...1/2、1/4、1/8…，再使用双线性插值将生成图像放大到原图大小得到的金字塔两两求差相加并正规化到[0,255]获得图像灰度剧烈变化的区域，也是我们眼球感兴趣区域。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别...希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 前面一篇文章介绍了图像分类知识，包括常见的图像分类算法，并介绍Python环境下的贝叶斯图像分类算法、基于KNN算法的图像分类和基于神经网络算法的图像分类等案例...这篇文章将详细讲解图像分割知识，包括阈值分割、边缘分割、纹理分割、分水岭算法、K-Means分割、漫水填充分割、区域定位等。万字长文整理，希望对您有所帮助。...如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~ 代码下载地址（如果喜欢记得star，一定喔）： https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python...文章目录 一.图像分割概述 二.基于阈值的图像分割 三.基于边缘检测的图像分割 四.基于纹理背景的图像分割 五.基于K-Means聚类的区域分割 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别...希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 前面一篇文章介绍了图像增强知识，从而改善图像质量，增强图像识别效果，核心内容分为直方图均衡化、局部直方图均衡化和自动色彩均衡三部分。...这篇文章将详细讲解图像分类知识，包括常见的图像分类算法，并介绍Python环境下的贝叶斯图像分类算法、基于KNN算法的图像分类和基于神经网络算法的图像分类等案例。万字长文整理，希望对您有所帮助。...如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~ 代码下载地址（如果喜欢记得star，一定喔）： https://github.com/eastmountyxz/ImageProcessing-Python...文章目录 一.图像分类概述 二.常见的分类算法 1.朴素贝叶斯分类算法 2.KNN分类算法 3.SVM分类算法</ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
档案管理：在大型企业或政府机构的档案管理中，有大量的纸质文件被扫描成 JPG 格式保存。这些文件的关键信息（如文件编号、日期、主题等）可能分布在图片的特定区域。...通过区域识别重命名，可以将图片文件按照关键信息命名，同时将这些信息保存到表格中，方便后续的检索和管理。...图片以下是一个基于 QT 和腾讯云 OCR API 实现对 JPG 图片和扫描件进行区域识别重命名，并将区域内容保存为表格的详细方案：1....注意事项上述代码中的腾讯云 API 请求部分需要进行签名验证，实际使用时需要根据腾讯云的签名规则进行修改。确保你的腾讯云账号有足够的权限和额度使用 OCR 服务。...通过以上步骤，你可以实现对 JPG 图片和扫描件的区域识别重命名，并将识别结果保存为表格。
python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...python人脸识别 导入库 python是一门强大的计算机编程语言，我们常常要用到python中的库，今天我们用到的库是需要安装的，因为不是python的内置库。...#import sys #python内置库 import cv2 #计算机视觉领域 import face_recognition #人脸识别库，如果读取图片的话，会是图像矩阵 #就是每个图片的rgb...当然对于视频动态图像也是可以的，我们python中也有调用摄像头的模块，以及也有可以将手机的摄像头将摄像头转换地址的，我们可以在代码中加入进来，调用摄像头并控制拍照片，这样就可以和这个结合起来，实现动态人脸识别...我们可以有这个思路，这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别。
python读取图像的几种方式 本文介绍几种基于python的图像读取方式： 基于PIL库的图像读取、保存和显示 基于opencv-python的图像读取、保存和显示 基于matplotlib的图像读取...、保存和显示 基于scikit-image的图像读取、保存和显示 基于imageio的图像读取、保存和显示 安装方式基本使用pip即可： pip install pillow pip install scikit-image...pip install matplotlib pip install opencv-python pip install numpy scipy scikit-learn 基于PIL库的图像读取、保存和显示.../test_gray.png') 使用PIL库的crop函数可对图像进行裁剪 img_c = img.crop((100,50,200,150)) img_c 图像旋转 img.rotate(45)...", font=font) del draw img 基于opencv-python的图像读取、保存和显示 import cv2 img = cv2.imread('.
图像识别是人工智能中的重要分支之一，通过使用机器学习算法来训练模型，使其能够识别图像中的物体、场景或人脸等。...在本文中，我们将介绍使用Python实现图像识别的方法，其中主要使用的是深度学习框架Keras和OpenCV库。...安装依赖库 在开始之前，需要先安装以下Python库： Keras：深度学习框架，用于训练和测试模型。 Tensorflow：Keras的后端，用于执行计算。...可以通过pip命令安装： pip install keras tensorflow opencv-python 数据准备 图像识别的第一步是准备数据集。...我们将使用一个流行的数据集，称为MNIST，其中包含手写数字的图像。该数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像的大小为28x28像素。 首先，我们需要下载数据集。
[AI测试]python文字图像识别tesseract 七夕了，咱来学点知识！...tesseract-OCR是一个开源的OCR引擎，能识别100多种语言，专门用于对图片文字进行识别，并获取文本。但是它的缺点是对手写的识别能力比较差。...下载安装 第一步需要先安装Tesseract OCR引擎 第二步需要安装支持python的pytesseract库及其相关依赖 Tesseract OCR引擎下载 安装Tesseract OCR引擎：...@公众号 : 梦无矶的测试开发之路 @File : python文字识别.py ''' __author__ = "梦无矶小仔" import cv2 import pytesseract # 设置语言数据...image = cv2.imread('imgs\csdn_homepage.png') # 替换为你的图像文件路径,注意文件名不能有中文 # 根据图像的复杂性，还可以在预处理步骤中使用额外的图像处理技术
问题描述： 编写程序，模拟填充图像中封闭区域颜色。首先生成包含10个子列表的列表，每个子列表中包含20个数字，每个数字为0或1，0表示空白区域，1表示非空白区域。...指定一个位置，以该位置为中心向四周扩散并填充，把与该位置连成片的相同颜色区域填充为指定的颜色。 参考代码： 运行结果：
种子区域生长法 是从一组代表不同生长区域的种子像素开始，接下来将种子像素邻域里符合条件的像素合并到种子像素所代表的生长区域中，并将新添加的像素作为新的种子像素继续合并过程，直到找不到符合条件的新像素为止...下面给大家展示一个区域生长的例子和Python代码 #首先是区域生长一些函数的定义： class Point(object): def __init__(self,x,y): self.x...下面我们采用区域生长法只保留中间的白色圆圈 image_copy = image.copy()//255 seeds = [Point(256//2,256//2)] binaryImg = regionGrow...(image_copy,seeds,1) cv2.imwrite('test1.png', 255 * binaryImg) 区域生长法需要设定种子点，我们将种子点设为图像的中心点，即白色圆圈的中心点，...区域生长只能长出白色圆圈的部分，其他部分为0，就是黑色。
缺点：对图像灰度的平均值特别敏感，也不具备旋转不变性。 import cv2 def p_hash(path): # Step1....把图像缩小为8 * 8,并转化为灰度图 src = cv2.imread(path, 0) src = cv2.resize(src, (8, 8), cv2.INTER_LINEAR)...hamming(h3,h4)) 结果： 1&2 --> 1 1&3 --> 0 1&4 --> 1 2&3 --> 1 2&4 --> 1 3&4 --> 1 四、余弦感知哈希 为了提升更好的识别效果...缺点：只能够识别变形程度在25%以内的图片。 步骤： 1.缩小尺寸：将图像缩小到32*32，并转为灰度图。 2.计算DCT：对图像进行二维离散余弦变换。...3.缩小DCT：只保留矩阵左上角8*8区域，对这个区域求哈希均值，并生成01字符串。 4.计算hash值。
Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ 一、环境准备： 1.Python3.x（我是用的是Python3.6.5），这个问题不大，只要3.4以上就OK。...2.Numpy（直接pip安装即可） pip install numpy 3.OpenCV（找到与你Python相对应的版本即可，注意32bit和64bit） 下载地址：https://www.lfd.uci.edu.../~gohlke/pythonlibs pip install opencv_python-3.4.3-cp36-cp36m-win_amd64.whl 安装完成之后可以测试一下： ?
PIL：（Python Imaging Library）是Python平台上的图像处理标准库，功能非常强大。 pytesseract：图像识别库。...我这里使用的是python3.6，PIL不支持python3所以使用如下命令 pip install pytesseract pip install pillow 如果是python2，则在命令行执行如下命令...错误提示的很明显： No such file or directory ：”tesseract” 这是因为我们没有安装tesseract-ocr引擎 二、tesseract-ocr引擎 光学字符识别...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。...5 ：假设垂直对齐文本的单个统一块。 6 ：假设一个统一的文本块。 7 ：将图像视为单个文本行。 8 ：将图像视为单个词。 9 ：将图像视为圆中的单个词。
jaist.dl.sourceforge.net/project/tesseract-ocr-alt/tesseract-ocr-setup-3.02.02.exe，安装在C:\Program Files\下 4、要求python.../usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- import pytesseract from PIL import Image image = Image.open...如果出现错误： 'str' does not support the buffer interface 将 `pytesseract.py` 中的下面语句更换： 1 lines = error_string.splitlines...(error_lines) > 0: 5 return '\n'.join(error_lines) 6 else: 7 return error_string.strip() 如果要识别更多的文字...，需要在安装tesseract-ocr的时候选择全部语言，也就1.3G 识别精度不是很高，要不就是现在的验证码太变态，人为也看不出来是什么
食品图像类别识别及食材预测作为食品计算的基本任务，在营养评估和食品推荐等应用中发挥重要的支撑作用。食品是由复杂多变的食材组成，挖掘食材视觉区域可以更好地帮助我们识别其类别。...食品图像分析主要包括食品类别识别和食材预测。食品类别识别属于细粒度识别，需要对图像内容进行视觉分析后获知其对应的食品类别，因此挖掘细微的判别性区域（如食材相关的区域）非常重要。...食材视觉区域提取通过构建一个食材字典来捕获食品图像中的多样化食材区域并获得相应的食材分配图，进而用于发现并提取相应的食材特征；对于食材关系建模，利用食材视觉表征作为节点，食材词嵌入间的语义相似度作为边，...在推理过程中，模型利用所学到的字典对测试图像的特征图进行分配并获得对应食材区域特征，然后使用注意力向量重新加权这些特征。...图3显示了本文方法对应的详细食材区域。定性实验结果表明，本文的方法能够发现有意义的食材区域，并能够提取关键性区域进行识别。 图4 一些测试样本的实验结果 图4展示了一些测试样本的实验结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
