参考链接： Python中的numpy.flip 前言 在训练神经网络的时候，经常需要对原始图像做各种各样的增强来增加数据量，最常见的也就是旋转和翻转操作了，实现这两种操作也多种多样，本博客就是来探究不同操作带来的结果...fr=aladdin）： 翻转（flip，flipud，fliplr） flip适用于所有的数组翻转，而flipud和fliplr一般用于图像（2维数组）的翻转，前者是对图像进行上下翻转，后者是左右翻转.../tang_fliplr.png') transpose (转置) 数学上叫转置，在数组上就是交换坐标轴，在图像上来看就是沿着对角线翻转 这种变换不是通过一次上下翻转和一次左右翻转可以得到的！ .../tang_rot90.png') 组合 (翻转+旋转) 2维图像通过翻转和旋转可以得到8种不同的组合结果，如何得到这8种组合结果呢？.../tang_aug2.png') 总结 两种方式的生成结果是完全一样（顺序有点不同） 通过对比也可以发现： 1）上下翻转 = 对角线翻转+逆时针旋转90度 2）左右翻转 = 对角线翻转+顺时针旋转90
旋转包括 transpose() 和 rotate() 两种方式。 resize((a, b)) 是用来改变图片尺寸的。 #!.../user/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image img = Image.open("Koala.jpg") # 旋转方式一...img1 = img.transpose(Image.ROTATE_180) # 引用固定的常量值 img1.save("r1.jpg") # 旋转方式二 img2 = img.rotate(90...) # 自定义旋转度数 img2 = img2.resize((400, 400)) # 改变图片尺寸 img2.save("r2.jpg") 运行效果图： ?
Python各类图像库的图片读写方式总结 最近在研究深度学习视觉相关的东西，经常需要写python代码搭建深度学习模型。...比如写CNN模型相关代码时，我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv，很强大很好用，但是opencv也有一些坑，不注意的话也会搞出大麻烦。...近期我也在看一些别人写的代码，因为个人习惯不一样，他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同，从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有，有些库读进来的图片存储方式也不太一样，如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话...这篇文章就总结了以下主流Python图像库的一些基本使用方法和需要注意的地方： opencv PIL(pillow) matplotlib.image scipy.misc skimage opencv...总结 除了opencv读入的彩色图片以BGR顺序存储外，其他所有图像库读入彩色图片都以RGB存储。 除了PIL读入的图片是img类之外，其他库读进来的图片都是以numpy 矩阵。
这个话题是那些让我发疯的事情之一。我们可以建造能够抵抗飓风、地震、洪水以及其他自然和人为灾害的房屋。我们可以制造更轻、更省油的汽车。...原因是建造房屋、汽车和其他东西的人需要接受再培训，但结果将是一个更可持续、更安全的世界。当我上周接受Arris Composites公司的简要介绍时，这个想法就在我脑海中闪过。...Arris是一家小公司，它得到了一家更有实力的风投公司的支持，他们知道如何以低成本生产复合材料。它的技术可以让汽车更安全，更省油，更能抵御事故。它可以使房屋几乎坚不可摧。...它的技术甚至可以为航空业做出惊人的贡献，因为波音梦想客机等飞机已经转向了复合材料。 那么，为什么Arris不是一个家喻户晓的名字呢?为什么我们还在用老办法做事?...这周让我们来探讨一下这个问题，我将以本周的最佳产品——微软推出的新款Surface笔记本电脑——作为结束。
python旋转图片和压缩像素的方法 说明 1、使用rotate旋转方向时，需要注意添加expand=True参数，否则会出现黑边。...2、手机的照片像素太高，有些需要压缩，以确保最终pdf的大小适中。...3), int(img.size[1] / 3)) img = img.resize(size) img.save(savepath, quality=95) 以上就是python...旋转图片和压缩像素的方法，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。 收藏 | 0点赞 | 0打赏
在本文中，您将学习一些最基本的字符串操作：拆分、连接和连接。您不仅会学习如何使用这些工具，而且会更深入地了解它们的工作原理。...您是否已经猜到字符串的这两个特性与 Python 中的拆分功能有何关系？如果您猜测这.split()是一个实例方法，因为字符串是一种特殊类型，那么您是对的！...这只是说“粘合在一起”的一种奇特方式。 与+运算符连接 ------- 有几种方法可以做到这一点，具体取决于您要实现的目标。最简单和最常用的方法是使用加号 ( +)将多个字符串相加。...如果连接或重复存储在变量中的字符串，则必须将新字符串分配给另一个变量以保留它。...把这一切捆绑在一起 --------- 尽管 Python 中最基本的字符串操作（拆分、连接和连接）的概述到此结束，但仍有大量字符串方法可以让您更轻松地操作字符串。
而下载源代码进行查看有很多好处： 任意的导航源代码 内置了一个示例项目 直接调试源代码 下载源代码 想下载并配置好源码，你需要： 最新版的Visual Studio 或者其它IDE Git 和 nodejs...在Windows Explorer里以管理员身份打开Powershell： ? 打开PS之后，如果你输入文件名的前一部分： ? 然后按tab，就会自动补齐该文件名： ?...这样做的好处是，你不需要手动去挨个安装需要的组件，而且不会出错。 Restore 下面需要进行restore脚本，它会下载所有编译所需的第三方库或依赖项等等。在仓库的根目录，命令行执行： ?...暂时先别打开Mvc.sln，还是使用运行脚本的方式来开启解决方案。 按住Shift+鼠标右键点击Mvc.sln文件： ? 点击菜单里的Copy as path。...回到命令行，在项目根目录执行下面的命令（把复制的路径贴进去，并去掉双引号）： ? 这样打开项目的时候，会针对这个版本的源代码设置一些需要的环境变量来引用正确的.NET依赖项。
外连接求取的是键的并集，组合了左连接和右连接。 2.3 都对的的连接是行的笛卡尔积。 2.4 merge的suffixes选项，用于指定附加到左右两个DataFrame对象的重叠列名上的字符串。...索引上的合并 DataFrame有merge和join索引合并。 4. 重塑和轴向旋转 有许多用于重新排列表格型数据的基础运算。这些函数也称作重塑（reshape）或轴向旋转（pivot）运算。...4.1 重塑层次化索引 层次化索引为DataFrame数据的重排任务提供了良好的一致性方式。主要两种功能： stack：将数据的列“旋转”为行。...5.4 离散化和面元划分 为了便于分析，连续数据常常被分散化或拆分成“面元”（bin）。 pandas的cut函数 5.5 检测和过滤异常值 异常值的过滤或变换运算很大程度上其实就是数组的运算。...字符串操作 6.1 字符串对象方法 split以逗号分割的字符串可以拆分成数段。 字符串“：：”的jion方法以冒号分隔符的形式连接起来。
图像色彩有许多实际用途，包括评估压缩算法，评估给定相机传感器模块对色彩的敏感性，计算图像的“色彩品质”，或简单地创建一个批量图像可视化，以显示色彩斑斓的数据集的光谱图像。...今天我们将学习如何计算图像的色彩，然后，我们将使用OpenCV和Python实现色彩度量。 在实现了色彩度量之后，我们将根据颜色对给定的数据集进行排序，并使用我们上周创建的图像蒙太奇工具显示结果。...我们将发现，这是计算图像色彩的一种非常有效和实用的方法。 接下来，我们将使用Python和OpenCV代码实现这个算法。...循环我们数据集中的所有图像，并计算相应的色彩度量。 根据色彩对图像进行排序。 以蒙太奇的方式显示“色彩最丰富”和“色彩最差”的图像。...为了将图像分解为红、绿、蓝(RGB)通道，我们调用cv2。在第3行分开。该函数以BGR顺序返回一个元组，因为这是图像的表示方式。 接下来我们使用一个非常简单的对位色彩空间。
虽基本为全栈语言，但有的时候为了效率，可能还是会去考虑和C语言混编。...本文只讲python和C混编的方式，大致有如下几种方式（本文背景是linux，其他平台可以类比）： 共享库 使用C语言编译产生共享库，然后python使用ctype库里的cdll来打开共享库。 .../test_subprocess.py 9801 C语言中运行python程序 C语言使用popen/system或者直接以系统调用级fork+exec来运行python程序也是一种混编的手段了。...func，这个实现相对简单，希望python写出来的func可以和C语言扩展出来的结果一致。 .../test.py f = 9801 g = 729000 h = 729000 可以看到，C语言写的函数和python写的函数结果一致。
一、前言 前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。...本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。...传统的方式可以采用Gdal命令行进行一点点的手动处理，稍微智能化一点可以在python程序中发送控制台语句的方式调用gdal命令。作为程序员我们都是想采用最简单、最不需要手工操作、看上去最舒服的方式。...上一个影像的整体截图，以与下述切割后的效果进行对比。 ?...数据转换到此投影，详情请参考使用Python实现子区域数据分类统计。
但后来因为工作原因强行写了一年的Java，反而不那么讨厌它了。 我们常说语言决定思维方式，Java和Python其实是两种不同的思维方式。...用Python写代码的时候，我思考的方式是从下到上，从低到高，实现一个个小组件，再组合成整体功能。...但是Java先定义接口再实现接口，这种思维方式让我写代码的时候先整体再局部，从高到低，从上到下，把一个功能拆解成一个个小部分。 另外，一开始我写Python，喜欢用字典来存放各种数据。...点击空白处查看答案 可爱的豆子——使用Beans思想让Python代码更易维护 这是我2016年的一篇文章，记住Python变量类型的三种方式，2016年的时候，python还么有dataclass这个内置模块...而.content是经过修改和转码的。
来源：https://github.com/JohannesBuchner/imagehash 外文原文：https://fullstackml.com/wavelet-image-hash-in-python...可以直接pip： pip install imagehash 1 perception hashing 感知哈希，不同于aHash，但首先它确实是离散余弦变换和频域。...，并与平均差异的差异进行比较。...流行的DCT和傅立叶变换使用余弦函数作为sin\cos的基础：sin(x)，sin(2x)，sin(3x)等等。与此相反，DWT使用一个单一的功能作为基础，但在不同的形式：缩放和移动。...‘db4’ - Daubechies wavelets remove_max_haar_ll:是否去掉低频段位，low level (LL) frequency image_scale:图像重新
可以看下面这篇文章，了解我正在编写的这套教程： 如何编程实现图像后期处理与优化 从今天开始，我们来学习更加完整的图像后处理和优化流程，这一课我们首先对流程做一个梗概的介绍。...我把基础的摄影图像后处理和优化分为了如下的几个层次： 下面做一些简单的介绍： 一. 镜头相关的处理 镜头相关的处理主要包括了去除畸变和色差。...但有时候，我们还需要进行更加精细的处理，比如处理每一种颜色通道的过暗和过曝现象，也可能因为摄影质感的需要，对图像整体的曝光做某种调整，这也是我之后会介绍的内容，我们会学习如何用Python来绘制直方图和计算出图像的统计信息...这个过程中，和一般的摄影优化书籍和教程不同的是，我也会教大家如何编程获取到图像的统计信息，并学习更多关于颜色的知识，然后通过这些信息和知识来进行饱和度的调整。...，这一部分我们会进一步深化对图像的统计信息和直方图的认识，还会加强对图像画质的理解。
今天分享的文献中，提出了一种新的数据增强技术，称为随机图像裁剪和修补(RICAP)，它随机地对四幅图像进行裁剪，并对它们进行修补，以生成新的训练图像。...数据增强通过多种方式增加图像的多样性，例如翻转、调整大小和随机裁剪。颜色抖动改变了亮度、对比度和饱和度，使用主成分分析(PCA)对RGB通道进行颜色转换交替。...AlexNet还对一组RGB值执行主成分分析(PCA)，以改变RGB通道的容量，以便在ImageNet数据集上进行评估。他们在每幅图像中添加了发现的主成分的倍数。...对RICAP的概念解释如下图所示。它包括三个数据操作步骤。首先，从训练集中随机选取四幅图像。第二，图像分别裁剪。第三，对裁剪后的图像进行修补以创建新的图像。...从训练集中随机选择了四个图像k∈{1，2，3，4}，并在左上角、右上角、左下角和右下角区域对它们进行了修补。Ix和Iy分别表示原始训练图像的宽度和高度。
什么是乐高思维 今天介绍的乐高思维，是从乐高的发展模式和产品设计理念中，解读出一种以低成本的方式去平衡标准化和个性化的思维模式。...可以从这三个阶段来解读： 1.标准化输出模式的建立 在乐高里，经过标准化分割得到的成果，就是一个个乐高积木。每个乐高积木的形状、材质、颜色、互相的咬合方式，都是经过精心考虑和设计，并固化稳定下来的。...我们要进行用户验证，再针对验证结果对标准化组件进性迭代，以更好地以低成本地方式去对接个性化需求。 ? 乐高思维的适用范畴 任何一种方法论或思考模式都有适用范围，用对了场景和对象才能真正起到帮助。...这里举一个我们与中石化合作的项目的案例，它的基础版是部门内已经比较成熟的珊瑚运营平台。 此前，设计侧已对主流的管理端基础组件进行了梳理和规范，制作出了「xbank」管理端控件库，以达到高效统一的目的。...而由于社会各界各行业的解读角度不一样，乐高思维有了更多方面更丰富的含义，例如现在流行的面向小朋友的乐高培训班，侧重培养的是玩乐高积木过程中的思考方式和行为习惯。
本文来自光头哥哥的博客【Detecting multiple bright spots in an image with Python and OpenCV】，仅做学习分享。...要开始检测图像中最亮的区域，我们首先需要从磁盘加载我们的图像，然后将其转换为灰度图并进行平滑滤波，以减少高频噪声： # load the image, convert it to grayscale,...然而，在这幅图像中有一点噪声(即，小斑点)，所以让我们通过执行一系列的腐蚀和膨胀操作来清除它： # perform a series of erosions and dilations to remove...本项目的关键步骤是对上图中的每个区域进行标记，然而，即使在应用了腐蚀和膨胀后，我们仍然想要过滤掉剩余的小块儿区域。...然后，我们唯一地标记该区域并在图像上绘制它(第12-15行)。 最后，第17行和第18行显示了输出结果。 运行程序，你应该会看到以下输出图像： ?
左侧是对应的 API 代码调用示例，右侧是文档的每个部分，滑动到对应部分，左侧相关的代码会高亮。 这也让我想起了《学习观》的作者自己创建的网站，可以实现思维导图、标签等和视频片段的联动！...点击思维导图和标签就可以跳转到对应的视频片段！...传统的官方文档通常采用线性的方式呈现信息，但这份文档通过左侧的API调用代码和右侧的对应文档进行互动，给用户带来了全新的体验。...这样一来，我们可以更快速地找到所需的信息，节省了大量的时间和精力。 而且，通过AI生成目标代码的功能，更进一步提高了工作效率。...AI可以根据用户的需求和文档中的指导，自动生成代码片段或者完整的代码，从而减轻了开发者的负担。这种高效的工作方式，使得开发过程更加流畅，带来了极大的便利性和效率提升。
在现代数据处理和分析中，图像处理和地理信息系统（GIS）是两个重要的领域。随着大数据技术的快速发展，如何高效地处理和分析图像数据，尤其是地理空间数据，成为了一个重要的研究方向。...Python作为一种强大的编程语言，拥有丰富的库和模块，其中Tiler模块为处理和分析图像数据提供了极大的便利。本文将对Python Tiler模块进行深入分析，并通过代码示例展示其应用。...主要功能Tiler是一个用于处理和生成切片图像的Python库，特别适用于地理空间数据的可视化和分析。它能够将大图像分割成多个小块（切片），以便于在Web应用程序中进行展示和交互。...内存管理：对于大图像，注意内存管理，避免内存溢出。3. 图像格式选择：选择合适的图像格式，以平衡图像质量和文件大小。...结论Tiler模块为Python用户提供了一种高效的图像切片解决方案，特别适用于地理空间数据的处理和分析。通过灵活的切片策略和与其他图像处理库的结合，Tiler模块能够满足不同应用场景的需求。
本文将介绍如何使用 Python 语言和 Tesseract OCR 引擎来进行图像中的文本识别。...特别是，我们会使用 PIL（Python Imaging Library）库来处理图像，使用 pytesseract 库来进行文本识别。 准备工作 首先，我们需要安装必要的库和软件。...：我们导入了 PIL 和 pytesseract。...加载图像：使用 PIL 的 Image.open() 函数加载图像。 文本识别：使用 pytesseract 的 image_to_string() 函数进行文本识别。...总结 通过这篇文章，我们学习了如何使用 Python 和 Tesseract 进行图像中的文本识别。这项技术不仅应用广泛，而且实现起来也相对简单。
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