所谓的像素图,就是对图像做一个颗粒化的效果,使其产生一种妙不可言的朦胧感。费话不多说,先来看一张效果图。
这里需要使用Pillow库(Python Imaging Library),使用pip命令安装:
大家好,在我们上一篇名为“数字图像处理中的噪声”的文章中,我们承诺将再次提供有关过滤技术和过滤器的文章。 所以这里我们还有关于噪声过滤的系列“图像视觉”的另一篇文章。
在日常的生活中,大家偶尔会看到朋友圈发的照片由一张被切成九张的效果,有时由一张照片被切成九张照片所带来的视觉盛宴是不一样的!
前言 论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production Matlab版本的代码,目前找到有两个: 1、https://github.com/fumin/pencil 2、https://github.com/candycat1992/PencilDrawing 效果看起来第二个要好,而且写的代码非常简洁。 我实现了Scala的版本(有一小部分用到了python),基于第一个Matlab版本的代码: https://github.com
NumPy是一个非常有名的 Python 科学计算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如数组对象(用来表示向量、矩阵、图像等)以及线性代数函数。
在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系。 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向。如有错误,请多包涵和多多指教。 本文参考文章和图片来源 wbj0110的文章 http://soledede.iteye.com/blog/1940910 赖勇浩的文章 http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/detai
本篇介绍用kNN算法解决 手写数字的图片识别问题。数据集使用的是MNIST手写数字数据集,它常被用来作为深度学习的入门案例。数据集下载网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
论文链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production
数字图像实际上 是二维图像用有限数字数值像素的表示。每个像素具有整数行和列位置坐标,同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。
虽然创意和使用效果都不错,但有一缺点,这是那个exe文件,女神需要打开电脑,才有可能参与进来,进而被你成功”调戏”。
1.如何让计算机自动判断一张图是否偏暗?或是判断一张图是否是处于夜晚?我们可以先把图片转换为灰度图,然后根据灰度值的分布来判断,如: 我们可以从上图看到,晚上的图片的灰度值是集中在前段的,如0~30多
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、图像分类、目标检测应用。
作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] ROI与泛洪填充 1.ROI ROI(region of interest),感兴趣区域 对lena图进行脸部的获取,代码如下 def roi_test(src): #第一个参数,高度范围,第二个参数宽度范围 face = src[200:410, 200:400] gray = cv.cvtColor(face, cv.COLOR_BGR2GRAY) # face彩
用python的OpenCV实现视频文件的处理,用videoCapture打开视频文件,读取每一帧进行处理,然后用videoWriter保存成视频。
图片读入程序中后,是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用。对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问。
来自弗吉尼亚理工大学、台湾清华大学和 Facebook 的研究者提出了一种将单个 RGB-D 输入图像转换为 3D 照片的方法,利用多层表示合成新视图,且新视图包含原始视图中遮挡区域的 hallucinated 颜色和深度结构。
如何为图像生成直方图,如何使直方图相等,最后如何将图像直方图修改为与其他直方图相似。
在现有的基础上,燃气火焰的检测主要是基于火焰颜色特征,由于燃气火焰不同于普通火焰,其中蓝色分量较多,一般的检测方法准确度不够,故采取其他方法来检测火焰,下面主要介绍4个步骤的思路和主要的python代码。
一位同事带来了一个挑战-建立一个计算机视觉模型,该模型可以在视频中插入任何图像而不会扭曲移动的对象。正如所想象的那样,这是一个非常有趣的项目,而对此进行了大量工作。
作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门[1] 今天写的是图像像素运算 outline 算术运算 加,减,乘,除 应用:调节亮度,调
我们都知道拍摄相片容易,但是想拍摄高质量的图片却很难,它需要良好的构图和照明。此外,选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是,最重要的是,拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力,也就是我们需要专家级的眼光。
opencv 3.4.4 安装:pip install opencv-python
双边滤波(bilateral filter, BF)的思想是利用当前图像的纹理信息结合高斯滤波核为每个像素提供单独的平滑滤波器,以达到在保留图像边缘的同时执行平滑操作。
本文是「小孩都看得懂」系列的第十八篇,本系列的特点是内容不长,碎片时间完全可以看完,但我背后付出的心血却不少。喜欢就好!
数字图像处理(Digital Image Processing)又称为计算机图像处理(Computer Image Processing),旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示,涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
由于字符显示的长宽不是相等的,为了转换后的字符画比例正常,我们需要将原图的比例进行压缩。
本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性,并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础,通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中,FCN表现出良好的性能,比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时,FCN也可以广泛应用于其他领域,如医学图像处理、自然场景图像处理等。
本项目旨在运用Python语言分析和阐述计算机视觉技术中的目标检测在农作物病虫害方面的应用。具体而言,我们将运用Python语言运行并得出目标叶面中已遭受病虫害的面积,然后分析是否需要进行农药喷洒等防治病虫害的进一步肆虐,进而帮助农名伯伯更好地管理农作物,减少损失、增加产量……
psenet核心是为了解决基于分割的算法不能区分相邻文本的问题,以及对任意形状文本的检测问题。
这篇博客将介绍使用Python,OpenCV获取、更改像素,修改图像通道,截取图像感兴趣ROI;单通道图,BGR三通道图,四通道透明图,不透明图;
我们把时钟拨到 11 年前,2007 年,在第 34 届 SIGGRAPH 2007 数字图形学年会上,以色列的两位教授 Shai Avidan 和 Ariel Shamir 展示了一种新的缩放裁剪图像方法,他们称之为 Seam Carving for Content-Aware Image Resizing,也就是我们后来所说的“接缝剪裁”(Seam Carving)算法。
每个视频的深度基础真实存储在16位灰度PNG图像中: 深度值是从z缓冲区获得的相机平面距理(https://en.wikipedia.org/wiki/Z-buffering)。它们对应于摄像机坐标空间中每个像素的z坐标(而不是与摄像机光学中心的距离)。我们使用了一个655.35米的固定远平面,即像天空像素这样的无穷远点被限制在655.3米的深度。这允许我们将Z值截断并归一化为[0; 2 ^ 16 - 1]整数范围,使得我们的单通道PNG16深度图像中的像素强度为1对应于距摄像机平面1cm的距离。以厘米为单位的深度图可以通过单线程(假设“import cv2”)以numpy和OpenCV直接加载到Python中 ref http://www.europe.naverlabs.com/Research/Computer-Vision/Proxy-Virtual-Worlds
欢迎关注本文首发公众号:Python学习实战。公众号主要发布Python相关技术文章,分享Python实用案例、面试问答题、Python基础巩固等内容。
正在阅读一本机器学习书,并了解到边缘是机器的重要特征输入,用于了解图片中是否有物体,在这种情况下是面部。看看左边只有边缘的图,可以很容易地说出它是人眼所面孔的,不是吗?这有助于机器以同样的方式。
原文:https://towardsdatascience.com/how-to-visualize-convolutional-features-in-40-lines-of-code-70b7d87b0030
本文来自光头哥哥的博客【Seam carving with OpenCV, Python, and scikit-image】,仅做学习分享。
作者通过引入datashader、geopandas 和 colorcet 等库,演示了如何处理和展示大规模数据,以及如何创建地理空间数据的可视化效果。
PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库,但是由于其强大的功能与众多的使用人数,几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为:PIL。
超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术,是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像素来表达图片特征,很大程度上降低了图像后处理的复杂度,所以通常作为分割算法的预处理步骤。
这是「进击的Coder」的第 635 篇技术分享 作者:崔庆才 我们肯定经常跟图片打交道吧,不管是写文章、传图片还是网站开发,我们或多或少都要插图,但有时候图片体积比较大的时候就会带来加载速度慢的一些问题,那么这时候你可能会有这么一个需求: “有没有什么办法在保证图片清晰度的时候把图片的体积压缩到最小? ” 大家通常会用什么办法呢? 我的话其实用的比较多的办法就是使用 PS,然后另存为 Web 所用格式,但用到这个功能我还得额外装个 PS,感觉比较麻烦。 所以,今天给大家推荐一个非常好用的图片压缩网站,可以
伴随着人类社会历程的不断向前推进,先进的科技就一直承载着人类社会的进步,特别是近年来日渐成熟的AI技术,深远地改变了我们熟悉的各个领域。我们公众号时刻紧跟当前社会发展潮流,考虑到,图像处理技术作为人工智能领域中计算机视觉(CV)的重要基础知识,同时可能也是粉丝朋友们感兴趣的地方,为此,小编决定新开一个专栏——opencv图像处理,期待能够帮助更多想要学习AI技术的小伙伴们,当然,这些知识对于大学三四年级的同学也非常有用哦,期待能够带给大家更多的快乐,我们,一直在前行。
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表,其实横坐标代表了图像像素的种类,可以是灰度的,也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。 图像是由像素构成,因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。在实际工程中,图像直方图在特征提取、图像匹配等方面都有很好的应用。
前几天在Python白银交流群【顾德猫宁】问了一个Python去除水印慢的问题,问题如下:
今天分享的这段代码,看起来没啥实际用处,而且有些反潮流,因为现如今大家看视频都追求更高分辨率的超清画质,而我们这个,是一个“超不清”的视频播放器:
在广阔且不断扩展的编码项目领域中,那些将艺术与技术融为一体的人占据着特殊的地位。其中一个项目是从数字图像创建 ASCII艺术图——这一过程将普通图片变成 ASCII 标准字符的马赛克。这是探索计算机视觉和 Python 编程的一种有趣的方式。今天,我很高兴与大家分享一种简单而强大的方法,使用 Python 和 OpenCV 将任何图像转换为 ASCII 艺术图。
现在很多数学专业的硕博发论文,都感觉超级难。所以,有一个路子可以走,那就是发计算机方向的。
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、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
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