np.array()图像 / 张生荣

详解python如何通过numpy数组处理图像

如图,以该猫咪图片为例(忽略水印).将该文件命名为cat.jpg,并对其展开以下操作. 使用PIL库进行灰度处理 from PIL import Image import numpy as np # ...

如下所示: >>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2]) >>> y = np.array([[ ...

项目使用Pyqt作为UI框架,使用相机线程捕捉image,并在QGraphicsView中显示,遇到以下问题: 1.采集的数据为nparray数据,需转换为QImage 转换代码如下: img=cv2 ...

原文件: 7.8094,1.0804,5.7632,0.012269,0.008994,-0.003469,-0.79279,-0.064686,0.11635,0.68827,5.7169,7.93 ...

网上找了半天不是dataframe转化成array的就是array转化dataframe,所以这里给汇总一下,相互转换的python代如下: dataframe转化成array df=df.valu ...

array和asarray都可以将结构数据转化为ndarray,但是主要区别就是当数据源是ndarray时,array仍然会copy出一个副本,占用新的内存,但asarray不会. 1.输入为列表时 ...

目录 1.Numpy ndarray对象 2.创建numpy数组总结 1.Numpy ndarray对象 numpy ndarray对象是一个n维数组对象,ndarray只能存储一系列相同元素. # ...

目录函数调用方法: 普通用法: 进阶用法: 更高级的用法: 函数调用方法: numpy.array(object, dtype=None) 各个参数意义: object:创建的数组的对象,可以为单个 ...

目录导语正文一.准备中二.原理简介三.代码演示四.效果展示导语哈喽!boys and girls 我是每天疯狂赶代码的木木子~ 今天带大家来点儿好玩儿的东西,我想你们肯定是喜欢的! ...

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 ...

运动模糊:由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊,又称为动态模糊 Opencv+Python实现运动模糊,主要用到的函数是cv2.filter2D(): # coding: utf-8 import ...

我们在做深度学习的过程中,经常面临图片样本不足.不平衡的情况,在本文中,作者结合实际工作经验,通过图像的移动.缩放.旋转.增加噪声等图像变换技术,能快速.简便的增加样本数量. 本文所有案例,使用Ope ...

1.1 简介深层神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的结果.在数据量有限的情况下,可以通过数据增强(Data Augmentation)来增加训练样本的多样性, 提高模型鲁棒性,避免过拟 ...

实现思路: 1,将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和(卷积和取绝对值) 2,用新的矩阵(与原图一样大小)去接收每次的卷积和的值 3,卷积图片所有的像素点后,把新的矩阵数据类型转化为uint8 注意: ...

这里用Python逼近函数y = exp(x);同样使用泰勒函数去逼近: exp(x) = 1 + x + (x)^2/(2!) + .. + (x)^n/(n!) + ... #!/usr/bin/ ...

Opencv-Python图像透视变换cv2.warpPerspective 代码如下: # -*- coding:utf-8 -*- import cv2 import numpy as np im ...

绘制直线,三角形,正方形 import matplotlib.pyplot as plt def plotLine(): x = [1,2,3,4,5] y = [3,3,3,3,3] plt.fig ...

遇到这么个需求:把图片按照定义的patchsize切块,然后按照z轴顺序叠放小块,如下图(仅考虑灰度图像) 图片im,设size为(h,w),patchsize为(ph,pw),则处理后大小(为简化描 ...

前言利用SVD是可以对图像进行压缩的,其核心原因在于,图像的像素之间具有高度的相关性. 代码 # -*- coding: utf-8 -*- ''' author@cclplus date:2019 ...

用Python去除背景,得到有效的图像此目的是为了放入深度学习计算中来减少计算量,同时突出特征,原图像为下图,命名为1.jpg,在此去除白色背景,黑色背景同理需要对原图像进行的处理是去掉白色背景, ...

如下所示: #coding=gbk ''' GPU上面的环境变化太复杂,这里我直接给出在笔记本CPU上面的运行时间结果由于方式3需要将tensor转换到GPU上面,这一过程很消耗时间,大概需要十秒, ...