# JPEG 图像读取与 Python 的应用
JPEG（Joint Photographic Experts Group）是一种广泛使用的图像压缩格式，广泛应用于数字图像的存储和传播。通过 Python，我们可以轻松地读取和处理 JPEG 图像。本文将介绍如何使用 Python 读取 JPEG 图像，包括代码示例、流程图和甘特图，帮助读者理解整个过程。
## JPEG 图像的读取流程
读取
# 在Python中显示JPEG图片的完整指南
对于刚入行的开发者来说，处理图像文件可能感觉有些陌生。但实际上，使用Python显示JPEG图片非常简单。本文将详细介绍整个流程，逐步指导你实现这一功能。
## 流程概述
下面的表格清楚列出了在Python中显示JPEG图片的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|--
# 用Python生成JPEG图像的完整指南
在本教程中，我们将学习如何使用Python生成JPEG图像。我们将通过几个步骤来实现这一目标，分别是安装所需的库、创建图像数据、生成图像，以及保存图像。以下是整个流程的概述。
## 流程概述
| 步骤 | 说明 | 代码 |
|
原创
2024-10-11 06:14:57
16阅读
# Python中打开JPEG图片的简单指南
在现代编程中，处理图像是一项常见的需求。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多库来帮助我们轻松地打开和处理图像文件。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用Python中的Pillow库打开JPEG格式的图片。除此之外，我们还会用mermaid语法展示一次旅行的流程和处理图像的步骤。
## 什么是Pillow？
Pillow是Python I
原创
2024-08-30 05:33:15
85阅读
JEPG转DICOM
//======================================================================================
// NanJing ChunRen L.T.D
// Created by HGB
//=========================================
转载
精选
2012-09-04 22:52:49
1359阅读
# 如何实现Java png转jpeg
## 1. 流程概述
为了实现Java中的png转jpeg，我们需要进行以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取png文件 |
| 2 | 将png文件转换为BufferedImage对象 |
| 3 | 创建一个空的BufferedImage对象，设置图片格式为jpeg |
| 4 | 将png转换后的Buff
原创
2024-03-21 04:52:47
123阅读
文章目录一、检测特征点1.sift检测特征点2.surf检测特征点3.brisk检测特征点4.orb检测特征点5.akaze检测特征点6.总结二、特征匹配1.暴力匹配法2.KNN匹配法3.FLANN匹配法4.总结环境：python3.7 + opencv3.4.2 后文运用SIFT和SURF，需安装opencv-contrib-pythonpip uninstall opencv-python
转载
2023-08-17 15:02:14
144阅读
先把代码贴上：
extern "C"
{
#include "jpeglib.h"
#pragma comment(lib,"libjpeg.lib")
//把无压缩的图像数据（纹理）存储成jepg
bool appSaveJpegRGB(char *filepath,unsigned char * data,int width,int height)
{
unsigned char *Data
转载
2011-09-29 17:32:00
37阅读
Opencv-python教程（6）——Thresholding OpenCV
第六章 Thresholding OpenCV 目录Opencv-python教程（6）——Thresholding OpenCV前言一、threshold作用？二、示例1.第一步2.更改代码3.再次更改代码4.自适应阈值总结前言本系列文章纯属搬运工，来自个人阅读一个国外python-opencv的
转载
2023-10-12 13:40:57
55阅读
我们在上个教程讨论了SIFT算法用于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。但是其实时性相对不高。SURF(Speeded Up Robust Features)算法改进了特征了提取和描述方式，用一种更为高效的方式完成特征点的提取和描述。SURF算法原理SURF特征检测的步骤1. 尺度空间的
转载
2023-07-03 23:36:53
152阅读
一、常用的基础滤波操作 在图像处理中，尽可能消除图片中的噪声，消除噪声就需要用到滤波，在本次opencv学习中，学习了三个滤波方式。（1）平均滤波，就是将一个区域内的像素值求和取平均值，然后用这个平均值替换区域中心的像素值。blur(源Mat对象,目标Mat对象,Size对象,Point对象)//Size对象用来确定区域大小，Point对象如果x,y都是-1则表示更新区域中心的像素。（2）高斯滤波
转载
2023-12-31 14:38:57
263阅读
# Python OpenCV 临近算法入门
在计算机视觉和图像处理中，临近算法（Nearest Neighbor Algorithm）是一种重要的工具。它主要用于图像处理的多种场景，例如图像缩放、颜色量化和对象识别等。在这篇文章中，我们将详细介绍临近算法，并结合Python和OpenCV库来展示其应用。
## 什么是临近算法？
临近算法是一种基本的插值算法，通常用于图像重采样。在图像缩小或
一、python的编码与解码 Python的默认编码是ascll，Python3 的默认编码是unicode，很遗憾的是unicode是以牺牲性能作为代价的，它 占⽤空间⽐ascll的空间多⼀倍，这就导致在传属空间上会导致性能的损耗，所以为了解决这个问题，就有了utf-8的 编码。 编码：就是把str的数据类型转为bytes的数据类型的过程，使⽤到的关键字是e
转载
2023-11-20 13:09:35
46阅读
滤波功能在图像处理方面特别常用，我们这一篇来熟悉openCV滤波的函数，当然我们从概念看起。官网地址：https://docs.opencv.org/master/d7/d37/tutorial_mat_mask_operations.html上一篇：Mat数据的遍历和图像数据操作（如果不熟悉遍历方法的话，看这部分代码会不理解）openCV滤波功能这边官网还是在介绍filter2D函数之前，给我们
转载
2024-01-08 17:03:12
56阅读
本文主要涉及到五种滤波方法，包括三种线性滤波器和两种非线性滤波器。 1. 线性滤波器 - 方框滤波 - 均值滤波 - 高斯滤波 2. 非线性滤波器 - 中值滤波 - 双边滤波器线性滤波器图像滤波可以表示为如下的公式： g(x,y)=∑k,lf(x+k,y+l)g(k,l) 其中g(k,l)称为核，通过构造核可以实现线性滤波方法方框滤波方框滤波器的核为： α⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢11⋮111
转载
2023-10-08 21:33:29
106阅读
最近我发现，在很多特定问题上传统的分割方法挺方便的，比如分割打印字体文件，网站爬下来的表格图像，pdf中的特定格式文件等。在实战中，我总结了几点记录一下。主要采用opencv-python来应用这些算法。 大体来分,传统的分割算法可分为三类: 基于阈值的分割方法基于区域的分割方法基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法 从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的
转载
2023-08-07 15:24:10
228阅读
图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。 图像滤波既可以在时域进行，也可以在频域进行。图像滤波可以更改或者增强图像。通过滤波，可以强调一些特征或者去除图像中一些不需要的部分
转载
2023-12-02 13:59:07
98阅读
追踪的目的是在当前帧找到前一帧确定的对象。因为我们要在当前帧确定其对象位置，因此我们需要知道它是如何运动的，换句话说，需要知道运动模型参数。 如果对象非常简单且没有什么外貌上的变化，我们可以使用模板匹配。但是现实并未如此，当前模型可能随时随地变换(如人脸，你可能下一秒变成侧脸)。 Opencv中集成了诸多算法，随着其不断更新，算法的种类也越来越多，3.3版本的算法种类是6种-BOOSTING,
转载
2023-07-05 13:04:40
266阅读
一.图像去雾随着社会的发展，环境污染逐渐加剧，越来越多的城市频繁出现雾霾，这不仅给人们的身体健康带来危害，还给那些依赖图像信息的计算机视觉系统造成了不良影响，因为在雾天采集到的图像对比度和饱和度均较低，颜色易发生偏移与失真等。因此，寻找一种简单有效的图像去雾方法，对计算机视觉的后续研究至关重要。该部分主要从下列几篇论文摘取对图像去雾算法进行普及，引用及参考中文论文：魏红伟, 等. 图像去雾算法研究
转载
2024-06-28 20:01:50
274阅读
1.常用运算OpenCV图像运算包括如下函数：加法运算：add(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)减法运算：subtract(src1, src2, dst=None, mask=None, dtype=None)乘法运算：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)除法运算：di
转载
2024-03-05 16:45:31
62阅读
