本文主要介绍了如何使用PIL库和opencv库读取图片,并查看图片属性信息,并记录作者在项目过程中读取图片踩过的坑。1. 安装所需环境opencv-python==3.4.3
pillow==7.2.0
matplotlib==3.2.0使用pip命令安装(conda命令也可以)pip install opencv-python==3.4.3
pip install pillow==7.2.0
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                            2024-01-25 18:30:28
                            
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            文章目录1、四种不同的库读取jpg图显示2、评估所读图片的差异3、简单说明有差异原因4、同样的流程对png图片进行处理5、png图片转jpg5.1 使用PIL进行转换5.2 使用Opencv进行转换5.3 使用Tensorflow 进行转换5.4 使用scikit-image进行转换5.3对比以上三种方法转换的图片是否相同  本文于2022年5月15日进行更新,主要是对于tensorflow版本升            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Raspberry Pi:使用OpenCV和dlib进行面部标志+嗜睡检测一、环境搭建以及简单介绍二、代码编写具有OpenCV和dlib的Raspberry Pi上的实时睡意检测器三、运行及代码下载 一、环境搭建以及简单介绍安装树莓派的GPIO接口环境pip install RPi.GPIO
pip install gpiozero除此之外你还应该安装了NumPy,dlib,和imutilspip            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1、opencv与PIL打开的图片的区别1.1 使用opencv打开图片1.2 使用PIL.Image打开图片2、cv2.error: OpenCV(4.5.5) : -1: error: (-5:Bad argument) in function ‘rectangle‘3、报错TypeError: Expected Ptr<cv::UMat> for argument ‘src‘4、c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在python中配置opencv库,使用pycharm环境1.官网下载:点击打开链接,官网上有所有的openCV版本,找到你想要的版本和系统,点击之后,会弹出一个新的页面,不需要任何操作,便会自动下载。注明:这里没有32位和64位区别,安装程序会根据你的电脑系统自动选择安装32位还是64位的版本。如图中所示:2.双击运行openCV_xxx.exe执行程序选择你要安装文件目录,然后点击extrac            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PIL.Image转换成OpenCV格式import cv2from PIL import Imageimport numpy image = Image.open("plane.jpg")image.show()img = cv2.cvtColor(numpy.asarray(image),cv2.COL...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            楔子关于 Python 的图像处理,我们之前介绍一个第三方库叫 PIL,现在我们来介绍另一个库 OpenCV。从功能和性能上来讲,OpenCV 要比 PIL 强大很多,而且 OpenCV 还可以处理视频。那么下面我们就来介绍一下 OpenCV 的用法,首先是安装,直接 pip install opencv-python 即可。当然啦,由于包比较大,建议指定国内的镜像。图像的读取、显示和保存我们说图            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言
    数据分析师的工作不仅限于处理现成的数据,有时还需要从图像中挖掘数据。    这篇文章主要介绍使用 Python 对不同类型的图像做特征提取。此外,还会介绍两个图像处理库——OpenCV 和 PIL速度的比较。    在我最近的项目中,我需要每天处理 10000 多张图像并从            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              CMake是一个比make更高级的编译配置工具,它可以根据不同平台、不同的编译器,生成相应的Makefile或者vcproj项目。通过编写CMakeLists.txt,可以控制生成的Makefile,从而控制编译过程。CMake自动生成的Makefile不仅可以通过make命令构建项目生成目标文件,还支持安装(make install)、测试安装的程序是否能正确执行(make test,或者c            
                
         
            
            
            
            主要是图像处理的几个库对数据的读取方式存在差异,有的时候经常搞混,没有概念,所以大致整理一下,一是增强印象,二是整理便于查阅。关于图像读取函数:1、opencv库,python在引用opencv库时通过import cv2import cv2
img = cv2.imread('./xxx.jpg')我测试的一张图片结果:可见opencv读出的数据是numpy数组类型,数据shape维度是[H,W            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            img_path = "./data/img_37.jpg" # transforms.ToTensor() transform1 = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), # range [0, 255] -> [0.0,1.0] ] ) ## o ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PIL图像处理一个图像处理模组,在opencv无法使用中文时,可以切换至PIL来转换中文 (下附opencv插入中文函数)基础操作引入模组后 使用Image.open导入图片:import PIL
from PIL import Image, ImageFilter, ImageFont, ImageDraw
img = Image.open("img/1.jpg")
img.show()此为o            
                
         
            
            
            
            目录0. 前言1. 图片读取、显示和保存2. PIL与cv2相互转换3. 处理与保存3.1 裁剪3.2 绘制矩形 0. 前言先撇开matplotlib不谈,在python江湖用于读取图片的主要为两个门派,分别是PIL家族:from PIL import Image一个可用于python的图像处理库,PIL库提供通用的图像处理功能,以及基本图像操作,如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。和cv2家族            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-28 00:47:00
                            
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            一、背景本人准备用python做图像和视频编辑的操作,却发现opencv和PIL的效率并不是很理想,并且同样的需求有多种不同的写法并有着不同的效率。见全网并无较完整的效率对比文档,遂决定自己丰衣足食。 二、目的本篇文章将对Python下的opencv接口函数及PIL(Pillow)函数的常用部分进行逐个运行并计时(多次测算取平均时间和最短时间,次数一般在100次以上),并简单使用numb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一。人脸检测和数据收集二.训练识别器三.人脸识别和显示 本文不涉及分类器、训练识别器等算法原理,仅包含对其应用(未来我也会写自己对机器学习算法原理的一些观点和了解) 首先我们需要知道的是利用现有框架做一个人脸识别系统并不难,然后就开始我们的系统开发吧。 我们的系统主要分为三个部分,然后我还会提出对补获图片不能添加中文的解决方案。我们需要完成的任务:1.人脸检测和数据收集2.训练识别器3.人脸            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、安装命令二、Image模块三、format类四、Mode类五、convert类六、size类七、Palette类八、Info类九、new类十、Copy 类十一、Crop类十二、Paste类十三、Filter类十四、Blend类十五、Split十六、Composite类十七、Eval类十八、Merge类十九、...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            在增强项目中因为涉及到多种相片格式的转换,感觉一直在花精力在网页搜索各种图形图片格式的互相转换,因此决定对相关知识点进行总结和输出。本质上感觉这一块知识点也蛮有意思,而且可以明显感知到 opencv是各种图片格式的中转站。1、通用介绍1.1 PIL数据PIL:Python Imaging Library,已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大,但API却非常简单易用。在            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            PIL vs Opencv0.前言1.简要介绍1.1 PIL1.2 Opencv1.3 二者初始对比2.准备工作2.1 平台信息2.2 安装PIL和Opencv2.3 查看版本信息2.4 验证安装成功3. 二者比较3.1 测试图片3.2 用时比较第一阶段:PIL 打开图片 + resize至416x416第二阶段:cv2 打开图片 + resize至416x416第三阶段:cv2 打开图片 +            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python在使用中经常会用到各种库为大家演示python各类库的安装主要使用pip命令安装安装前需要安装python官方版本python3.7.2下载安装时主要有以下两种方法方法一windows+R打开运行,输入cmd,确定。2.输入命令pip install +库名(这里以安装Pymssql为例),然后回车即可开始安装,显示successfully代表安装完成。方法二部分库在安装时会遇到安装失            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2020-12-06 17:05:16
                            
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            PIL默认读入图片的颜色顺序为RGB;Opencv默认读入图片的颜色顺序为BGR;参考用PIL读入jpg转化成数组RGB排列顺序            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2021-09-07 11:33:51
                            
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