初学者接触flask和pytorch，有写的不完善逻辑不通畅的还望见谅整个系统主要实现两个目标：熟悉flask的业务流程，掌握基本的flask开发规范与知识，在系统中主要对基本的诸如：jinjia2、orm迁移、蓝图、过滤器、form表单等等进行了实际的应用。系统的配置list如下：Package Version
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目录由于最近学OpenCV，需要做个笔记，方便下次复习使用。本文分为以下几个部分：对比度、亮度离散傅里叶变换对比度、亮度对比度指的是一幅图像中明暗区域最亮的白和最暗的黑之间不同亮度层级的测量，差异范围越大代表对比越大，差异范围越小代表对比越小。图像亮度通俗理解便是图像的明暗程度，数字图像 f(x，y) = i(x，y)* r(x， y) ，如果灰度值在[0，255]之间，则 f 值越接近0亮度越低
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2024-03-28 22:55:42
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Opencv2标志着opencv革命性的改变，Opencv2带来了全新的C++接口，将Opencv的能力无限放大。在2.0时代，opencv增加了新的平台支持，包括iOS和Android，通过CUDA和openGL实现了GPU加速，为Python和Java用户提供了接口。Opencv 3改变了项目架构的方式，3.0版本不会像2.0版本一样激进的尝试，只会有足够稳定的改进。项目架构的改变是Openc
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2023-08-18 16:03:53
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1 学习目标学习Python和Pytorch中图像读取学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据2 图像读取首先需要完成对数据的读取操作，在Python中有很多库可以完成数据读取的操作，有Pillow和OpenCV。2.1 PillowPillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常见的图像读取和处理的操作，而且可以与ipython notebook无缝集成，是应用
这篇文章的起因是之前在测试一个预训练好的动作识别模型时使用 OpenCV 进行 resize 和使用 PIL 的 resize 得到的结果完全不同，按照作者的方法使用 PIL 中双线性插值的 resize 可以得到正确的结果，而用 opencv-python 中双线性插值的 resize 却得到了完全错误的结果，改用 opencv-python 中 INTER_AREA 的 resi
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2024-04-29 16:10:19
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直方图的对比 OpenCv提供了5种对比直方图的方式：CORREL（相关）、CHISQR（卡方）、INTERSECT（相交）、BHATTACHARYYA、EMD（最小工作距离），其中CHISQR速度最快，EMD速度最慢且有诸多限制，但是EMD的效果最好。世界总是充满了矛盾，而我们的工作就是化解矛盾（ 需要注意的是：EMD方式要
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2024-05-25 19:26:40
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# 使用Python Pillow的ImageChops模块进行图像对比
在图像处理领域，比较两幅图像的相似性与差异性是常见的任务。这可以应用于多种实践中，比如检测图像的变更、图像合成以及删除不必要的细节。Python的Pillow库提供了一个强大的模块——ImageChops，可以方便地进行图像对比。这篇文章将详细介绍如何使用ImageChops模块来实现图像对比，并展示相应的代码示例。
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原创
2024-08-20 03:16:32
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1 概念的比较：opencv （1）默认不支持中文文件名 （2）数据为numpy，维度：高，宽，通道数，通道序：BGR （3）显示完后要cv2.destroyAllWindows() （4）读取图片时与pillow速度差不多pillow （1）python原生支持最好，各种操作都很方便，pytorch内部使用的就是pillow （2）读入的是一个Image类，size的顺序：宽，高，通道序RGB
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2024-06-18 09:43:01
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这里而非我v写自定义目录标题1 引言2 opencv处理图片2.1 opencv读、写以及展示图片等操作2.2 opencv读取图片的形状、大小、编码格式及数据类型等3 pillow处理图片3.1 读、写以及展示图片等操作3.2 pillow读取图片的宽高、数据类型及图片数据等4 matplotlib处理图片4.2 matplotlib读取图片的形状、大小、编码格式、数据类型等5 新建图像5.1
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2024-03-25 12:48:07
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Pillow实现图片对比
原创
2023-11-03 09:51:23
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# Python Pillow图片对比
在图像处理领域，图片对比是一个常见的任务。比如我们可能需要比较两张图片的相似度，找出它们之间的差异，或者检测图片中的变化等。Python中有一个非常流行的图像处理库叫做Pillow，它提供了丰富的功能来操作图片，包括图片对比。
在本文中，我们将介绍如何使用Python Pillow库进行图片对比。我们将首先介绍Pillow库的基本用法，然后展示如何进行图
原创
2024-07-14 04:54:36
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在前面我们已经完成通过OpenCV读取图片在Picture Control中并自适应显示。下面我们很自然的需要对读取的图片进行处理，处理完之后很自然的想到要看看效果。所以今天的笔记是通过OpenCV灰度处理图像并显示结果。需求描述如图所示，S1，上面的按钮打开资源管理器，载入一个图片到左边的Picture Control自适应显示；S2，下面一个按钮把载入的图片通过OpenCV灰度处理后，在右边的
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2024-05-11 18:37:34
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1.python + appium +图片对比实现UI自动化：背景：当手机需要适配不同的语言时，测试过程中易出现因为语言不熟悉，导致UIbug被遗漏（例如setting中的描述性文字显示不完整等等问题）环境搭建：需使用模块PIL，Windows版本链接地址：http://pythonware.com/products/pil/ubuntu (使用16.04虚拟机):sudo apt-get ins
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2023-09-18 16:51:00
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CPU
图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的
CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。
然而在以往的视觉模型开发与应用中，我们更关注模型本身的优化，提升其速度与效果。相反，对于图像的预处理与后处理阶段，很少认真思考如何去优化它们。所以，当模型计算效率越来越高，反观图像的预处理与后处理，没想到它们竟成了整个图像任务的瓶颈。为了解决这样的瓶颈，NVIDIA 携手字节跳动机器
一、概述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。由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Python 3.x，又加入了许多新特性，因此，我们可以直接安装使用Pillow。Pillow在PIL的基础上，为P
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2024-05-16 08:36:54
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kelly平时工作涉及比较多的图像处理工作。今天分享人工智能图像处理领域最常用的两个Python库：Pillow和OpenCV。一、Pillow源代码：https://github.com/python-pillow/Pillow官方用户使用手册：https://python-pillow.org/说到Pillow就不得不提到一个更早的Python图像库PIL（Python Imaging Lib
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2024-07-23 17:11:06
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1,介绍 GMM(Gaussian mixture model) 高斯混合模型,高斯概率密度函数（二维时也称为：正态分布曲线）精确的量化事物,就是：某一区域的点数数量分布情况。如下图所示：opencv 使用GMM对数据进行分类聚合，把靠近的数据，变成一个集合1，代码如下（1）前期准备，产生随机的点集 &nbs
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2024-05-24 16:24:47
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数据读取在python中有许多库可以完成图像数据读取操作，比较常见的是pillow和OpenCV。1.1 PillowPillow是python图像处理函式库（PIL）的一个分支。Pillow提供了常见图片读取和处理操作，而且可以与ipython notebook无缝集成，是应用比较广泛的库。 如：from.PIL import Image
#读取图片 img=Image.open(graph.
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2024-07-10 01:24:40
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# 使用Python Pillow提升图像对比度的教程
在计算机图像处理的领域中，图像对比度的提升是一项非常常见的任务。Python 的 Pillow 库提供了简单而强大的工具来完成这一任务。本文将指导初学者如何使用 Pillow 提升图像的对比度，并且详细说明每一步的实现过程。
## 处理流程
首先，让我们概述一下处理图像对比度的整个流程。下表简要概述了我们需要进行的步骤：
| 步骤 |
OpenCV读入后顺序是BGR。
原创
2022-10-08 08:36:04
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