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
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
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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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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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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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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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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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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OpenCV读入后顺序是BGR。
原创
2022-10-08 08:36:04
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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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2.1 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2.2 图像读取由于赛题数据是图像数据，赛题的任务是识别图像中的字符。因此我们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，比较常见的有Pillow和OpenCV。2.2.1 PillowPillow是Python图像处理函式库(PIL）的一个分支。Pillow提供了常
本Blog来源于实际项目，所采用框架组合中，OpenCV实现算法主体、pybind11完成OpenCV的Python封装、django提供Web应用服务，三者协同配合，共同实现“网络后端调用OpenCV算法，解决特定问题”的目标。
由于pybind11在windows和在linux下的部署安装，都已经分别专门撰文，基于pybind11实现Python调用c++编写
from PIL import Imagefrom PIL import ImageFilterimg = Image.open("E:/image/1.png")print(img.format,img.mode)# #图片逆时针翻转90°# newImg = img.rotate(90,expa ...
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2021-07-30 11:24:00
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1.缩放图片 from PIL import Imageimg = Image.open("E:\\image\\1.png")w,h = img.sizenewSize = (w//2,h//2)newImg = img.resize(newSize)newImg.save("E:\\image1 ...
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2021-07-30 11:11:00
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引言本篇主要想总结一下Ubuntu下opencv对于CPU的编译全过程，以及遇到的一些坑。依赖项安装首先我们需要CMake来配置安装，GCC进行编译，Python-devel和Numpy来构建Python绑定等。sudo apt-get install cmake
sudo apt-get install gcc g++一般云服务器是没有cmake的，而本地服务器的cmake也可能会版本比较低，如
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2024-02-29 17:17:18
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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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2024-08-08 14:53:41
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