1，读入并对图片进行旋转复位'''对图片进行归位'''
import cv2
# Reading the image
image = cv2.imread('222.png')
# dividing height and width by 2 to get the center of the image
height, width = image.shape[:2]
# get the cen
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2024-03-01 10:44:49
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如题import cv2
import numpy as np
def rgbe2float(rgbe):
res = np.zeros((rgbe.shape[0],rgbe.shape[1],3))
p = rgbe[:,:,3]>0
m = 2.0**(rgbe[:,:,3][p]-136.0)
res[:,:,0][p] = rgbe[:,:,0][p
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2023-06-21 15:21:40
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# Python 图片裁切实现
## 1. 流程概述
在实现图片裁切的过程中，我们需要按照以下几个步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 选择图片 |
| 2 | 设置裁切尺寸 |
| 3 | 裁切图片 |
| 4 | 保存裁切后的图片 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤的具体操作。
## 2. 选择图片
首先，我们需
原创
2023-10-03 07:14:34
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在使用 Python 处理 PDF 文件时，裁切 PDF 是一个常见的需求。本文将详细阐述如何高效地实现 PDF 裁切，包括关键参数解析、调试步骤、性能优化、排错指南以及最佳实践。在这个过程中，我们将使用几个不同的图表和代码示例，方便读者更好地理解整个裁切过程。
### 背景定位
在实际业务中，PDF 文件的内容常常需要根据需求进行裁切。一些常见的场景包括：
1. 从长文档中提取特定页面。
hdr是Camera中比较常见的功能，展锐平台下hdr的实现是在 oem 下的 cmr_hdr.c 文件中，本篇我们来介绍hdr的流程。先来看下一个比较关键的结构体，class_hdr ，后面会经常看到对这个结构体的操作struct class_hdr {
struct ipm_common common;
struct hdr_frame_addr hdr_addr[HDR_CA
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2024-04-16 14:12:48
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# 使用Python绘制HDR图像的完整指南
在数字图像处理中，高动态范围图像（HDR）因其能够捕捉更大范围的亮度信息而变得越来越流行。本教程将指导你如何在Python中绘制HDR图像。以下是整个流程的概览。
## 1. 流程概览
下面是实现HDR图像绘制的一些基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 加载低动
1. 基本结构理解2.python代码实现一般的操作一个HDF5对象的步骤是打开这个对象；
对这个对象进行操作；
关闭这个对象。特别要注意的是，一定要在操作结束后关闭对象。因为之前的操作只是生成操作的流程，并不真正执行操作，只有关闭对象操作才会真正出发对对象进行的修改。2.1 文件（files）创建/打开/关闭import h5py
# r 只读，文件必须已存在
# r+ 读写，文件必须已存在
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2024-10-09 10:39:30
32阅读
# Python HDR 截图：高动态范围图像的捕捉与处理
高动态范围 (HDR) 图像技术在摄影和图像处理中尤为重要，它通过捕捉不同曝光下的图像来创造更宽的亮度范围。本文将介绍如何使用 Python 进行 HDR 截图，帮助您更好地理解 HDR 技术及其实际应用。
## HDR 基础知识
HDR 技术旨在解决传统图像捕捉中的动态范围局限性。通过相机或屏幕等设备捕捉多个不同曝光下的图像，HD
原创
2024-10-02 03:46:31
103阅读
从技术上来说，单帧HDR要比多帧HDR简单不少，在早期设备处理能力不足的时候，速度快，没拖影，性能要求低的单帧HDR反而要更有优势。到了HDR＋时代，单帧HDR渐渐不敌多帧合成HDR。技术的迭代就是这么残酷。这些技术曾经短暂地在部分手机上应用过，但是很快因为效果不佳也退出了市场。  
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2024-10-27 08:11:56
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# 使用Python进行批量裁切栅格的完整流程
## 一、前言
在数据处理中，裁切栅格是一项常见的操作，尤其是当我们处理大量的图像或地理信息系统（GIS）数据时。在这篇文章中，我将教你如何使用Python批量裁切栅格，适合初学者学习和应用。我们将逐步介绍每个环节，并为你提供代码示例及注释，帮助你理解每个步骤。
## 二、整体流程
我们可以将整个流程分为几个主要步骤，以下是流程表：
| 步
原创
2024-09-22 04:03:01
224阅读
HDR 什么是HDRHDR在OpenGL中的应用 什么是HDR在渲染一个物体的过程中，物体最终的颜色被存入帧缓冲中时，颜色和亮度值会被限制在0-1之间，这就会有一个问题：当物体的颜色全部都超过1的时候，会被帧缓冲的颜色限制在1这个值，那么场景中的颜色都会变成一种颜色，导致场景一片混乱。如图所示： 好的解决方案是暂时保存超过1部分的颜色值，获得更多的颜色细节，然后将该范围内的值映射到[0,1]
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2024-07-04 18:43:20
211阅读
什么是APS-C画幅：
我们通常把135胶片的尺寸36×24mm称为全画幅，APS（即Advance Photo
System，先进照片系统）是一种已经淘汰的摄影系统。APS胶卷有三种尺寸，H、C、P。APS-H型是满画幅(30.3×16.6mm）APS-C型是在满画幅的左右两头各挡去一端，是长宽比为3:2，约（24.0
x 16.0mm）APS-P型是满幅的上下两边挡去个一条，使画面长宽比例为3
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2024-03-25 17:33:00
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# Mediapipe Python 人脸裁切实用指南
在现代计算机视觉应用中，人脸识别和处理是一个重要的研究领域。Mediapipe 是谷歌开发的一个跨平台框架，为各种视觉应用（包括人脸检测）提供了高效、简便的解决方案。本文将介绍如何利用 Mediapipe 和 Python 进行人脸裁切，并提供简单的代码示例。
## 什么是 Mediapipe?
Mediapipe 是一个开源框架，专注
Python读取xml文件后，裁剪标注图片，并扩容数据0、引子1、裁剪图片2、图片扩容3、调用训练集 0、引子因为想用yolov5算法训练自己数据集识别数字“0-9”，一开始用labelImg标注了图片，生成了大量的xml文件。因为图片中0，1比较多，而其他数字偏少，标注到后面，就忽略了大量的0，1。后面发现，漏标注会导致训练时把目标识别成背景，严重影响算法识别的准确性。然后，我也不想重新去标注
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2024-10-11 04:34:46
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Author: FreeKnightDuzhi关于Bloom和HDR的帖子和图片网上已是一堆，但罕有能够明确说明程序实现过程的帖子，明天需要进行简单一个讲解，故在此做个补充记录。首先HDR是高动态光照。注意两个词：1：高（高精度）。 2：动态（光照时实时运算的）。然后说下当前计算机图形学大部分颜色表示A8R8G8B8，即颜色可以表示为0-255的亮度（即一个深灰暗色到一个灰白亮色之间，并不能表示一
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2024-04-24 08:35:33
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Temp 阅读笔记 文章来源：基于达芬奇平台的HDR图像合成算法研究 请不要用于商业目的，尊重作者版权。第三章 高动态范围图像处理算法 3.1 高动态范围图像综述 高动态范围HDR（High Dynamic Range）图像合成技术是一种利用计算机高速运算产生高质量逼真效果的场景图像合成技术，广泛应用于计算机游戏开发、医疗影像、遥感图像处理和计算机图形学等领域。高动态范围图像的动态范围很高，所谓的
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2023-11-27 20:17:35
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# 如何在Python中打开HDR文件
高动态范围（HDR）图像是一种能够捕捉更广泛亮度范围的图像格式。HDR图像通常用于摄影和影视制作中，可以保留高光和阴影中的更多细节。虽然HDR图像被广泛使用，但在日常编程中处理这些文件可能会遇到一些挑战。本文将介绍如何使用Python打开和处理HDR文件，并提供一些示例代码，帮助您轻松上手。
## 什么是HDR文件？
HDR文件通常以`.hdr`或`.
原创
2024-10-08 03:10:22
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Terragen 4是一个程序化生成自然景观的软件，跟VUE功能相近。但是比起VUE来说，它更袖珍，更轻量级。由于它可以快速生成自然景观，主要是大气+地形+光照，我们可以使用它快速生成环境贴图供我们游戏制作中使用。 在开始之前，先分析一下环境贴图制作的方式。 制作环境贴图有两种方式： 1.6-Side的立方体贴图，即Cube Map。在Unity中，Create一个旧版本的CubeM
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2024-07-15 08:55:41
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1. 技术背景 HDR图像处理的技术本质上是对阴影，高光的细节增强。即图像太暗或者太亮的部分，其细节丢失的比较明显，HDR图像处理就是对暗部和高亮部分的细节进行恢复的过程。 HDR的处理思路是这样的。首先，用户至少拍摄3张不同曝光量下的照片。分别对应低曝光，正常曝光和高曝光量。对于低曝光拍摄的
在数字图像处理中，生成HDR（高动态范围）图像为用户提供了更为丰富的色彩深度和细节，适合于捕捉高对比度场景。如果你希望通过Python生成HDR图像，这里提供了一种结构化的思路来实现这一目标。
## 1. 协议背景
HDR图像的生成要求将多张不同曝光度的照片合成为一幅，能够展现更宽广的亮度范围。这个过程通常涉及高质量的图像合成，以及对每一幅图像的精确处理。
### 时间轴
对于HDR技术的
