## Python图像处理的优点
随着数字技术的飞速发展,图像处理已经成为了一个非常重要的领域。在许多领域,如计算机视觉、医学影像、图像识别和艺术设计等等,图像处理都扮演着重要的角色。而Python作为一种高级编程语言,因其简洁易读和丰富的图像处理库而受到了广泛的关注和应用。本文将介绍Python图像处理的优点,并提供一些代码示例。
### 1. 简洁易读
Python以其简洁易读的语法著称
原创
2023-09-16 18:40:12
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在进行数字图像处理时,我们经常需要对图像进行读取、保存、缩放、裁剪、旋转、颜色转换等基本操作。在使用python进行编程时,涉及到多个不同的图像处理库的选择,今天我们简单聊一聊这几个库:opencv、scikit-image、scipy、pillow、matplotlib等等(不包括深度学习:tf.image等)1. PIL(Python Imaging Library)PIL(Python Im
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2023-09-24 09:08:48
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一、OpenCV读取图像本文在python3.7和OpenCV进行实验,首先安装OpenCV,网上有很多教程,这里不再赘述。1.图像读入OpenCV读取图像函数img = cv2.imread(“文地址”,[,参数])参数(1) cv2.IMREAD_UNCHANGED (图像不可变) 参数(2) cv2.IMREAD_GRAYSCALE (灰度图像) 参数(3) cv2.IMREAD_COLOR
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2023-08-09 20:33:23
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1 matplotlib#1、显示图片
import matplotlib.pyplot as plt #用于显示图片
import matplotlib.image as mpimg #用于读取图片
import numpy as np
img = mpimg.imread('timg.jpg') #读取和代码处于同一目录下的图片
#此时img已经是一个np.array,可对他进行任意处理
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2023-06-07 16:50:58
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1、图像读入:cv2.imread()使用函数cv2.imread(filepath,flags) 读入图像。第二个参数是要告诉函数应该如何读取这幅图片。cv2.IMREAD_COLOR:默认参数,读入一副彩色图片,忽略alpha通道cv2.IMREAD_GRAYSCALE:读入灰度图片cv2.IMREAD_UNCHANGED:顾名思义,读入完整图片,包括alpha通道PS:调用opencv时,即
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2023-06-15 11:46:30
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前言:基于python的图片处理包还是很多的,比如PIL,Pillow, opencv, scikit-image等。其中,PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限;opencv本质上是一个c++库,只是提供了python的接口,官方更新速度非常慢,而且安装很不容易。综合来看,scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,它功能非常齐全,同时将图片作为numpy数组进行
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2023-10-20 15:11:55
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2019-07-19 13:04:00
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matplotlib可以说是python绘图中最最最经典的库,然而,当数据源较大时,其保存速度也会变得极慢,苦其久矣,其它绘图库,要么资料极少,要么不好用,那么,只能从其本身出发,想办法优化保存速度了。在尝试了不限于jit、清除画布等等方法均失败后,终于探索出一种有效的办法!保存时间从3.2s提升到了1.6s!!!解决办法找到你虚拟环境中 matplotlib 里pyplot.py的位置 例:我的
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2023-08-07 14:04:25
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图像处理中常见的任务包括图像显示、裁剪、翻转、旋转等基本操作、图像分割、分类和特征提取、图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务的合适选择。这是因为它作为一种科学编程语言越来越受欢迎,而且在其生态系统中有许多最先进的图像处理工具可以免费使用。我们来看一些用于图像处理任务的常用Python库。1. scikit Image scikit-image是一个开源的Python包,可以使用
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2023-08-18 15:12:01
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基本概念在图像处理中常见的概念有模式(mode)、通道(bands)、尺寸(size)、坐标系统(coordinate system)、调色板(palette)、信息(info)和滤波器(filters)。模式(mode)所谓图像模式就是把色彩分解成部分颜色组件,对颜色组件不同的分类就形成了不同的色彩模式。图像的模式定义了图像的类型和像素的位宽。如下为常见的图像模式:modes描述11位像素,黑和
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2023-08-31 07:41:13
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PIL 是 Python 最常用的图像处理库,在 Python 2.x 中是 PIL 模块,在 Python 3.x 中已经替换成 pillow 模块,安装 PIL :pip install pillowPython 查看图片的一些属性#!/usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
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2023-05-31 22:41:09
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Python PILPIL (Python Image Library) 库是Python 语言的一个第三方库,PIL库支持图像存储、显示和处理,能够处理几乎所有格式的图片。一、PIL库简介1. PIL库主要有2个方面的功能:(1) 图像归档:对图像进行批处理、生产图像预览、图像格式转换等。(2) 图像处理:图像基本处理、像素处理、颜色处理等。2. PIL拥有多个类,此处就其中的Image类、Im
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2023-09-13 16:54:52
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一、python的特点我们提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容,被形象地称作“内置电池(batteries included)”。用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可除了内置的库外,Python还有大量的第三方库,也就是别人开发的,供你直接使用的东西。当然,如果你开发的代码通过很好的封装,也可以作为第三方库给别人使用。Python的定
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2023-07-11 21:14:42
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matplotlib,PIL(Pillow),Opencv三种常用的作图方式。使用matplotlib画图,很棒,matplotlib 是python最著名的2D绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。通过简单的绘图语句,就可以绘制出高质量的图了。 pip install matplotlib fr
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2023-10-26 12:23:58
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【导语】:用 python 怎样获得图片的GPS信息?今天推荐一下 exifread 这个神奇的库,不仅仅是 GPS 信息,几乎能能获得图片的所有信息,快进来看看!!要怎样获得拍摄图片的GPS呢?这里我们需要exifread 库,这个就是用来提取 GPS 信息的。直接 pip install exifread 来安装就好了。其实不仅能获得GPS信息,图片的几乎所有信息都能获得。exifread的作
一:打开显示保存# from PIL import Image# img = Image.open('E:\\pythonwd\\xiaoniao.jpg')# img.show() 这种图片显示方式是调用操作系统自带的图片浏览器来打开图片#让程序绘制图片from PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as pltimg = Image.open('E:
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2023-09-18 20:04:09
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文章目录1.1 、打开图片和显示图片1.2、创建一个简单的图像1.4、图像旋转和格式转换三、ImageChops模块(图像合成)四、ImageEnhance模块(色彩、亮度)Pillow模块讲解一、Image模块1.1 、打开图片和显示图片对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片,我们可以使用Image模块中的 open(fp, mode)方法 ,来打开图片。open方法接收两
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2023-08-08 09:44:24
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Mikio L. Braun柏林工业大学机器学习学博士后,TWIMPACT联合创始人兼首席数据科学家。在其个人博客上简述了主流SPF(Stream Processing Framework)与MapReduce的区别 —— 并没有查询层。以下为译文: 当着手实时大数据时,SPF不失为MapReduce很好的替代。取代对数据进行批处理,它们在数据出现时就会进行处理;如果你处理的是事件流,使用SPF显
原标题:SAR雷达卫星影像的优势和应用领域是什么?合成孔径雷达为主动航空遥感方式,成像不受光线、气候和云雾限制,成图分辨率与飞行高度无关,具有全天候、全天时的遥感数据获取能力。合成孔径雷达技术目前已经成为高分辨率对地观测的重要手段之一,SAR的独特优势使其在测绘、军事、灾害、地质、农业、林业等领域具有很高的实际应用价值。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是上世
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2023-11-04 07:23:08
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一提到数字图像处理,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点:1、不开源,价格贵2、软件容量大。一般3G以上,高版本甚至达5G以上。3、只能做研究,不易转化成软件。因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理。要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非常简单的。要使用python
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2023-08-15 13:05:21
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