想要对大量图像进行简单处理，我们可以利用代码实现。OpenCV作为开源的图像处理库，安装方便，容易上手，功能强大，受到了很多人的喜爱。1.背景笔者正在参加全国大学生智能汽车竞赛。由于放假在家，家中没有铺设赛道的条件，我找到了一款上位机，可以将智能车的图像导入到上位机中，上位机提供了在线调车功能，可以进行各种图像操作，将智能车的图像处理代码进行简单的修改，就可以在上位机中运行。但是这款上位机对图片有
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2024-02-09 11:16:58
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opencv处理视频并不是最方便的，因为用opencv处理视频会有很多限制，比如只支持生成avi格式的视频，对后期视频加入声音也是比较不方便，如果有更高需求的话建议使用vfw和ffmpeg库。思路是：先对视频逐帧改分辨率，再将每一帧的图片合成视频，加上声音。我有20个文件夹，每个文件夹里面有若干视频，通过opencv中的resize函数，将视频的每一帧的分辨率改为240*180。代码如下：impo
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2023-11-10 19:52:33
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引言前面的文章中，我们有用过图像方法或者缩小的函数 resize() ，这个函数既可以放大图像，也可以缩小图像，其中：缩小图像：一版使用 CV_INETR_AREA (区域插值)来插值。放大图像，一般使用 CV_INTER_LINEAR (线性插值)来插值。图像缩放除了可以使用函数 resize() ，还有另外的一种方式 —— 「图像金字塔」。 图像金字塔是什么？在说清楚什么事图像金字塔之前，
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2024-08-06 09:52:29
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编辑：落水无波 2020-05-25 原创之前分享过PS教程|如何让图片中的字体快速更黑、更粗超神，PS中参考线那些事我想用PS给照片换个底色PS替换图标颜色实操步骤很多时候，我们需要批处理提升效率，今天以更改图片分辨率为例子，对PS批量处理图片分辨率做个解析，其他的诸如更改图片格式等也是同样的道理。教程以QQ截图所得图片更改分辨率为例子。第一步：查看原始文件，分辨率为96dpi,这是一般截
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2024-01-07 20:06:05
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图像增强目的使得模糊图片变得更加清晰、图片模糊的原因是因为像素灰度差值变化不大，如片各区域产生视觉效果似乎都是一样的， 没有较为突出的地方，看起来不清晰的感觉解决这个问题的最直接简单办法，放大像素灰度值差值、使图像中的细节更加清晰。目前较为常用的几个方法：伽马变换、线性变换、分段线性变换、直方图均衡化，对于图像对比度增强，都能取得不错的效果！本文将对每种方法 简单介绍一下，并借助于 Python
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2023-11-13 22:23:03
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使用python代码可以指定图片的分辨率。注意：执行本改代码会用新生成的指定分辨率的图片覆盖掉原有的图片。且本程序是批处理，可以直接对文件夹下所有的图片统一指定分辨率。
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2023-05-22 23:49:43
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一、简介
'''
分辨率（resolution，港台称之为解析度）就是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素的多少。由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。
1、图象分辨率（PP
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2024-05-23 10:46:50
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即构超分追求：速度更快、效果更好、码率更低、机型更广。超分辨率（Super Resolution, SR）是从给定的低分辨率（Low Resolution， LR）图像中恢复高分辨率（High Resolution，HR）图像的过程，是计算机视觉的一个经典应用。SR 是指通过软件或硬件的方法，从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像。在直播、点播、监控设备、视频编解码、卫星图像遥感、数字高清
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2023-08-28 15:00:44
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前言图像和视频通常包含着大量的视觉信息，且视觉信息本身具有直观高效的描述能力，所以随着信息技术的高速发展，图像和视频的应用逐渐遍布人类社会的各个领域。近些年来，在计算机 图像处理、计算机视觉和机器学习等 领域中，来自工业界和学术界的许多学者和专家都持续关注着视频图像的超分辨率技术这个基础热点问题。本文试着讲述超分辨率技术的正确打开方式，浅谈视频图像的超分辨率技术的基本概念和应用场景等问题。什么是超
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2023-10-04 21:04:26
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前言这周和大家分享如何用python识别图像里的条码。用到的库可以是zbar。希望西瓜6辛苦码的代码不要被盗了。（zxing的话，我一直没有装好，等装好之后再写一篇）具体步骤前期准备用opencv去读取图片，用pip进行安装。 pip install opencv-python
1 所用到的图片就是这个使用pyzbarwindows的安装方法是 pip install pyzbar
1 而mac的
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2024-06-15 09:55:29
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一、前言请务必看到最后。Python牛已经不是一天两天的事了，但是我开始也没想到，Python能这么牛。前段时间接触了一个批量抠图的模型库，而后在一些视频中找到灵感，觉得应该可以通过抠图的方式，给视频换一个不同的场景，于是就有了今天的文章。我们先看看能实现什么效果，先来个正常版的，先看看原场景： 下面是我们切换场景后的样子： 看起来效果还是不错的，有了这个我们就可以随意切换
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2023-08-11 10:02:55
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最近做LoRA模型训练时需要对一批图片进行人脸识别，并进行裁剪，然后设置特定的分辨率。 首先要导入cv库import cv2 如果没有opencv库的话要用pip先安装一个pip install opencv-python1、识别出图片面部，并截取原图片靠近面部的最大正方形部位，同时将截取的图片分辨率改为512*512import numpy as np
import cv2
import os
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2023-09-04 17:25:07
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# 如何使用Python改变视频分辨率
## 1. 操作流程
首先，让我们先来看一下整个操作的流程，可以用一个表格来展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的库 |
| 2 | 打开视频文件 |
| 3 | 改变分辨率 |
| 4 | 保存新的视频文件 |
## 2. 具体操作步骤
### 步骤1：安装必要的库
首先，我们需要安装两个Pyth
原创
2024-04-12 06:46:55
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# 改变图片分辨率的Python方法
在处理图片时，有时候我们需要改变其分辨率，以适应不同的需求。Python是一个功能强大且易于使用的编程语言，提供了许多库和工具来处理图像。本文将介绍如何使用Python来改变图片的分辨率。
## 1. 安装必要的库
在开始之前，我们需要安装Pillow库，它是Python中一个用于图像处理的库。可以使用pip命令进行安装：
```bash
pip in
原创
2024-06-21 03:12:20
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一个项目要求上音频、视频播放。项目环境为linux2.6 + s3c2440，google了一下，应该是mplayer无疑了。 网上很多好人把mplayer的移植过程分享出来了，比较详细。自己交叉编译的过程中遇到的问题基本上都
1 原始视频信息通过ffmpeg -i命令查看视频基本信息ffmpeg -i input.mp4
ffmpeg version 6.1-essentials_build-www.gyan.dev Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg developers
built with gcc 12.2.0 (Rev10, Built by MSYS2 project)
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2024-05-31 12:59:20
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你没有遇到过上传图片到网站的时候，图片太大不能上传的情况？还有，许多报名照片要求小于200K，可是照片超过这个大小，应该如何压缩呢？下面我给大家带来3个图片压缩的方法，既能快速压缩图片大小，又保存画质清晰。方法一：用画图工具压缩1、对着需要压缩的图片点击右键，选择打开方式，点击画图；2、打开画图工具后，点击重新调整大小，然后点击像素，然后修改水平数值，这里我改成800像素，点击确定； 3
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2023-09-25 04:58:44
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文章目录0 前言1 什么是图像超分辨率重建2 应用场景3 实现方法4 SRResNet算法原理5 SRCNN设计思路6 代码实现6.1 代码结构组织6.2 train_srresnet6.3 训练效果 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利
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2023-09-15 23:50:46
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目录程序简介程序/数据集下载图片迭代器 Module/Collect.py搭建SRGAN框架 Module/BuileNet.py训练网络，查看效果 Main.py程序简介项目调用tensorflow.keras搭建超分辨率生成对抗网络来提高图片分辨率，训练用的数据集则是500张图片
程序输入：60x60的图片
程序输出：120x120的图片超分辨率生成对抗网络(SRGAN)：从其低分辨率（LR）
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2023-08-17 16:04:41
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相信很多人都会遇到：报名考试的时候上传图片，或者实名认证的时候上传身份证正反面照片的时候，都会遇到分辨率（156*143?）、图片大小（500kb？）的限制。那么在现在手机像素都很高，都会去找一些软件啊或者其他的方法来进行调整。 今天在这里小编给大家讲一下如何用 进行简单的处理。 废话少说 … 直接步入正题吧。1. 安装python环境（如果已经安装python环境直接进行第2步）参考：在wind
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2023-07-26 22:30:10
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