最近写论文遇到一个问题,就是我们使用python matplotlib.pyplot包中subplot创建两个子图,但是创建的子图并不符合我们的预期需求,于是乎记录下来其中的填坑指南。1. 初始问题假设我们现在我们有以下局部代码,假设这里的A,B是提前已知的np.array数组,A shape=(128, 128),B shape=(128, 6), 那么我们想让这两个A,B拼接一起,然后一个很自
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2023-07-28 15:49:07
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最近写论文遇到一个问题,就是我们使用python matplotlib.pyplot包中subplot创建两个子图,但是创建的子图并不符合我们的预期需求,于是乎记录下来其中的填坑指南。1. 初始问题 假设我们现在我们有以下局部代码,假设这里的A,B是提前已知的np.array数组,A shape=(128, 128)
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2023-09-14 22:34:55
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本文介绍了python 比较2张图片的相似度的方法示例,分享给大家,具体如下:#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import cv2
import numpy as np
#均值哈希算法
def aHash(img):
#缩放为8*8
img=cv2.resize(img,(8,8),interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
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2024-07-04 21:35:18
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2021-08-16 19:37:00
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# Python中的图片相减
在图像处理中,我们经常需要对图片进行一些特定的处理,例如去除背景、检测物体等。其中一个重要的操作就是对两张图片进行相减,以获取它们之间的差异信息。Python提供了强大的图像处理库,使得这个任务变得非常简单。
本文将介绍如何使用Python对两张图片进行相减,并示范一些常见的应用场景。
## 准备工作
在开始之前,我们需要安装Python的图像处理库`Pill
原创
2023-09-23 18:56:48
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# Python中的两张图片叠加
在计算机图形处理中,将两张图片叠加在一起是一种常见的操作。Python是一种功能强大的编程语言,也可以用于处理图像。本文将介绍如何使用Python叠加两张图片,并提供相应的代码示例。
## 图像处理库
要在Python中叠加两张图片,我们需要使用图像处理库。在Python中,有多个图像处理库可供选择,如OpenCV、PIL(Python Imaging Li
原创
2024-01-23 04:42:22
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在本篇文章中,我将详细分享如何使用 Python 实现“两张图片融合”,并涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理等方面的内容。
在图像处理领域,我们常常面临将多张图像融合成一张以增强视觉效果的需求。以下是我个人在这个问题上的解决思路和经验总结。
### 版本对比
在进行图片融合之前,我们需要了解常用库的版本差异,特别是 OpenCV 和 Pillow 这两个库的特性对比。
特性差异:
- Op
## Python拼接两张图片的实现步骤
### 1. 了解需求
在开始实现之前,我们需要明确一下实现的目标和具体需求。拼接两张图片通常是将两张图片按照一定的方式组合在一起,生成一张新的图片。这里我们需要确定具体的拼接方式,例如水平拼接、垂直拼接或者其他特定的方式。
### 2. 导入必要的库
在进行图片拼接之前,我们需要导入一些必要的库来处理图片的读取、操作和保存。在Python中,常用的图
原创
2023-10-04 10:02:11
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# Python显示两张图片
Python是一种功能强大的编程语言,它提供了许多库和工具,可以帮助我们进行各种任务,包括图像处理和数据可视化。在本文中,我们将探讨如何使用Python显示两张图片。
## 显示单张图片
首先,我们需要导入Python的图像处理库Pillow。Pillow是Python Imaging Library(PIL)的一个分支,它提供了图像处理和操作的各种功能。
`
原创
2023-09-04 09:22:45
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# 合并两张图片的方法及代码示例
在日常工作和学习中,我们经常会遇到需要将两张图片合并成一张图片的需求。这种需求可能是为了比较两张图片的差异,也可能是为了将两个图像叠加在一起以展示更多信息。在本文中,我们将介绍如何使用Python编程语言来实现这一目标。
## 图片合并的方法
要实现图片的合并,我们可以利用Python中的`PIL`库(Python Imaging Library)来操作图像
原创
2024-06-28 06:34:27
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基础:opencv-python-code图像混合图片相加要叠加两张图片,可以用cv2.add()函数,相加两幅图片的形状(高度/宽度/通道数)必须相同。numpy中可以直接用res = img + img1相加,但这两者的结果并不相同:x = np.uint8([250])
y = np.uint8([10])
print(cv2.add(x, y)) # 250+10 = 260 =>
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2023-08-18 09:28:32
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# Python展示两张图片
## 导言
在数据分析和机器学习领域,我们经常需要通过可视化来展示数据和结果。Python作为一种流行的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现数据可视化。本文将介绍如何使用Python展示两张图片,以及相关的代码示例。
## 准备工作
在开始展示图片之前,我们需要先安装所需的库。这里我们使用`matplotlib`库来实现图片的展示。可以通过以下命令来安装`ma
原创
2023-08-14 04:07:39
341阅读
# 如何在Python中拼接两张图片
## 简介
作为一名经验丰富的开发者,我将向你介绍如何在Python中拼接两张图片。这是一项常见的任务,特别适用于图像处理和合成场景。我将按照以下步骤详细说明整个流程,并提供每一步所需的代码和解释。
## 流程表格
以下是实现“拼接两张图片”的流程表格,让我们先来了解整个流程:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤1 | 读取
原创
2024-04-08 04:37:01
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目录1 图像的算术运算 2 图像的逻辑运算1 图像的算术运算参数含义:src1:第一张图像src2:第二张图像dst:destination,目标图像,需要提前分配空间,可省略mask:掩膜scale:缩放比,常量dtype:数据类型,默认等于-1cv2.add(src1,src2,dst,mask,dtype)输出两个图像加法:dst = src1 + sr
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2024-05-15 10:26:18
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1. 为什么要拼接如果你的被射物足够小; 如果你的镜头视野足够大; 如果你的银子足够多,可以买更牛的相机,更牛的镜头。。。如果你没有那么多的如果,项目多了,图像拼接在所难免。2. 效果是啥借助Halcon自带的例子,就是将下面两张图像,拼接为一个更宽的图像。图像1: 图像2: 拼接后的图像: 有没有变得更宽?3. 拼接步骤读取图像提取特征点计算变换矩阵拼接参考Halcon例程proj_match_
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2023-11-07 14:46:35
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今天的学习的内容是:通过 Python OpenCV 对图像实现叠加操作,本文只涉及一个函数,即cv2.addWeighted。cv2.addWeighted该函数的完整表述为:Python-OpenCV 图像叠加 or 图像混合加权实现。函数原型如下:dst = cv2.addWeighted(src1, alpha, src2, beta, gamma[, dst[, dtype]])参数说明
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2023-10-05 19:22:35
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最近在忙毕业设计,只能偶尔更新博客........一、像素的算术运算像素的算术运算涉及加减乘除等基本运算(要进行算术运算,两张图片的形状(shape)必须一样)代码如下: #像素的算术运算(加、减、乘、除) 两张图片必须shape一致
import cv2 as cv
def add_demo(m1, m2): #像素的加运算
dst = cv.add(m1, m2)
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2023-10-09 23:47:42
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OpenCV混合(融合)两张图像一、学习目标二、图像的线性混合三、两种方法实现图像的线性混合四、完整代码示例五、致谢 一、学习目标理解什么是两张图像的混合(融合)使用两种方法实现图像的混合二、图像的线性混合在之前的笔记中,我们已经学会了一些基于像素的基本操作。今天来了解一个有趣的二元(双输入)运算符:图像的线性混合运算符。 α从0→1变化,这个运算可以用于在两个图像或视频之间执行交叉融合,就像幻
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2023-11-27 15:48:39
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一、数值运算(调节亮度,调整对比度) OpenCV提供的图片色素的处理函数(运算的要求:两张图片的shape要一样): (1)相加:add()(2)相减:subtract()(3)相乘:divide()(4)相除:multiply()原理就是:通过获取两张(一次只能是两张)个图片的同一个位置的色素值来实现运算,黑色是0,白色为255,当大于255会为白色,小于0为黑色。import cv2 as
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2023-09-28 01:06:38
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用照片体现思念,“爱人在眼前”,手机摄影修图几步搞定情侣两地分居,用摄影修图软件,视线“爱人在眼前”,大概思路,就是把两个人的照片合成为一张。但如果想让效果好,也需要一些修图技巧,大家看下效果图,和操作步骤吧。“爱人在眼前”效果图: 原图一: 原图二: 思路:如果想让照片体现“爱人在眼前”效果,最好通过照片体现情感。而人像照片拍,想要体现情感,要注意被拍摄人物的
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2024-01-11 06:36:54
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