Python实现从excel读取数据绘制成精美图像1、实验介绍1.1 实验内容这个世界从古至今一直是一个看颜值的世界。对于咱们做报告，写文章时使用的图片，也是同样的。一图胜千言，一张制做精美的图片，不只能展现大量的信息，更能体现绘图者的水平，审美，与态度。个人老板，国内外多家SCI，EI文章的审稿人，甚至跟我说，一篇文章拿到手里，一眼扫过去，看看数据和图片，就知道这篇文章值不值得发表，水平如何。由
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2024-08-23 13:36:25
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使用 python获取图片分辨率或大小from PIL import Image
filename = r'E:\data\yangben\0.jpg'
img = Image.open(filename)
imgSize = img.size #图片的长和宽
print (imgSize)
maxSize = max(imgSize) #图片的长边
minSize = min(imgSize
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2023-05-18 13:04:58
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# Python读取图像的流程
在Python中，我们可以使用一些库来读取图像，如PIL、OpenCV等。下面是一种常见的Python读取图像的流程，通过以下步骤你可以轻松实现图像的读取：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 引入必要的库 |
| 步骤二 | 读取图像 |
| 步骤三 | 显示图像 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤需要做什么，并给出相应的代码
原创
2023-07-22 17:24:07
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方法一：利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式。这时候需要用np.asarray(im) 或者np.array()函数，区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝。from PIL import Imageimport numpy as np I = Image.open('./cc_1.png') I.show() I.save('./save.png')I_array = np.array(I)print(I_array.
原创
2021-06-18 14:06:49
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方法一：利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式。这时候需要用np.asarray、
原创
2022-02-11 10:36:10
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# 读取图像 Python
在计算机视觉和图像处理领域，读取图像是一个基本的任务。Python提供了许多库和工具来读取和处理图像。本文将介绍如何使用Python读取图像，并提供相关的代码示例。
## 使用OpenCV库读取图像
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，它提供了许多功能强大的图像处理工具。要使用OpenCV读取图像，需要先安装OpenCV库。可以使用pip命令来安装OpenCV：
原创
2023-07-31 06:20:00
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# Python读取图像的流程
为了帮助那位刚入行的小白实现Python读取图像的功能，我将在下面的文章中详细介绍整个过程的流程，并提供相应的代码和注释。
## 流程概述
下面是实现Python读取图像的整体流程。我们将使用Python的PIL库来处理图像。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入PIL库 |
| 步骤2 | 打开图像文件 |
| 步骤3
原创
2023-07-18 16:00:56
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Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm 像素是图像构成的基本单位，像素处理是图像处理的基本操作，可以通过位置索引的形式对图像内的元素进行访问、处理。1．二值图像及灰度图像 需要说明的是，在OpenCV中，最小的数据类型是无符号的8位数。因此，在OpenCV中实际上并没有二值图像这种数据类型，二值图像经常是通过处理得到的，然后使用
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2023-08-04 22:29:43
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利用卷积神经网络训练图像数据分为以下几个步骤1.读取图片文件2.产生用于训练的批次3.定义训练的模型（包括初始化参数，卷积、池化层等参数、网络）4.训练1 读取图片文件def get_files(filename):class_train = []label_train = []for train_class in os.listdir(filename):for pic in os.listdi
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2024-08-06 11:41:44
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项目中图片文件非常大，是很多张图片（灰度图）的数据都放在一个此文件中，其实文件的头部还是bmp头部。用opencv里边的cvLoadImage的话只能读取第一张图片的数据，因为读取图片的数据的多少是由文件头部的宽(width)与高(height)决定的。于是就想能不能fopen该文件然后直接定位到文件的数据部分，然后把该部分的数据copy到opencv的imageData中，就能使用opencv显
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2023-10-04 21:07:54
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在学习PyTorch的时候，先学会如何正确创建或者加载数据，至关重要。
有了数据，很多函数，操作的效果就变得很直观。
本文主要用其他库读取图像文件（学会这个，你就可以在之后的学习中，将一些效果直观化）
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2023-08-01 10:41:23
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python的便捷是如此的引人着迷,而opencv给python提供的接口使我们能够使用python来快速验证我们的想法,或者与别的模块快速结合,在这个系列文章我会通过jupyter notebook来快速展示opencv的使用#在开头引入必要的库
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import cv2
#ipython
%ma
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2023-12-12 13:19:22
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像素的操作一、读写操作1.1 数组遍历1.2 指针遍历二、算术操作2.1 像素的2.2 图像算术操作API三、逻辑操作3.1 基本知识—真值表3.2 画个矩形3.3 逻辑运算 一、读写操作1.1 数组遍历 由于图像本质就是Mat矩阵，因此要读写像素点，可以采用数组遍历的方式访问Mat矩阵内的每一个元素。但我们要注意，灰度图和彩色图的通道数是不一样的，灰度图是单通道的，彩色图是三通道的。因此读写
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2023-12-13 21:35:48
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总结了两种在python中读取.hdr图片的方法imageio读取.hdrimport imageio
imageio.plugins.freeimage.download()
img = imageio.imread(hdr_path, format='HDR-FI')opencv读取import cv2
img = cv2.imread(hdr_path, flags = cv2.IMRE
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2023-06-13 18:30:26
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一、引言图像的乘法有三种，具体参考《对OpenCV中3种乘法操作的理解掌握》，我们在此只关注最后一种，也即cv2.multiply函数提供的乘法。对于两个图像矩阵A、B来说：该种方式的乘法计算方法如下：二、图像乘法cv2.multiply的语法调用语法：multiply(src1, src2, dst=None, scale=None, dtype=None)参数说明：OpenCV手册介绍的乘法相
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2024-08-29 16:40:24
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# Python读取灰度图像
## 引言
灰度图像是一种只有一个通道的图像，每个像素点的值代表了该点的亮度。在计算机视觉和图像处理领域，灰度图像常常用于简化图像处理的过程。Python提供了许多库和方法来读取和处理灰度图像，本文将介绍如何使用Python读取灰度图像，并提供相应的代码示例。
## 读取灰度图像
要读取灰度图像，我们首先需要安装PIL库。PIL（Python Imaging
原创
2023-08-25 17:24:45
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python读取Bmp图像import numpy as npimport structimport matplotlib.pyplot as pltdef main():
原创
2021-08-02 13:45:45
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# 读取图像路径的Python操作指南
在日常工作中，我们经常需要处理图像数据。Python作为一种强大的编程语言，具有丰富的库和工具，可以帮助我们轻松地读取和处理图像数据。本文将介绍如何使用Python读取图像路径，并提供相应的代码示例。
## 什么是图像路径？
在计算机中，图像路径是指图像文件存储在计算机硬盘上的地址。通过图像路径，我们可以定位到特定的图像文件，从而进行读取、处理和分析。
原创
2024-07-12 06:28:20
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# Python随机读取图像实现教程
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python随机读取图像。本教程将分为以下几个步骤：
1. 导入必要的库
2. 获取图像文件夹中的图像文件列表
3. 随机选择一个图像文件
4. 读取并显示该图像
下面是每个步骤的具体说明以及需要使用的代码和注释。
## 1. 导入必要的库
在开始之前，我们需要导入一些必要的库。这些库包括`os`用于文件操作
原创
2024-01-19 09:35:28
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# 循环读取图像的Python实现
## 引言
图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，它在很多领域中都有广泛的应用，比如人脸识别、图像搜索、自动驾驶等。在图像处理中，循环读取图像是一个常见的需求，特别是在批量处理大量图像的情况下。本文将介绍如何使用Python循环读取图像，并提供代码示例来帮助读者理解。
## 1. 使用Python的PIL库读取图像
在Python中，我们可以使用PIL
原创
2023-09-02 05:15:03
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