镜像翻转图片，使用cv2.flip(src, flipCode)函数 其中，参数2 = 0：垂直翻转(沿x轴)，参数2 > 0: 水平翻转(沿y轴)，参数2 < 0: 水平垂直翻转。import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
image = cv2.imread("./images/lena.bmp")
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2023-05-26 20:46:30
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你们中的大多数人家里都会有一些退化的旧照片，上面有一些黑点、一些笔触等。你有没有想过把它恢复回来？我们不能简单地在绘画工具中擦除它们，因为它只会用无用的白色结构替换黑色结构。在这些情况下，使用称为图像修复的技术。基本思想很简单：用相邻像素替换那些坏标记，使其看起来像邻域。为此设计了几种算法，OpenCV 提供了其中的两种。两者都可以通过同一个函数cv2.inpaint() 访问第一个算法基于论文“
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2023-09-11 19:45:22
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编译：张秋玥、小七、蒋宝尚本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库。当今世界充满了各种数据，而图像是其中高的重要组成部分。然而，若想其有所应用，我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程，旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后将其用于某些方面。图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作(如裁剪、翻转、旋转等)，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别等。&n
图像分类，cifar10，过拟合问题解决方案
python图形分类问题（cifar10数据）数据来源天池。1.导入数据，查看数据import pickle #用pickle来读取文件
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pand
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2023-12-25 22:58:57
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主要目的：利用工控机采集图像数据，再利用网络传输到笔记本电脑。在笔记本电脑上运行YOLOP模型进行freespace分割的推理，然后将分割结果返回到工控机，从而快速实现深度学校模型的部署测试。客户端为工控机，服务器端为笔记本电脑客户端：import socket
import cv2
import numpy
import time
import sys
def recvall(sock, c
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2023-11-27 05:40:07
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文章目录一、直方图1. 原理描述2. 代码3. 结果二、直方图均衡化1. 原理描述2. 代码3. 结果三、高斯滤波1. 原理描述2. 代码3. 结果 一、直方图1. 原理描述直方图是可以对整幅图的灰度分布进行整体了解的图示，通过直方图我们可以对图像的对比度、亮度和灰度分布等有一个直观了解。 图像的直方图用来表征该图像像素值的分布情况。用一定数目的小区间（bin）来指定表征像素值的范围，每个小区间
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2023-09-28 11:36:35
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图像分类项目我们有了几十张宠物的图像，这些图像的种类都在ImageNet数据集中出现过，我们需要通过CNN模型来帮我们筛选比较一遍，顺便也对模型的识别结果和识别效率进行比较。需要做的事情：利用 Python 技能以及调用PaddlePaddle的CNN模型判断哪个图像分类算法最适合将图像分类为“小狗”和“非小狗”图像。需要确定最合适的分类算法在识别小狗品种时的准确率。每个图片名字使用当前认知的小狗
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2023-09-04 10:34:05
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最近做项目用到图像细化算法,上网找了一下很少有用python的,找到一个还是opencv2的,无法使用,简单加以修改.其中第一种算法速度较快,但效果并不理想;第二种算法效果比较理想,但速度很慢.首先介绍图像细化:图像细化主要是针对二值图而言，所谓骨架，可以理解为图像的中轴，，一个长方形的骨架，是它的长方向上的中轴线，圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。我们来看看典型的图形
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2023-08-11 08:27:42
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文章目录前言一、安装streamlit二、使用streamlit实现前端1.引入库总结写在最后一、python安装包写入requirements.txt二、利用requirements.txt安装结束语 前言摸鱼时刻，前段时间项目要求做一个图像检索接口，如期做完后，开始摸鱼 在摸鱼的过程想着一个问题，就是我能不能把自己做的接口直接展示在页面上，等着前端排期太慢了- - 别说，还真有特别简单的方法
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2024-08-01 11:06:34
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图像旋转校正思路如下：读入,灰度化高斯模糊二值化图像闭开运算获取图像顶点旋转矫正import cv2
import numpy as np
def Img_Outline(input_dir):
original_img = cv2.imread(input_dir)
gray_img = cv2.cvtColor(original_img, cv2.COLOR_BGR2GRAY
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2023-06-20 10:38:14
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目录1.噪声的分类2.图像卷积2.1单次卷积操作2.2对整幅图像卷积2.3完整卷积过程3.opencv中的卷积-filter2D函数4.卷积中的padding填充（边界填充）5.padding填充（边界填充）方式5.1填充为黑色（0）5.2 填充为白色（255）5.3 填充为和原图边界一样的颜色5.4 以边界为对称轴填充6. 特殊的卷积（滤波）6.1均值滤波6.2高斯滤波6.3
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2023-10-26 20:22:51
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文章目录前言一、字符画的实现原理二、黑白字符画实现代码三、彩色字符画生成代码实现：总结 前言字符画这个话题，似乎早在贴吧时代就已经被玩烂了。在百度图片随便一搜索，就能够看到非常多。然后在这个时代，会编程的人越来越多（尤其是 MATLAB，Python 等非常适合图像处理的脚本语言），类似的教程更是数不胜数。一、字符画的实现原理字符画是一系列字符的组合，我们可以把字符看作是比较大块的像素，一个字符
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2023-09-18 21:22:48
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1、scikit Imagescikit-image是一个与numpy数组配合使用的开源Python包，在学术研究、教育和行业领域都可应用。即使是那些刚接触Python生态系统的人，也会觉得这是一个相当简单直接的库。通过这个包能完成很多任务，比如图像过滤：使用match_template 函数进行模板匹配：2、NumpyNumpy是Python的核心库之一，也能支持数组，图像本质上是包含数据点像素
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2023-07-27 14:07:28
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加法加法运算是指将两幅原始图像对应位置处两个像素的灰度值相加得到一个新的灰度值，作为结果图像对应位置处像素的灰度值。设两个像素为p和q，则加法运算可表示为： 式中：f(x)为像素x的灰度值。 注意：由于图像像素的灰度值范围为[0,255]，因此，相加结果如果大于255，则取255。def add(img1,img2):
H1, W1, C1 = img1.shape
# H2, W
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2023-06-09 16:15:58
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图像处理------图像细化算法流程参考自：图像处理细化算法 参考博文中没有细化算法的代码实现，只有算法的具体流程，在本文中，使用python实现图像细化的代码实现，但其运行效率没有考虑，只为理解算法原理：算法原理步骤对二值图像进行细化，就是骨架提取，删除不需要的轮廓点，保留其骨架点。假设一个像素点，该点为p1，八邻域为p2->p9,通过考虑P1邻域的实际情况，以便决定是否删除P1点。假设处
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2023-09-26 19:23:33
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计算机视觉——图像处理基础前言一、实验目的二、实验内容1.实现图像的直方图（1）原理（2）实现2.高斯滤波（1）原理（2）实现3.直方图均衡化的结果（1）原理（2）实现 前言此次博客内容是回顾上学期的数字图像处理的内容，为后面的计算机视觉的课做铺垫。一、实验目的利用python完成直方图、高斯滤波、直方图均衡化的结果。二、实验内容1.实现图像的直方图（1）原理图像直方图是反映一个图像像素分布的统
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2023-07-26 08:45:02
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首先导入必要的库,使用Opencv读入图像,避免复杂的图像解析,同时使用Opencv作为算法的对比,由于使用环境为jupyter使用matplotlib直接可视化import cv2
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib inline图片的存储图片实质上就是一个矩阵，一个640*320的灰白图像其实就是一个（6
一、获取图像属性1.形状-shape通过shape关键字获取图像形状，返回值为图像行数，列数以及通道数的元组。import cv2
image = cv2.imread("灰度图像”）
print(image.shap)
#(512,512)
import cv2
image = cv2.imread("彩色图像”）
print(image.shap)
#(512,512，3) im
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2023-06-20 22:48:35
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深入浅出Python中三个图像增强库的使用目录介绍ImgaugAlbumentationsSOLT结论介绍本文中探索三个流行的 Python 图像增强库。图像分类器通常在训练更多的图像时表现得更好。在图像分类模型中，一个常见的问题是，模型不能正确地对图像进行分类，只是因为它没有针对同一图像的不同方向进行训练。这可以通过向模型提供多种可能的图像方向和转换来克服。然而，在现实中，收集这些不同的数据可能
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2024-08-23 13:13:38
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目录前言环境依赖代码总结前言本文提供对图片旋转，垂直翻转、水平翻转等操作工具方法，可以直接使用。环境依赖ffmpeg基础环境，直接参考我的另一篇文章：windows ffmpeg安装部署_阿良的博客ffmpy安装，命令如下：pip install ffmpy -i ://pypi.douban.com/simple代码不废话，上代码。#!/user/bin/env python
# co
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2023-06-25 22:39:32
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