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  • 一、图像灰度处理 在进行人脸识别时,好多地方都先进行图像变灰度的操作,这里也给大家介绍一下: 这里有一个阈值函数,gray_image,将所有图像变为比127更暗直至0或者增加亮度到255,将图像的彩色边框的内容略过。 ...

    在这里插入图片描述

    一、图像灰度处理

    在进行人脸识别时,好多地方都先进行图像变灰度的操作,这里也给大家介绍一下:

    这里有一个阈值函数,gray_image,将所有图像变为比127更暗直至0或者增加亮度到255,将图像的彩色边框的内容略过。

    二、灰度处理代码

    gray_image = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    viewImage(gray_image,"gray Image")
    

    结果:
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    三、亮度彩色阈值处理代码

    one,threshold_image = cv2.threshold(img, 127, 255, 0)
    viewImage(threshold_image,"firstPer")
    

    结果:
    在这里插入图片描述

    主要是有后面的三个参数控制,大家有兴趣可以自行学习。
    文章部分内容源于网络,联系侵删*

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  • python实现图片二值化及灰度处理方式我就废话不多说了,直接上代码吧!集成环境:win10 pycharm#!/usr/bin/env python3.5.2# -*- coding: utf-8 -*-'''4图片灰度调整及二值化:集成环境:win10 python3 Pycharm'''...

    python实现图片二值化及灰度处理方式

    我就废话不多说了,直接上代码吧!

    集成环境:win10 pycharm

    #!/usr/bin/env python3.5.2

    # -*- coding: utf-8 -*-

    '''4图片灰度调整及二值化:

    集成环境:win10 python3 Pycharm

    '''

    from PIL import Image

    # load a color image

    im = Image.open('picture\\haha.png' )#当前目录创建picture文件夹

    # convert to grey level image

    Lim = im.convert('L' )

    Lim.save('pice.jpg' )

    # setup a converting table with constant threshold

    threshold = 185

    table = []

    for i in range(256):

    if i < threshold:

    table.append(0)

    else:

    table.append(1)

    # convert to binary image by the table

    bim = Lim.point(table, '1' )

    bim.save('picf.png' )

    以上这篇python实现图片二值化及灰度处理方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

    时间: 2019-12-07

    在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图.作为一个刚入坑的小白,我在这篇博客记录了四种处理的方法. 首先导入包: import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image 方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图: img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print("cv2.imread(imgfile, cv2.I

    使用opencv将图片转为灰度图主要有两种方法,第一种是将彩色图转为灰度图,第二种是在使用OpenCV读取图片的时候直接读取为灰度图. 将彩色图转为灰度图 import cv2 import numpy as np if __name__ == "__main__": img_path = "timg.jpg" img = cv2.imread(img_path) #获取图片的宽和高 width,height = img.shape[:2][::-1] #将图片缩小

    blank.gif

    前面的一些例子中,我们都是利用Image.open()来打开一幅图像,然后直接对这个PIL对象进行操作.如果只是简单的操作还可以,但是如果操作稍微复杂一些,就比较吃力了.因此,通常我们加载完图片后,都是把图片转换成矩阵来进行更加复杂的操作. python中利用numpy库和scipy库来进行各种数据操作和科学计算.我们可以通过pip来直接安装这两个库 pip install numpy pip install scipy 以后,只要是在python中进行数字图像处理,我们都需要导入这些包: fr

    blank.gif

    这是一张灵异事件图...开个玩笑,这就是一张普通的图片. 毫无疑问,上面的那副图画看起来像一幅电脑背景图片.这些都归功于我的妹妹,她能够将一些看上去奇怪的东西变得十分吸引眼球.然而,我们生活在数字图片的年代,我们也很少去想这些图片是在怎么存储在存储器上的或者去想这些图片是如何通过各种变化生成的. 在这篇文章中,我将带着你了解一些基本的图片特征处理.data massaging 依然是一样的:特征提取,但是这里我们还需要对跟多的密集数据进行处理,但同时数据清理是在数据库.表.文本等中进行.这是如何

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE5MDcvMjAxOTcxNTE2MDkyOTAxMS5wbmcmIzA2MzsyMDE5NjE1MTYxMTU3.jpg

    首先让我祭出一张数学王子高斯的照片,这位印在德国马克上的神人有多牛呢? 他是近代数学的奠基人之一,与牛顿, 阿基米德并称顶级三大数学家,随便找一个编程语言的数学库,里面一定有和他名字相关的一堆函数. 开始正文之前,让我们再来膜拜一下19岁的高斯如何用一把圆规和没有刻度的尺子画出正十七边形. 下面我就拿高斯这张肖像画作为示例如何用Python将他帽子的颜色换了. 计算机分析图片不可能像人类的肉眼一样进行观察,再用右脑进行思考,它能识别的只有数字,下面我们从计算机的角度来对图片做一个简单的认知. 机

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE5MDkvMjAxOTkyNTg1NjIzMjUxLmpwZyYjMDYzOzIwMTk4MjU4NTczMg==.jpg

    起因 前几天去国图拍了一本书,一本心理学方面的书,也许你问我为什么不去买一本,或者去网上找pdf. 其实吧,关于心理学方面的书可以说在市面上一抓就是一堆,至于拍这本书两个原因,一个是没有什么收藏价值不值得我去买,只适合应急用,然后就是这本书的作者写作特点和其他大众的不太一样,可以说是有特点或者偏门,于是我就在手机上拍了一堆的图片,后来整理成了pdf,但是昨天我看的时候原图片文件还在快上千了吧,一个一个选择删除真是删烦了,也许你会说为什么不导入到电脑上进行删除,没办法我就是想整点不一样的,学了py

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE3MTEvMjAxNzExMTMxNzAyMjI2ODMuanBnJiMwNjM7MjAxNzEwMTMxNzIzNQ==.jpg

    简介 蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法.它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为.蚁群算法是一种模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模拟进化优化方法的有效性和应用价值. 定义 各个蚂蚁在没有事先告诉

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE2MDQvMjAxNjA0MTQxMTQ3MDAzNi5wbmc=.jpg

    主要实现功能: - 登陆网页 - 动态等待网页加载 - 验证码下载 很早就有一个想法,就是自动按照脚本执行一个功能,节省大量的人力--个人比较懒.花了几天写了写,本着想完成验证码的识别,从根本上解决问题,只是难度太高,识别的准确率又太低,计划再次告一段落. 希望这次经历可以与大家进行分享和交流. Python打开浏览器 相比与自带的urllib2模块,操作比较麻烦,针对于一部分网页还需要对cookie进行保存,很不方便.于是,我这里使用的是Python2.7下的selenium模块进行网页上的操

    这次主要介绍字符串常用操作方法及例子 1.python字符串 在python中声明一个字符串,通常有三种方法:在它的两边加上单引号.双引号或者三引号,如下: name = 'hello' name1 = "hello bei jing " name2 = '''hello shang hai haha''' python中的字符串一旦声明,是不能进行更改的,如下: #字符串为不可变变量,即不能通过对某一位置重新赋值改变内容 name = 'hello' name[0] = 'k' #通

    L3Byb3h5L2h0dHAvZmlsZXMuamI1MS5uZXQvZmlsZV9pbWFnZXMvYXJ0aWNsZS8yMDE4MDIvMjAxODIyMjE2MzYzMTgyMS5qcGcmIzA2MzsyMDE4MTIyMTYzNjQ2.jpg

    本文为大家分享了Python机器学习之K-Means聚类的实现代码,供大家参考,具体内容如下 1.K-Means聚类原理 K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.其基本思想是:以空间中k个点为中心进行聚类,对最靠近他们的对象归类.通过迭代的方法,逐次更新各聚类中心的值,直至得到最好的聚类结果.各聚类本身尽可能的紧凑,而各聚类之间尽可能的分开. 算法大致流程为:(1)随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定属于数据集)

    queue介绍 queue是python的标准库,俗称队列.可以直接import引用,在python2.x中,模块名为Queue.python3直接queue即可 在python中,多个线程之间的数据是共享的,多个线程进行数据交换的时候,不能够保证数据的安全性和一致性,所以当多个线程需要进行数据交换的时候,队列就出现了,队列可以完美解决线程间的数据交换,保证线程间数据的安全性和一致性. #多线程实战栗子(糗百) #用一个队列Queue对象, #先产生所有url,put进队列: #开启多线程,把q

    Django版本为:2.1.7 Python的web框架,MTV思想 MVC Model(模板文件,数据库操作)  view(视图模板文件  )controller(业务处理) MTV Model(模板文件,数据库操作)  template(视图模板文件) view(业务处理) 安装及访问 安装 pip3 install django 创建目录 如win:在需要创建目录的文件夹按住shift+鼠标右键打开命令行,创建dongjg工程目录 C:\Users\东东\AppData\Local\Pro

    1.plt.legend plt.legend(loc=0)#显示图例的位置,自适应方式 说明: 'best' : 0, (only implemented for axes legends)(自适应方式) 'upper right' : 1, 'upper left' : 2, 'lower left' : 3, 'lower right' : 4, 'right' : 5, 'center left' : 6, 'center right' : 7, 'lower center' : 8,

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  • 灰度化与二值化公式https://chenoge.github.io/2017/12/24/%E7%81%B0%E5%BA%A6%E5%8C%96%E4%B8%8E%E4%BA%8C%E5%80%BC%E5%8C%96/​chenoge.github.ioPython OpenCV 和 PIL进行图像灰度化代码...

    灰度化与二值化公式https://chenoge.github.io/2017/12/24/%E7%81%B0%E5%BA%A6%E5%8C%96%E4%B8%8E%E4%BA%8C%E5%80%BC%E5%8C%96/​chenoge.github.io

    Python OpenCV 和 PIL进行图像灰度化代码https://blog.csdn.net/a15206087013/article/details/90736722​blog.csdn.net

    Python手绘图像http://www.liangtianming.com/2017/05/11/freehand/​www.liangtianming.com

    Python各类图像库操作对比Python各类图像库对比总结​www.zdaiot.comv2-951a8fc0edc064ea03cc0276a0b0d4a2_180x120.jpg

    Python-opencv降噪滤波https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/82216380​blog.csdn.net

    Python-PIL降噪滤波https://blog.csdn.net/icamera0/article/details/50708888​blog.csdn.net

    numpy与Image互转https://blog.csdn.net/liuweizj12/article/details/80221537​blog.csdn.net

    图像opencv灰度转换https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/88858696​blog.csdn.net

    数字图像处理Python语言实现-图像增强-图像灰度线性变换(不需要库)https://blog.csdn.net/wujuxKkoolerter/article/details/96125802​blog.csdn.net

    pillow(image)和opencv2转换https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/78367617​blog.csdn.net

    python - numpy 按不同维度求和,最值,均值、https://blog.csdn.net/whitesilence/article/details/75071780​blog.csdn.net

    numpy中shape的理解-不同维度arrayhttps://blog.csdn.net/mingyuli/article/details/81047489​blog.csdn.net

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  • 主要介绍了Python图像灰度变换及图像数组操作的相关资料,需要的朋友可以参考下
  • python图片灰度处理

    2021-06-20 15:16:32
    只好使用了matplotlib.pyplot中的imread了,可是当我发现他不能直接通过True来提取灰度图片时,我崩溃了 上网查了一下,了解了灰度处理的几种方法: 首先先解释一下,彩色图片一般是由RGB组成,其实就是3个二维...

    今天在学习的时候,发现scipy.misc中的imread提取图片的方法被弃用了。太生气了!
    在这里插入图片描述
    只好使用了matplotlib.pyplot中的imread了,可是当我发现他不能直接通过True来提取灰度图片时,我崩溃了
    在这里插入图片描述
    上网查了一下,了解了灰度化处理的几种方法:

    首先先解释一下,彩色图片一般是由RGB组成,其实就是3个二维数组叠加而成。我们也就能看到一些彩色图片了。当R=G=B时,彩色图片就会变成一种灰度颜色,就是我们俗称的“黑白照片”。所以灰度颜色的图片其实就是一个二维数组。
    灰度化处理总共有三种方法:最大值法、平均值法、加权平均法。
    从字面意思我们也能看出,前两种的意思。但第三种中的加权平均中的权值从何而来?
    它是一个固定值,分别是R:0.299、G:0.587、B:0.114。因为人眼对绿色的敏感度更高,对红色次之,蓝色最低,因此使用不能的权值可以得到更合理的灰度图像,所以经过多次的实验才推导出该数值。

    首先康康原图

    original = plt.imread('C:\\Users\\11140\\Pictures\\Saved Pictures\\abc.jpg')
    print(original.shape)
    # (640, 640, 3)
    plt.imshow(original)
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    • 最大值法:
    original = original.max(axis=2)
    print(original.shape)
    # (640, 640)
    plt.imshow(original,cmap='gray')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    • 平均值法:
    original = original.mean(axis=2)
    print(original.shape)
    # (640, 640)
    plt.imshow(original,cmap='gray')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述

    • 加权平均法
    original = np.dot(original,[0.299,0.587,0.114])
    print(original.shape)
    # (640, 640)
    plt.imshow(original,cmap='gray')
    plt.show()
    

    在这里插入图片描述
    这样看起来,第一张和第二张有很大的差别。第三张相比第二张,好像确实第三张看起来更舒服一点

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