精华内容
下载资源
问答
  • 简单图像灰度化处理python 图像灰度化处理简单一句话:将RGB三个通道的像素值改成一样的即可。 import cv2 def Image_gray(image):#灰度化函数 h, w, ch = image.shape for row in range(h): for col in range...

    简单图像灰度化处理–python
    图像灰度化处理简单一句话:将RGB三个通道的像素值改成一样的即可。

    import cv2
    
    def Image_gray(image):#灰度化函数
        h, w, ch = image.shape
        for row in range(h):
            for col in range(w):
                b = image[row, col, 0]
                g = image[row, col, 1]
                r = image[row, col, 2]
                k = int(max(b,g,r))
                # 取三个通道内的最大值来计算每一个像素值
                image[row, col, 0] = k
                image[row, col, 1] = k
                image[row, col, 2] = k
        print("Ok!")
        cv2.imshow("noise", image)
        cv2.waitKey(1000)
        cv2.imwrite("gray.png", image)
    
    
    img=cv2.imread('4.jpg')#读取图像信息
    cv2.imshow('img',img)
    cv2.waitKey(1000)
    blur=Image_gray(img)
    
    

    图像灰度化处理就这么简单就完成了!

    展开全文
  • python实现图片二值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: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,

    展开全文
  • 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

    展开全文
  • python 读取、保存、二值化、灰度化图片+opencv处理图片的方法笔者小白在神经网络训练好然后进行手写数字的图片预测的时候碰到了这样的问题。利用python如何读取、保存、二值化、灰度化图片呢?如何利用opencv来处理...

    python 读取、保存、二值化、灰度化图片+opencv处理图片的方法

    笔者小白在神经网络训练好然后进行手写数字的图片预测的时候碰到了这样的问题。

    利用python如何读取、保存、二值化、灰度化图片呢?如何利用opencv来处理图片呢?

    先说说处理图片有三种方式

    一、matplotlib

    二、PIL

    三、opencv

    下面来依次描述。

    一、matplotlib

    # 1、显示图片

    import matplotlib.pyplot as plt #plt 用于显示图片

    import matplotlib.image as mpimg #mpimg 用于读取图片

    import numpy as np

    lena = mpimg.imread('lena.png') #读取和代码处于同一目录下的lena.png

    # 此时 lena 就已经是一个 np.array 了,可以对它进行任意处理

    lena.shape #(512, 512, 3)

    plt.imshow(lena) # 显示图片

    plt.axis('off') # 不显示坐标轴

    plt.show()

    # 2、显示图片的第一个通道

    lena_1 = lena[:,:,0]

    plt.imshow('lena_1')

    plt.show()

    # 此时会发现显示的是热量图,不是我们预想的灰度图,可以添加 cmap 参数,有如下几种添加方法:

    #方法一

    plt.imshow('lena_1', cmap='Greys_r')

    plt.show()

    #方法二

    img = plt.imshow('lena_1')

    img.set_cmap('gray') # 'hot' 是热量图

    plt.show()

    #3、将 RGB 转为灰度图

    def rgb2gray(rgb):

    return np.dot(rgb[...,:3], [0.299, 0.587, 0.114])

    gray = rgb2gray(lena)

    # 也可以用 plt.imshow(gray, cmap = plt.get_cmap('gray'))

    plt.imshow(gray, cmap='Greys_r')

    plt.axis('off')

    plt.show()

    #4、对图像进行放缩

    from scipy import misc

    lena_new_sz = misc.imresize(lena, 0.5) # 第二个参数如果是整数,则为百分比,如果是tuple,则为输出图像的尺寸

    plt.imshow(lena_new_sz)

    plt.axis('off')

    plt.show()

    附上imresize的用法

    功能:改变图像的大小。

    用法:

    B = imresize(A,m)

    B = imresize(A,m,method)

    B = imresize(A,[mrows ncols],method)

    B = imresize(...,method,n)

    B = imresize(...,method,h)

    imrersize函数使用由参数method指定的插值运算来改变图像的大小。

    method的几种可选值:

    'nearest'(默认值)最近邻插值

    'bilinear'双线性插值

    'bicubic'双三次插值

    B = imresize(A,m)表示把图像A放大m倍

    B = imresize(...,method,h)中的h可以是任意一个FIR滤波器(h通常由函数ftrans2、fwind1、fwind2、或fsamp2等生成的二维FIR滤波器)。

    #5、保存 matplotlib 画出的图像

    plt.savefig('lena_new_sz.png')

    #5、将 array 保存为图像

    from scipy import misc

    misc.imsave('lena_new_sz.png', lena_new_sz)

    #5、直接保存 array

    #读取之后还是可以按照前面显示数组的方法对图像进行显示,这种方法完全不会对图像质量造成损失

    np.save('lena_new_sz', lena_new_sz) # 会在保存的名字后面自动加上.npy

    img = np.load('lena_new_sz.npy') # 读取前面保存的数组

    二、PIL

    #1、显示图片

    from PIL import Image

    im = Image.open('lena.png')

    im.show()

    #2、将 PIL Image 图片转换为 numpy 数组

    im_array = np.array(im)

    # 也可以用 np.asarray(im) 区别是 np.array() 是深拷贝,np.asarray() 是浅拷贝

    #3、保存 PIL 图片

    #直接调用 Image 类的 save 方法

    from PIL import Image

    I = Image.open('lena.png')

    I.save('new_lena.png')

    #4、将 numpy 数组转换为 PIL 图片

    #这里采用 matplotlib.image 读入图片数组,注意这里读入的数组是 float32 型的,范围是 0-1,而 PIL.Image 数据是 uinit8 型的,范围是0-255,所以要进行转换:

    import matplotlib.image as mpimg

    from PIL import Image

    lena = mpimg.imread('lena.png') # 这里读入的数据是 float32 型的,范围是0-1

    im = Image.fromarray(np.uinit8(lena*255))

    im.show()

    #5、RGB 转换为灰度图、二值化图

    from PIL import Image

    I = Image.open('lena.png')

    I.show()

    L = I.convert('L') #转化为灰度图

    L = I.convert('1') #转化为二值化图

    L.show()

    附:PIL可以对图像的颜色进行转换,并支持诸如24位彩色、8位灰度图和二值图等模式,简单的转换可以通过Image.convert(mode)函数完 成,其中mode表示输出的颜色模式,例如''L''表示灰度,''1''表示二值图模式等。但是利用convert函数将灰度图转换为二值图时,是采用 固定的阈 值127来实现的,即灰度高于127的像素值为1,而灰度低于127的像素值为0。

    三、opencv

    首先需要安装opencv,接下来演示在windows平台下python安装opencv,即实现import cv2功能。

    在官网:http://opencv.org/上找到OpenCV windows版下载下来。然后安装opencv,配置环境变量。这里就不多说了,请参考文献7。

    这里是python安装opencv的步骤:

    (1)在opencv的安装目录”

    \opencv\build\python\2.7\x64”或”\opencv\build\python\2.7\x86”(根据python版本)文件夹中找到cv2.pyd;

    (2)复制到Python安装目录的”\Python27\Lib\site-packages”文件夹中。

    然后在python的环境下测试import cv2 是否成功导入就好了。

    附上寻找python安装路径的方法:

    在python的环境下键入

    python -c “import os; print os.file”

    就可以看到根目录的位置,这里可以参考文献8。

    接下来开始描述如何利用opencv简单地处理图像

    #1、读取图像,并把图像转换为灰度图像并显示

    import cv2

    im = imread("./image.jpg") #读取图片

    im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换了灰度化

    cv2.axis("off")

    cv2.title("Input Image")

    cv2.imshow(im_gray, cmap="gray") #显示图片

    cv2.show()

    #2、固定阈值二值化

    retval, im_at_fixed = cv2.threshold(im_gray, 50, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    #将阈值设置为50,阈值类型为cv2.THRESH_BINARY,则灰度在大于50的像素其值将设置为255,其它像素设置为0

    cv2.axis("off")

    cv2.title("Fixed Thresholding")

    cv2.imshow(im_at_fixed, cmap = 'gray')

    cv2.show()

    #附:固定阈值二值化处理利用cv2.threshold函数,此函数的原型为:

    cv2.threshold(src, thresh, maxval, type[, dst]) -> retval, dst

    其中:

    1、src 为输入图像;

    2、thresh 为阈值;

    3、maxval 为输出图像的最大值;

    4、type 为阈值的类型;

    5、dst 为目标图像。

    #附cv2.threshold函数的常用参数

    1、cv2.THRESH_BINARY(黑白二值)

    2、cv2.THRESH_BINARY_INV(黑白二值反转)

    3、cv2.THRESH_TRUNC (得到的图像为多像素值)

    4、cv2.THRESH_TOZERO

    5、cv2.THRESH_TOZERO_INV

    #3、算术平法的自适应二值化

    im_at_mean = cv2.adaptiveThreshold(im_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 5, 10)

    #上面我们将b设置为5,常数设置为10。

    cv2.axis("off")

    cv2.title("Adaptive Thresholding with mean weighted average")

    cv2.imshow(im_at_mean, cmap = 'gray')

    cv2.show()

    #附:算术平均法的自适应二值化利用cv2.adaptiveThreshold实现,此函数的原型为:

    cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst

    其中:

    1、src 为输入图像;

    2、maxval 为输出图像的最大值;

    3、adaptiveMethod 设置为cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C表示利用算术均值法,设置为cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C表示用高斯权重均值法;

    4、thresholdType: 阈值的类型;

    5、blockSize: b的值;

    6、C 为从均值中减去的常数,用于得到阈值;

    7、dst 为目标图像。

    #4、高斯加权均值法自适应二值化

    im_at_mean = cv2.adaptiveThreshold(im_gray, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 5, 7)

    cv2.axis("off")

    cv2.title("Adaptive Thresholding with gaussian weighted average")

    cv2.imshow(im_at_mean, cmap = 'gray')

    cv2.show()

    #附:高斯加权均值法自适应二值化也是利用cv2.adaptiveThreshold, 此函数的原型与上述相同:

    cv2.adaptiveThreshold(src, maxValue, adaptiveMethod, thresholdType, blockSize, C[, dst]) -> dst

    其中:

    1、src 为输入图像;

    2、maxval 为输出图像的最大值;

    3、adaptiveMethod 设置为cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C表示利用算术均值法,设置为cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C表示用高斯权重均值法;

    4、thresholdType: 阈值的类型;

    5、blockSize: b的值;

    6、C 为从均值中减去的常数,用于得到阈值;

    7、dst 为目标图像。

    #5、保存图片

    #直接用cv2.imwrite

    import cv2

    cv2.imwrite("./new_img.jpg", img)

    cv2.imwrite("./new_img.jpg", img,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 5])

    #第一个参数是保存的路径及文件名,第二个是图像矩阵。

    #第三个参数针对特定的格式:

    #对于JPEG,其表示的是图像的质量,用0-100的整数表示,默认为95。

    #对于PNG,第三个参数表示的是压缩级别。cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION,从0到9,压缩级别越高,图像尺寸越小。默认级别为3

    #注意cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY类型为Long,必须转换成int。

    #6、创建于复制图片

    #如果要创建图像,需要使用numpy的函数

    #创建空的图片

    emptyImage = np.zeros(img.shape, np.uint8)

    #复制原有的图片

    emptyImage2 = img.copy();

    #用cvtColor获得原图像的副本

    emptyImage3=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    #emptyImage3[...]=0

    #后面的emptyImage3[...]=0是将其转成空白的黑色图像。

    参考文献:

    1、http://www.cnblogs.com/yinxiangnan-charles/p/5928689.html 2017.4.6

    2、http://blog.csdn.net/colddie/article/details/7683492 2017.4.6

    3、http://baike.baidu.com/link?url=OwMX6Isz30GnW7c7oouG3y48eYg6vhHMeHoiK9f38ZVNGeW8EOaH3fY-4k2k96dZZK8BZKd_O-Esl2tUgPFmPWonrv7WQjEDPcpCv_TPSJO 2017.4.6

    4、http://blog.csdn.net/vange/article/details/5395771 2017.4.6

    5、http://www.jb51.net/article/62315.htm 2017.4.6

    6、http://blog.csdn.net/lyj_viviani/article/details/59482602 2017.4.6

    7、http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/19809337/ 2017.4.6

    8、http://www.jb51.net/article/65036.htm 2017.4.6

    9、http://blog.csdn.net/deerlux/article/details/48477219 2017.4.6

    10、http://www.mamicode.com/info-detail-907204.html 2017.4.6

    11、http://blog.csdn.net/sunny2038/article/details/9057415 2017.4.6

    喜欢 (1)or分享 (0)

    展开全文
  • 本篇文章讲解图像灰度化处理的知识,结合OpenCV调用cv2.cvtColor()函数实现图像灰度操作,使用像素处理方法对图像进行灰度化处理。基础性知识希望对您有所帮助。 1.图像灰度化原理 2.基于OpenCV的图像灰度化处理 3....
  • 一、图像灰度化处理1、最大值灰度处理方法2、平均灰度处理方法3、加权平均灰度处理方法二、图像灰度线性变换1、图像灰度上移变换2、图像对比度增强变换3、图像对比度减弱变换4、图像灰度反色变换三、图像灰度非线性...
  • 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 npimport cv2import tensorflow as tffrom PIL import Image方法一...
  • python图片灰度化处理

    2021-06-20 15:16:32
    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! 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 ...灰度化处理总共有三种方法
  • 图像灰度化处理&Python与OpenCV实现

    万次阅读 2018-01-06 19:59:23
    虽然python很强大,而且也有自己的图像处理库PIL,但是相对于OpenCV来讲,它还是弱小很多。跟很多开源软件一样OpenCV也提供了完善的python接口,非常便于调用。OpenCV 的稳定版是2.4.8,最新版是3.0,包含了超过2500...
  • 使用Python语言,批量的灰度化图片,不用一张一张的处理
  • 技术关键os 模块的使用使用 os.getcwd 获取当前路径使用 os.listdir()获取文件列表使用 os.path.splitext() 分割文件名和扩展名使用 PLI 的 convert('L') 方法将图片转为灰度代码实现from PIL import Imageimport os...
  • 手绘风图片因其简约而典雅的线条,清晰而自然的纹理和充满艺术的情趣感一直是许多人的热...本文所用到的Python库:PIL库PIL:Python Imaging Library,是Python一个强大而方便的图像处理库。不过PIL目前只支持到Pytho...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 17,446
精华内容 6,978
关键字:

图片灰度化处理python

python 订阅