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    2021-02-11 01:05:24

    因此,由于我对编程比较陌生,所以我需要一些帮助来解决这个问题。

    我在Windows计算机上使用SimpleCV和python2.7。

    我要做的是让一个(自写)程序告诉我沿着一条预设线的像素值,这里最重要的是每个像素的颜色。在

    我真的不知道从哪里开始,因为我只找到了一些例子,它被要求提供单个像素的值。在

    可能还很重要的一点是,我不想用一张图片,而是用一个网络摄像头制作的实时视频,预设线是我将用网络游戏跟踪的对象的半径。在

    总而言之,我想用我的网络摄像头跟踪一个物体,需要一个程序来告诉我沿着被跟踪对象半径线的每个像素的颜色(用数字表示,例如“255”代表白色)。在

    这是我当前用于obejct跟踪的预先编写的代码:print __doc__

    import SimpleCV

    display = SimpleCV.Display()

    cam = SimpleCV.Camera()

    normaldisplay = True

    while display.isNotDone():

    if display.mouseRight:

    normaldisplay = not(normaldisplay)

    print "Display Mode:", "Normal" if normaldisplay else "Segmented"

    img = cam.getImage().flipHorizontal()

    dist = img.colorDistance(SimpleCV.Color.BLACK).dilate(2)

    segmented = dist.stretch(200,255)

    blobs = segmented.findBlobs()

    if blobs:

    circles = blobs.filter([b.isCircle(0.2) for b in blobs])

    if circles:

    img.drawCircle((circles[-1].x, circles[-1].y), circles[-1].radius(),SimpleCV.Color.BLUE,3)

    if normaldisplay:

    img.show()

    else:

    segmented.show()

    我需要沿着半径的像素颜色,因为我想知道从中心到边缘的光强度是如何降低的。在

    有人知道如何解决这个问题吗?

    谢谢您!在

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  • Python查看图片模式及像素

    千次阅读 2022-03-23 04:49:05
    1. 以彩色图像为例: 2. 代码: import sys from PIL import Image #im = Image.open(r"E:\RAF-DB\compound\Image\aligned\test_001_aligned.jpg") #im = Image.open(r"E:\CK+\dabase_CK+\cohn-kanade-images\S005...

    1. 以彩色图像为例:
    在这里插入图片描述
    2. 代码:

    import sys
    from PIL import Image
    
    #im = Image.open(r"E:\RAF-DB\compound\Image\aligned\test_001_aligned.jpg")
    #im = Image.open(r"E:\CK+\dabase_CK+\cohn-kanade-images\S005\001\S005_001_00000001.png")
    #im = Image.open(r"D:\YDD_master\some_code\Training\anger\0.png")
    #im = Image.open(r"E:\fer2013\Training\anger\0.png")
    im = Image.open(r"E:\CK+\dabase_CK+\cohn-kanade-images\S895\002\S895_002_00000001.png")
    
    print(im.mode)
    
    #im = im.convert('RGB')
    #im.save(r'D:\YDD_master\some_code\0.png')
    #print(im.mode)
    
    for y in range(im.size[1]):#行不变
    	for x in range(im.size[0]):#列变化
    		pix = im.getpixel((x,y))
    		print(pix)
    		#print("pix: ",end='')
    		#print(sys.getsizeof(pix))
    

    3. 输出结果:
    在这里插入图片描述
    永远相信美好的事物即将发生🎈

    展开全文
  • cv2.imread后返回的值是一个矩阵,而我需要全部像素的值,不需要矩阵排布所以:利用h, w, _ = img3.shape得到区域的长宽,也就是像素的行数和列数再用 for 循环,逐个打印for a inrange(h):for b inrange(w):print...

    cv2.imread后返回的值是一个矩阵,而我需要全部像素的值,不需要矩阵排布

    所以:

    利用

    h, w, _ = img3.shape

    得到区域的长宽,也就是像素的行数和列数

    再用 for 循环,逐个打印

    for a inrange(h):for b inrange(w):print(img3[a,b])

    jihe.append(list(img3[a,b]))

    num+=1

    就可以得到整齐的一字排开的像素值

    [ 98 125 255]

    [97 124 255]

    [96 123 254]

    [94 121 252]

    [93 120 251]

    [92 119 250]

    [91 118 249]

    [90 117 248]

    [98 125 255]

    [97 124 255]

    [95 122 253]

    [93 120 251]

    [92 119 250]

    [91 118 249]

    [89 116 247]

    [87 114 245]

    [97 124 255]

    [96 123 254]

    [94 121 252]

    [94 121 252]

    [93 120 251]

    [92 119 250]

    [90 117 248]

    [88 115 246]

    [93 120 251]

    [92 119 250]

    [92 119 250]

    [93 120 251]

    [94 121 252]

    [93 120 251]

    [91 118 249]

    [90 117 248]

    [93 120 251]

    [93 120 251]

    [95 122 253]

    [96 123 254]

    [97 124 255]

    [95 122 253]

    [95 122 253]

    [95 122 253]

    [95 122 255]

    [94 121 254]

    [95 122 255]

    [97 124 255]

    [97 124 255]

    [96 123 255]

    [95 122 255]

    [95 122 255]

    [92 119 252]

    [90 117 250]

    [89 116 249]

    [92 119 252]

    [93 120 253]

    [92 119 252]

    [90 117 250]

    [90 117 250]

    [92 119 252]

    [88 115 248]

    [88 115 248]

    [91 118 251]

    [94 121 254]

    [93 120 253]

    [91 118 251]

    [90 117 250]

    [92 119 252]

    [90 117 250]

    [89 116 249]

    [91 118 251]

    [92 119 252]

    [92 119 252]

    [92 119 252]

    [93 120 253]

    [89 116 249]

    [89 116 249]

    [90 117 250]

    [93 120 253]

    [94 121 254]

    [93 120 253]

    [93 120 253]

    [93 120 253]

    [84 110 246]

    [86 112 248]

    [88 114 250]

    [90 116 252]

    [90 116 252]

    [90 116 252]

    [90 116 252]

    [91 117 253]

    [83 109 245]

    [85 111 247]

    [87 113 249]

    [86 112 248]

    [85 111 247]

    [85 111 247]

    [87 113 249]

    [89 115 251]

    [86 112 248]

    [87 113 249]

    [87 113 249]

    [86 112 248]

    [83 109 245]

    [83 109 245]

    [86 112 248]

    [88 114 250]

    [85 111 247]

    再求RGB均值

    sumx = sumy = sumz = 0

    for i in range(num):

    [x, y, z] = jihe[i]

    sumx = sumx + x

    sumy = sumy + y

    sumz = sumz + z

    r=int(sumx/num)

    g=int(sumy/num)

    b=int(sumz/num)

    print(r, g, b)

    print(num)

    print(jihe)

    print('集合长度%d' % (len(jihe)))

    colors_change = np.uint8([[[b,g,r]]])

    hsv_change = cv2.cvtColor(colors_change,cv2.COLOR_BGR2HSV)

    print(hsv_change)

    得出HSV平均值

    这里的HSV是opencv下的,与别处不同

    For HSV, Hue range is [0,179], Saturation range is [0,255] and Value range is [0,255]. Different softwares use different scales. So if you are comparing OpenCV values with them, you need to normalize these ranges.

    H:0-179

    S: 0-255

    V:0-255

    但其他软件经常见H也是两百多的

    展开全文
  • 具有大动态范围和高电荷转移效率的CMOS图像传感器的像素设计优化
  • python对图片的像素识别及处理

    千次阅读 2020-05-02 17:23:10
    python对图片的像素识别及处理 滑动验证码位置确定: 图片示例: from PIL import Image def recognize_box(img_path, img_width): """ 滑块验证图片的路径; 图片的大小 :param img_path: :param img_width...

    python对图片的像素识别及处理

    滑动验证码位置确定:
    图片示例:在这里插入图片描述

    from PIL import Image
    
    
    
    
    def recognize_box(img_path, img_width):
        """
        滑块验证图片的路径; 图片的大小
        :param img_path:
        :param img_width:
        :return:
        """
        im = Image.open(img_path)
        im = im.convert('L')
        rows, cols = im.size
    
        row_dot_list = []
        for i in range(rows):
            col_dot_list =[]
            for j in range(cols):
                if im.getpixel((i,j)) < 50:  # 灰度后趋向于黑色,一般不会大于50
                    col_dot_list.append(j)
    
            col_dot_list.sort()
            if len(get_skip_frame(1, col_dot_list)) >= img_width:
                row_dot_list.append(i)
    
        row_dot_list.sort()
        move_length = get_skip_frame(1, row_dot_list)
    
        if len(move_length) >= img_width:python对图片的像素识别及处理
            print(move_length[0])
    
    
    
    
    def get_skip_frame(skip, frame_list):
        """
        间隔数, 连续数据列表
        :param skip:
        :param frame_list:
        :return:
        """
        tmp_list = []
        return_list = []
        for i in range(len(frame_list)):
            if len(tmp_list) == 0:
                tmp_list.append(frame_list[i])
            else:
                change = abs(frame_list[i] - tmp_list[-1])
                if change == skip:
                    tmp_list.append(frame_list[i])
                else:
                    if len(return_list) < len(tmp_list):
                        return_list = tmp_list
                    tmp_list = []
                    tmp_list.append(frame_list[i])
        if len(return_list) < len(tmp_list):
            return_list = tmp_list
        return return_list
    
    
    
    
    if __name__ == '__main__':
        recognize_box("3.jpg", 245)
    

    对图片位置及层级关系进行识别:(像素点)
    在这里插入图片描述

    import requests
    import base64
    from PIL import Image
    import numpy as np
    import json
    
    def get_first_dot(image):
        """
        获取颜色的分布 0是黑色  255 白色
        为了扩展性更好,通过一行的长度最好
        :param image:
        :return:
        """
        pixel_dict = []
        rows, cols = image.size
    
        for i in range(cols):
            n = 0
            color_list = []
            color_max = []
            for j in range(rows):
                if image.getpixel((j, i)) > 0 and image.getpixel((j, i)) < 200:
                    color_list.append((j, i))
                    color_max.append(image.getpixel((j, i)))
    
            # max = sorted(dict(zip(*np.unique(color_max, return_counts=True))).items(), key=lambda x:x[1])
            # print("xx", max)
    
            if len(color_list) > 250:
                # print(color_list)
                max_count = sorted(dict(zip(*np.unique(color_max, return_counts=True))).items(), key=lambda x: x[1])
                # print(max)
                # print(max[len(max) - 1:][0])
    
                max_pixel_list = []
                for m in color_list:
                    if image.getpixel(m) == max_count[len(max_count) - 1:][0][0]:
                        max_pixel_list.append(m)
    
                # print(max_pixel_list)
                first_location = sorted(max_pixel_list, key=lambda x: x[0])[0]
    
                pixel_dict.append(first_location)
    
        # print(pixel_dict)
    
        result = []
        for n in range(len(pixel_dict) - 1):
            if len(result) == 0:
                result.append(pixel_dict[n])
    
            if pixel_dict[n + 1][1] - pixel_dict[n][1] > 20:
                result.append(pixel_dict[n + 1])
    
        print(result)
        return result
    
    
    def del_threshold_noise(image, threshold):
        """
        直接通过阈值去除浅色点(作为第一步),也要先转化为灰度
        :return:
        """
        pixel_matrix = image.load()  # load之后可以直接操作,相当于转化为数组了
        rows, cols = image.size
        for col in range(0, cols):
            for row in range(0, rows):
                if pixel_matrix[row, col] >= threshold:
                    pixel_matrix[row, col] = 255
    
        # image.save("1.jpg")
        return image
    
    
    def write_txt(dot_positions, data):
        """
        将层级关系写入txt
        :return:
        """
        with open('1.txt', 'w') as f:
            for index, value in enumerate(dot_positions):
                if index == 0:
                    f.write(data[index] + "\n")
                if index >= len(data) - 2:
                    pass
                else:
                    if dot_positions[index + 1][0] - dot_positions[index][0] > 0:
                        f.write(data[index + 1] + "--" + "--" + "\n")
                    else:
                        f.write("--" + "--" + data[index + 1] + "\n")
    
    
    if __name__ == '__main__':
        img_path = '企业股权关系.jpg'
        im = Image.open(img_path)
        im = im.convert('L')
    
        # get_threshold(im)
        # 通过阈值先将杂点转化为白点,去除干扰; 范围:200-220
        im = del_threshold_noise(im, 200)
        dot_positions = get_first_dot(im)
    
        write_txt(dot_positions, "123")
    

    对验证码处理:
    处理之前:
    在这里插入图片描述
    处理之后:
    在这里插入图片描述
    因为验证码干扰较多,处理之后识别的精度大概为75%左右,下面为处理过程:

    import io
    import math
    import os
    import cv2
    import numpy as np
    from PIL import Image
    from collections import defaultdict
    
    def del_threshold_noise(image, threshold):
        """
        直接通过阈值去除浅色点(作为第一步),也要先转化为灰度
        :return:
        """
        pixel_matrix = image.load()  # load之后可以直接操作,相当于转化为数组了
        rows, cols = image.size
        for col in range(0, cols):
            for row in range(0, rows):
                if pixel_matrix[row, col] >= threshold:
                    pixel_matrix[row, col] = 255
    
        return image
    
    
    def get_threshold(image):
        """
        获取像素点最多的像素(先转化为灰度),就是二值化
        :param image:
        :return:
        """
        pixel_dict = defaultdict(int)
        rows, cols = image.size
        for i in range(rows):
            for j in range(cols):
                pixel = image.getpixel((i, j))
                pixel_dict[pixel] += 1
    
        count_max = max(pixel_dict.values())
        pixel_dict_reverse = {v: k for k, v in pixel_dict.items()}
        threshold = pixel_dict_reverse[count_max]
        return threshold
    
    
    def get_bin_table(threshold):
        """
        按照阈值进行二值化(先转化为灰度后,再进行二值化)
        :param threshold: 像素阈值
        :return:
        """
        table = []
        for i in range(256):  # 0~256
            rate = 0.1
            if threshold * (1 - rate) <= i <= threshold * (1 + rate):
                table.append(1)  # 白色
            else:
                table.append(0)  # 黑色
    
        # for i in range(256):  # 或者不做判断,直接找个界限(只找出黑色内容即可)
        #     if i < threshold:
        #         table.append(0)
        #     else:
        #         table.append(1)
    
        return table
    
    
    def del_cut_noise(im_cut):
        '''
        通过颜色区分:将图切为小图,找第二多颜色的像素,从而去除干扰线(先转化为灰度,入参和出参都是ndarray格式)
        variable:bins:灰度直方图bin的数目
                  num_gray:像素间隔
        method:1.找到灰度直方图中像素第二多所对应的像素
                2.计算mode
                3.除了在mode+-一定范围内的,全部变为空白。
        '''
        bins = 16  # 直方图柱子的数量,每个柱子都有一定的范围
        num_gray = math.ceil(256 / bins)  # 像素间隔就是柱子的范围
        hist = cv2.calcHist([im_cut], [0], None, [bins], [0, 256])
        lists = []
        for i in range(len(hist)):
            # print hist[i][0]
            lists.append(hist[i][0])
        second_max = sorted(lists)[-2]  # 第二多的像素
        bins_second_max = lists.index(second_max)  # 第二多的像素是第几个柱子
    
        mode = (bins_second_max + 0.5) * num_gray  # 取柱子的中间(平均),比如2.5, 总的结果就是:第二多的平均的像素
    
        for i in range(len(im_cut)):
            for j in range(len(im_cut[0])):
                if im_cut[i][j] < mode - 20 or im_cut[i][j] > mode + 20:  # 数组可以直接操作
                    # print im_cut[i][j]
                    im_cut[i][j] = 255
        return im_cut
    
    
    def del_dot_noise(image):
        """
        干扰点降噪
        :param image:
        :return:
        """
        rows, cols = image.size  # 图片的宽度和高度
        change_pos = []  # 记录噪声点位置
    
        # 遍历图片中的每个点,除掉边缘
        for i in range(1, rows - 1):
            for j in range(1, cols - 1):
                # pixel_set用来记录该店附近的黑色像素的数量
                pixel_set = []
                # 取该点的邻域为以该点为中心的九宫格
                for m in range(i - 1, i + 2):
                    for n in range(j - 1, j + 2):
                        if image.getpixel((m, n)) != 1:  # 1为白色,0位黑色
                            pixel_set.append(image.getpixel((m, n)))
    
                # 如果该位置的九宫内的黑色数量小于等于4,则判断为噪声
                if len(pixel_set) <= 4:
                    change_pos.append((i, j))
    
        # 对相应位置进行像素修改,将噪声处的像素置为1(白色)
        for pos in change_pos:
            image.putpixel(pos, 1) # 找到之后一起删除,而不是一个个删除
    
        return image
    
    
    
    def remove_noise_line(image):
        """
        去除验证码干扰线(操作像素点:随机应变)
        :param image:
        :return:
        """
        try:
            width, height = image.size
            total_list = []
            for i in range(width):
                dot_list = []
                noise_dot_list = []
                for j in range(height):
                    if image.getpixel((i, j)) < 200:
                        dot_list.append((i, j))
    
                if i == 0:
                    if len(dot_list) == 1:
                        total_list.append(dot_list[0])
                        max = dot_list[0][1]
                        min = dot_list[0][1]
    
                    elif len(dot_list) == 2:
                        if dot_list[1][1] == dot_list[0][1] + 1:
                            total_list.append(dot_list[0])
                            total_list.append(dot_list[1])
                            max = dot_list[1][1]
                            min = dot_list[0][1]
                        elif abs(dot_list[0][1] - dot_list[1][1]) == 2:
                            total_list.append(dot_list[0])
                            total_list.append(dot_list[1])
                            max = dot_list[1][1]
                            min = dot_list[0][1]
    
                    elif len(dot_list) == 3:
                        if dot_list[1][1] == dot_list[0][1] + 1 and dot_list[2][1] == dot_list[0][1] + 2:
                            total_list.append(dot_list[0])
                            total_list.append(dot_list[1])
                            total_list.append(dot_list[2])
                            max = dot_list[2][1]
                            min = dot_list[0][1]
    
    
    
                for m in dot_list:
                    if m[1] in range(min - 1, max + 2):
                        noise_dot_list.append(m)
                    # if max + 2 - min > 8:
                    #     if m[1] in range(total_list[-2][1]-5, total_list[-2][1]+6):
                    #         noise_dot_list.append(m)
                    # else:
                    #     if m[1] in range(min-1, max+2):
                    #         noise_dot_list.append(m)
    
                noise_dot_list1 = []
                noise_dot_list2 = []
                # print('noise_dot_list', noise_dot_list)
                if noise_dot_list:
                    if len(noise_dot_list) == noise_dot_list[-1][1] - noise_dot_list[0][1] + 1:
                        pass
                    else:
                        for index, value in enumerate(noise_dot_list):
                            if index > len(noise_dot_list) - 2:
                                break
    
                            if index == 0:
                                if value[1] + 1 == noise_dot_list[index + 1][1] and value[1] + 2 != noise_dot_list[index + 2][1]:
                                    noise_dot_list1.append(value) if value not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 1]) if noise_dot_list[index + 1] not in noise_dot_list1 else 1
    
                            elif index == len(noise_dot_list) - 2:
                                if value[1] + 1 == noise_dot_list[index + 1][1]:
                                    noise_dot_list1.append(value) if value not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 1]) if noise_dot_list[index + 1] not in noise_dot_list1 else 1
                            else:
                                if value[1] + 1 == noise_dot_list[index + 1][1] and value[1] + 2 != noise_dot_list[index + 2][1] and value[1] - 1 != noise_dot_list[index - 1][1]:
                                    noise_dot_list1.append(value) if value not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 1]) if noise_dot_list[index + 1] not in noise_dot_list1 else 1
    
                        for index, value in enumerate(noise_dot_list):
                            if index > len(noise_dot_list) - 3:
                                break
    
                            if index == 0:
                                if value[1] + 1 == noise_dot_list[index + 1][1] and value[1] + 2 == noise_dot_list[index + 2][1] and value[1] + 3 != noise_dot_list[index + 3][1]:
                                    noise_dot_list1.append(value) if value not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 1]) if noise_dot_list[index + 1] not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 2]) if noise_dot_list[index + 2] not in noise_dot_list1 else 1
    
    
                            elif index == len(noise_dot_list) - 3:
                                if value[1] + 1 == noise_dot_list[index + 1][1] and value[1] + 2 == noise_dot_list[index + 2][1] and value[1] - 1 != noise_dot_list[index - 1][1]:
                                    noise_dot_list1.append(value) if value not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 1]) if noise_dot_list[index + 1] not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 2]) if noise_dot_list[index + 2] not in noise_dot_list1 else 1
    
                            else:
                                if value[1] + 1 == noise_dot_list[index + 1][1] and value[1] + 2 == noise_dot_list[index + 2][1] and value[1] + 3 != noise_dot_list[
                                    index + 3][1] and value[1] - 1 != noise_dot_list[index - 1][1]:
                                    noise_dot_list1.append(value) if value not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 1]) if noise_dot_list[index + 1] not in noise_dot_list1 else 1
                                    noise_dot_list1.append(noise_dot_list[index + 2]) if noise_dot_list[index + 2] not in noise_dot_list1 else 1
    
    
                    # 找最近的两个或者三个
                    # print('total_list', total_list)
                    if noise_dot_list1:
                        d_value = sorted([abs(total_list[-2][1] - l[1]) for l in noise_dot_list1])[0]
                        mark = sorted([(total_list[-2][1] - l[1]) for l in noise_dot_list1])
                        if d_value in mark:
                            # print(total_list[-2][1] - d_value - 2)
                            # print(total_list[-2][1] -d_value + 3)
                            for i in noise_dot_list1:
                                if i[1] in range(total_list[-2][1] - d_value - 2, total_list[-2][1] -d_value + 3):
                                    noise_dot_list2.append(i)
                        else:
                            # print(total_list[-2][1] + d_value - 2)
                            # print(d_value + total_list[-2][1] + 3)
                            for i in noise_dot_list1:
                                if i[1] in range(total_list[-2][1] + d_value - 2, d_value + total_list[-2][1] + 3):
                                    noise_dot_list2.append(i)
    
                    # print('noise_dot_list1', noise_dot_list1)
                    # print('noise_dot_list2', noise_dot_list2)
    
                    if not noise_dot_list2:
                        count = 0
                        if noise_dot_list[0][1] != 0 and noise_dot_list[-1][1] != 39:
    
                            if image.getpixel((noise_dot_list[0][0], noise_dot_list[0][1] - 1)) < 200:
                                count += 1
    
                            if image.getpixel((noise_dot_list[-1][0], noise_dot_list[-1][1] + 1)) < 200:
                                count += 1
    
                            if len(noise_dot_list) + count < 4:
                                    for n in noise_dot_list:
                                        total_list.append(n)
                    else:
                        for n in noise_dot_list2:
                            total_list.append(n)
    
                    min = noise_dot_list[0][1]
                    max = noise_dot_list[-1][1]
                else:
                    pass
    
    
            # print(total_list)
            for pos in total_list:
                image.putpixel(pos, 255)
    
        except Exception as e:
            print(e)
    
    
        return image
    
    
    if __name__ == '__main__':
        # 顺序:先灰度 --- 二值化 --- 降噪
        # (如果通过点或者线降噪,降噪可以在二值化后,如果通过颜色降噪,要在二值化之前)
        for i in os.listdir('test_images/'):
            print(i)
            im = Image.open('test_images/' + i)
            # im = Image.open(io.BytesIO(f)) # f位读取的二进制
            im = im.convert('L')
    
            im = del_threshold_noise(im, 120)
    
            # table = get_bin_table(240)
            # out = im.point(table, '1')
            # out = del_dot_noise(out)
            out = remove_noise_line(im)
    
            out.save('image_store/' + i)
    
        # im = Image.open('test_images/1566286922439.png')
        # im = im.convert('L')
        # out = del_threshold_noise(im, 120)
        # out.save('777.jpg')
        # out = remove_noise_line(im)
        # out.save('666.jpg')
    
    展开全文
  • Halcon —— 图像像素类型与转换

    千次阅读 2021-02-05 10:51:11
    图像类型 就目前工业领域主流的图像处理工具halcon来讲,有以下几张图像类型:‘byte’, ‘complex’, ...‘byte’ 每像素1字节,无符号 值范围: (0到255) ‘int1’ 每像素1字节,有符号 值范围: (-128到127)
  • 用win10 自带的画图3d打开。 打开后,点击“裁剪”,会显示如下,剩下的不用说了。
  • Matlab之图像像素运算(五)

    千次阅读 2020-03-08 15:51:50
    了解了基本的图像文件的读取处理...它将输入图像映射为输出图像,输出图像每个像素点的灰度值仅由对应的输入像素点的灰度值决定,运算结果不会改变图像内像素点之间的空间关系,其运算的数学关系式: B(x,y)= f[A(x,...
  • 相机光学(四)——亚像素

    千次阅读 2019-07-06 17:17:22
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  • 常见像素和显示屏大小对照表

    千次阅读 2020-12-21 06:29:31
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  • DICOM图像像素值、灰度值与CT值

    万次阅读 多人点赞 2018-08-28 11:03:18
    做医学图像处理会涉及DICOM图像,初学者应该要对图像像素有一定了解,在对像素处理中会一些算法会利用的更好。 图像灰度值的概念是什么?灰度也可以认为是亮度,简单说就是色彩的深浅程度。  实际上在我们的日常...
  • 行业资料-电子功用-基于像素电荷补偿技术的超宽动态范围图像传感器
  • 图像处理: 如何将 像素值 控制在 值域[0, 255]

    万次阅读 多人点赞 2017-10-12 12:08:15
    但是在此过程中,常常会遇到 对 像素值 进行 变换计算 后,像素值 超出 值域区间 [0, 255] 的情况。再加上计算过程中各自 float型, int型, uint型 的问题都跳出来作乱,在初期做图像相关项目,深为此苦恼。后来...
  • 带数字时间转换器的飞行时间范围探测器的像素设计
  • 实现对灰度图像的超高像素分割、内包含LLBP、LBP等代码
  • ArcGIS提取影像边界范围

    万次阅读 2019-03-15 19:49:41
    如何使用Mosaic Dataset提取边界?  镶嵌数据集(Mosaic Dataset)是ArcGIS 10推出的管理栅格数据的影像新技术。它使用“文件+数据库”的存储和管理方式,是 管理大规模影像的理想模型 。...
  • 规则一:程序运行之前:是由于数据类型不一样:如果是double类型的,可以取0~1内的任意值,对应到uint8类型取值在0~255的整数范围(黑到白渐变);如果是binary类型的,就取0或1(或白或黑)。 规则二:运行之后在...
  • 每一幅数字图像都是由M行N列的像素组成的,其中每一个像素都存储一个像素值。计算机通常会把像素值处理为256个灰度级别,这256个灰度级别分别用区间[0,255]中的数值表示。其中,“0”表示纯黑色;“255”表示纯白色。...
  • 行业资料-电子功用-像素电流检测范围调整方法、检测电路及显示装置的介绍分析.rar
  • 该程序生成以 128,128 像素为中心的半径 80 圆,以 256,256 像素为中心,灰度变化范围为 0-255
  • HSV颜色空间中不同颜色对应的灰度范围 在机器视觉领域,我们除了对物体的外形,纹理特征进行检测识别,也可以利用颜色来识别不同物体。 比如水果的成熟程度。HSV指的是Hue色调分量,Saturation饱和度,Intensity...
  • private var a:Loader = new Loader(); private function test():void { a.load(new URLRequest("assets/冷却液管.png")); a.contentLoaderInfo.addEventListener(Event.COMPLETE, an);...
  • 这个程序主要是实现对于给定的 tif 图像,计算自定义范围像素的均值。主要使用的是 ginput 和 imcrop 函数,使用 ginput 函数会出现一个交互式的十字箭头在屏幕上让你选取图像的范围,然后根据下面的程序就可以...
  • // 获取字体的像素范围对象 Rectangle2D stringBounds = font.getStringBounds("w", context); double fontWidth = stringBounds.getWidth(); return fontWidth; } /** * 获取对应的文字所占有的长度 ...
  • 像素和分辨率的关系

    千次阅读 2021-12-03 21:35:53
    文章目录像素和分辨率一、图片的像素二、显示屏的分辨率三、相机里图片的尺寸四、像素点里面还有什么五、像素值和最终打印出相片大小的关系 像素和分辨率 像素用于对图片的描述上,分辨率用于对显示屏的描述。 一、...
  • 这一节将讲述OpenCV——修改图像像素,根据自己需要添加特定的像素部分 原图如下,我们就是先在这个视频流上添加一条直线段(有一定宽度的)     现在我们想添加一条,135行-455行,列350--360的直线段   ...
  • Opencv_07 图像的像素值统计

    千次阅读 2022-04-29 11:16:30
    像素值统计的API① 获取像素最大值,最小值,像素最大值位置,像素最小值为的API② 获取像素的均值和方差的API③ 统计非零像素的个数 一. 像素值统计的需求 统计一个图像中的像素在工作中很有必要的,因为图像处理过程...
  • 像素和厘米如何换算

    千次阅读 2021-01-14 11:36:29
    掌握好Office的“分寸”-Office中常见度量单位在使用Office软件编辑文档时,我们经常要使用“磅”、“像素”、“毫米”、“厘米”、“英寸”等几种度量单位,了解这些度量单位以及他们的相互关系,将有助于我们更...
  • Python之修改图片像素值的方法

    千次阅读 2021-01-13 09:51:35
    在做语义分割项目时,标注的图片不合标准,而且类型是RGBA型,且是A的部分表示的类别,因此需要将该图片转化为RGB图片# -*- coding:utf8 -*-...im.load()#导入像素width = im.size[0]#获取宽度height = im.size...

空空如也

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