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  • 利用python实现了自定义文字加载在指定图片上,可以生成喜欢的图片当做头像,是python练手的不错小案例
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  • 图片工具 根ps里图章使用效果差不多
  • 文字图片合成器 免装版 QQ聊天文字图片化工具
  • 文字识别用到了Tesseract-ocr,另外一个用到了图片处理函数bitmap包括灰度
  • 根据微信使用EditText 发送表情!
  • 图片-》文字化转换器

    2009-04-11 09:02:13
    将一个图片转换成文字组成的哦 利用ASCII代码
  • 因某个需求 需要把所以图片二值 转成白底黑,所以需要对批量二值图片进行判断,如果是黑底白字再进行处理 测试代码: from PIL import Image image = Image.open(r"F:\studytest\03.jpg") # 二值后...

    纯自己摸索的取巧方法,如哪位大大看到了本文有更好的方法能够指点一下 感激不尽。

    因某个需求 需要把所以图片二值化 转成白底黑字,所以需要对批量二值化的图片进行判断,如果是黑底白字再进行处理
    (最原始的图片是从视频中截取的帧图做的二值化)
    测试代码:

    
    from PIL import Image
    
    image = Image.open(r"F:\studytest\03.jpg")  # 二值化后的图片
    image.getcolors()
    rgb_start = image.getcolors()[0]
    rgb_end = image.getcolors()[-1]
    rgb_start_color,rgb_end_color = rgb_start[1],rgb_end[1]
    rgb_start_int,rgb_end_int = rgb_start[0],rgb_end[0]
    
    print(rgb_start,rgb_end)
    if rgb_start_int > rgb_end_int:
        if rgb_start_color == 0 or rgb_start_color == (0, 0, 0):
            print("黑底白字")
    else:
        if rgb_start_color == 255 or rgb_start_color == (255, 255, 255):
            print("黑底白字 %s" % rgb_start_int)
    

    通过getcolors 方法 获取图片的颜色信息 得出一个列表中包含每种RGB颜色个数的元组,判断White和Black的颜色个数,取巧的是 如果白底黑字 获取出来的 White RGB个数肯定是最多的(目前测试了二百多图片,没发现过意外情况)。。。

    再次表示 如果哪位大大看到了,有更好的方法 能指点的话 万分感激!!!

    展开全文
  • 程序最小恢复以后,为什么图片框中输出的文字丢失了?怎么保持print语句的输出呢?
  • 这是QQ彩色字体~~ 几乎包括了所有的常用~~~
  • css背景图片虚拟创建两个div盒子 创建两个div盒子 其中第一个盒子格式内容如下: <div class="for_pic"> <div class="content">任何你实际维护的内容</div> </div> //其设置的css代码...

    css背景图片虚拟化

    创建两个div盒子

    其中第一个盒子格式内容如下:

    <div class="for_pic">
    	<div class="content">任何你实际维护的内容</div>
    </div>
    //其设置的css代码如下:
    <style>
    .for_pic{
    	//假设这是父容器的css
    	background:url(path_to_your_pic);//设置图片背景
    	
    }
    //子容器也就是实际的内容所处的容器
    .for_pic>.content{
    			position:relative; //这三句很重要如果用absolute的话好像不显示图片
    			left:0; //这三句很重要
    			top:0; //这三句很重要
    			width:100%; 
    			height:100%;
    	
    
    }
    //关键是利用before伪元素来设置实际内容容器,使得背景图片透明
    .content::before{
    					position:absolute;
    					content:"";
    					top:0;
    					left:0;
    					width:100%;
    					height:100%;
    					background:rgba(255,255,255,0.3);//这句设置图片透明度
    					z-index:-1;
    				}
    </style>
    
    

    这样应该就能达到效果了

    展开全文
  • 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、灰度化图片呢?如何利用opencv来处理图片呢?

    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_GAUSSIAN_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

    展开全文
  • Python 实现文字转为图片

    千次阅读 2018-12-07 20:37:30
    话不多说直接上代码 #先导入所需的包 import pygame ...' # 变量B需要转图片文字 text = u"{0}".format(B) # 引号内引用变量使用字符串格式 #设置字体大小及路径 font = pygame.font.F...

    话不多说直接上代码

    #先导入所需的包
    import pygame
    import os
    
    pygame.init()  #  初始化
    
    B = '请依次点击 "你" "好" "啊"'         #  变量B需要转图片的文字
    
    text = u"{0}".format(B)           #  引号内引用变量使用字符串格式化
    
    #设置字体大小及路径
    font = pygame.font.Font(os.path.join("/Users/akun/Library/Fonts", "msyh.ttf"), 26)
    #设置位置及颜色
    rtext = font.render(text, True, (0, 0, 0), (255 ,255 ,255))
    
    #保存图片及路径
    pygame.image.save(rtext, "p.png")
    
    展开全文
  • Android图片转成黑白图片进行二值处理,通过选择的图片图片进行黑白处理,可以调节二值的域值,显示黑白的比例,亲测可用
  • 但是书中是直接使用32*32的二值(只有1和0)数组进行计算的,书中也并没有讲解如何将手写数字转化为32*32的数组,这方面网上已经有很多资料了,所以只做了一个简单的二值处理。主要的流程就是将图片打开之后
  • @PS图片透明并加深字体颜色 图片透明 打开PS,选择要处理的图片。 选择“魔棒工具“”,并选中图片。 选择“魔术橡皮擦工具”,并点击图片,此时图片已透明图片文字颜色加深 可用Ctrl键结合...
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  • pygame将文字转为图片

    千次阅读 2020-02-29 10:43:07
    安装 pip install pygame 下载微软雅黑字体 ...代码示例 # -*- coding: utf-8 -*- import pygame # pygame初始 ...# 待转换文字 text = "文字图片" # 设置字体和字号系统字号 # font = pygame.font....
  • 【php】文字图片

    千次阅读 2015-10-23 17:07:18
    验证码的基本生成原理也与此差不多,只是对再对文字转化为图片的生成过程再复杂,让扫描机器无法识别。php的文字图片很简单,先在php的安装目录打开php.ini,找到extension=php_gd2.dll,将其前面的引号去掉,...
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    2014-05-12 21:31:52
    读取并显示,然后进行归一处理,附件为文件的整个工程。编译运行无错误,需要自己添加图片
  • 很多网友想看批量图片识别成文字,用图片上的文字来修改文件名,今天他来了 因为不解决就得手动挨个挨个输入然后把文件命名好 今天又一个文件需求是这样的 图上有姓名文字,要识别出来改成每一张图跟这个一样,有...
  • Python之文字图片

    千次阅读 2017-07-21 10:02:29
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  • 前段时间接到一个棘手的难题(识别图片文字,将图片文件名改成该文字) 因为不解决就得手动挨个挨个输入然后把文件命名好 今天又一个文件需求是这样的 图上有姓名文字,要识别出来改成每一张图跟这个一样,有的人...
  • Python3图片中竖排文字

    千次阅读 2018-11-08 10:52:49
    竖排文字实际按照一文字一个文字的写入,每次写入一个时计算文字所在的坐标位置即可 具体实现请看代码: #功能:竖排文字 通过模板图片 写入文字到指定位置,并分别保存成新的图片 #功能说明:根据",...

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