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  • 我有一个有趣的想法,通过在网格中复制每个像素9次来提高图像分辨率。所以,我继续使用Pillow库在python中实现了它。在这里的问题是图像没有比之前的图像更清晰或分辨率更高。它看起来仍然像先前图像的放大版本。...

    我有一个有趣的想法,通过在网格中复制每个像素9次来提高图像的分辨率。所以,我继续使用Pillow库在python中实现了它。在

    这里的问题是图像没有比之前的图像更清晰或分辨率更高。它看起来仍然像先前图像的放大版本。请给你自己拿一只公鹅。在

    1。新图像,由程序:-09f4d6a6e745dd7319ab5bb10aabaeae.png

    2。旧图像,适当放大以匹配上一个图像的大小图片:-hW2M8.png

    我想知道为什么它不能如期工作?为什么图像不够清晰?不管怎样,我试着把新图像缩小到原始图像的大小,但一点也不锐利。看起来是一样的。在

    我的程序按预期工作,但为了完整起见,我仍在这里复制它。它使新图像的大小增加了9倍,宽度增加了3倍,高度增加了3倍。在import os

    from PIL import Image

    factor = 3

    che = Image.open('../dog.jpg')

    che.show()

    px = che.load()

    width, height = che.size

    img = Image.new('RGB', (width*factor, height*factor), 'Black')

    # img.show()

    pixels = img.load()

    for i in range(width):

    for j in range(height):

    pixels[factor*i, factor*j] = px[i, j]

    pixels[factor*i+1, factor*j] = px[i, j]

    pixels[factor*i+2, factor*j] = px[i, j]

    pixels[factor*i, factor*j+1] = px[i, j]

    pixels[factor*i+1, factor*j+1] = px[i, j]

    pixels[factor*i+2, factor*j+1] = px[i, j]

    pixels[factor*i, factor*j+2] = px[i, j]

    pixels[factor*i+1, factor*j+2] = px[i, j]

    pixels[factor*i+2, factor*j+2] = px[i, j]

    # img.show()

    img.save('../dog2.jpg')

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  • 22基于深度学习的图像分辨率重建的流程如下[2]:1.首先找到一组原始图像Image1;2.将这组图片降低分辨率为一组图像Image23.通过各种神经网络结构,将Image2超分辨率重建为Image3(Image3和Image1分辨率一样)4.通过...
  • python 获取图片分辨率的方法

    千次阅读 2020-12-05 01:16:28
    python 获取图片分辨率的方法pil版:from PIL import Imagefilename = r'E:\data\yangben\0.jpg'img = Image.open(filename)imgSize = img.size #图片的长和宽print (imgSize)maxSize = max(imgSize) #图片的长边...

    python 获取图片分辨率的方法

    pil版:

    from PIL import Image

    filename = r'E:\data\yangben\0.jpg'

    img = Image.open(filename)

    imgSize = img.size #图片的长和宽

    print (imgSize)

    maxSize = max(imgSize) #图片的长边

    minSize = min(imgSize) #图片的短边

    print(maxSize, minSize)

    opencv版:

    img = cv2.imread(F1)

    sp = img.shape

    height = sp[0] # height(rows) of image

    width = sp[1] # width(colums) of image

    chanael = sp[2] # the pixels value is made up of three primary colors

    print ( 'width: %d \nheight: %d \nnumber: %d' % (width, height, chanael))

    以上这篇python 获取图片分辨率的方法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: 2019-01-07

    ###在做爬虫的时候有时需要识别验证码,但是验证码一般都有干扰物,这时需要对验证码进行预处理,效果如下: from PIL import Image import itertools img = Image.open('C:/img.jpg').convert('L') #打开图片,convert图像类型有L,RGBA # 转化为黑白图 def blackWrite(img): blackXY = [] # 遍历像素点 for x in range(img.size[0]): for y in

    压测时,图片太少,想着下载网页中的图片,然后过滤指定分辨率,但网页中指定分辨率的图片太少了(见下) 后使用格式工厂转换图片 import urllib.request # 导入urllib模块 import re # 导入re模块 import os from PIL import Image htmlurl = 'http://www.win4000.com/wallpaper_detail_134824_3.html' downloadpath = 'C:\\Users\\yaowanjun

    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

    1. 用SimpleITK读取dicom序列: import SimpleITK as sitk import numpy as np img_path='F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\original\\1' mask_path='F:\\dataset\\pancreas\\Output\\thick\\groundtruth\\1' reader = sitk.ImageSeriesReader() img_names = reader.Get

    1.直方图 直方图: (1) 图像中不同像素等级出现的次数 (2) 图像中具有不同等级的像素关于总像素数目的比值. 我们使用cv2.calcHist方法得到直方图 cv2.calcHist(images, channels, mask, histSize, ranges): -img: 图像 -channels: 选取图像的哪个通道 -histSize: 直方图大小 -ranges: 直方图范围 cv2.minMaxLoc: 返回直方图的最大最小值,以及他们的索引 import cv2 impo

    介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)): step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) step2:用Sob

    ①安装PIL:pip install Pillow(之前的博客中有写过) ②安装pytesser3:pip install pytesser3 ③安装pytesseract:pip install pytesseract ④安装autopy3: 先安装wheel:pip install wheel 下载autopy3-0.51.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl[点击打开链接] 执行命令:pip install E:\360安全浏览器下载\autopy3-0.51.1-cp36

    本文用 Python 实现 PS 图像调整中的亮度调整,具体的算法原理和效果可以参考之前的博客: https://www.jb51.net/article/164191.htm import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io file_name='D:/Image Processing/PS Algorithm/4.jpg'; img=io.imread(file_name) Increment = -10.0 img = img *

    下午有同学Python学习群里说,使用pyinstaller打包源码时,因为代码中使用了图像.音频.视频等资源文件,无法将程序打包成单一的可执行文件.有没有方法将这些资源文件按保存在代码中呢?我想了一下,应该是可以的.于是乎,花了一个小时,写出了下面的代码,算是抛砖引玉吧. 这段代码可以将二进制文件转存为python脚本文件,供其他脚本引用.代码最后附有使用的例子,演示用的图片可以随便照一张.除了转存二进制数据,还提供了两个方法: get_fp():返回二进制的IO对象(类文件对象) save(

    本文实例讲述了Python实现PS图像抽象画风效果的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天介绍一种基于图像分割和color map 随机采样生成一种抽象画风的图像特效,简单来说,就是先生成一张 color map 图,颜色是渐变的,然后针对要处理的图像,进行分割,这里用的是 SLIC 分割算法,然后从 color map 中随机采样,将采样得到的像素值赋予分割后的图像区域. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 2

    本文实例讲述了Python实现PS图像调整黑白效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用Python 实现 PS 里的图像调整–黑白,PS 里的黑白并不是简单粗暴的将图像转为灰度图,而是做了非常精细的处理,具体的算法原理和效果图可以参考附录说明. 比起之前的程序,对代码进行了优化,完全用矩阵运算代替了 for 循环,运算效率提升了很多.具体的代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from skimage import

    本文实例讲述了Python实现PS图像调整之对比度调整功能.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 里的图像调整–对比度调整.具体的算法原理如下: (1).nRGB = RGB + (RGB - Threshold) * Contrast / 255 公式中,nRGB表示图像像素新的R.G.B分量,RGB表示图像像素R.G.B分量,Threshold为给定的阈值,Contrast为处理过的对比度增量. Photoshop对于对比度增量,是按给定值的正负分别处理的: 当

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    python

    在图像超分辨率重建中的应用

    洪华秀

    [1];

    【期刊名称】

    《计算机产品与流通》

    【年

    (

    ),

    期】

    2019(000)002

    【摘要】

    图像超分辨率重建技术是低分辨率图像经过一系列算法处理后转换成

    高分辨率图像的过程

    ,

    随着图像数据的应用领域不断延伸

    ,

    这一技术也逐渐成了图

    像处理研究热点之一。近几年

    Python

    语言在人工智能领域逐渐占领榜首

    ,

    它的

    优越性在于强大的第三方数据处理工具的支持。本文在图像超分辨率重建技术

    发展和

    Python

    语言特点的基础上

    ,

    介绍了

    Python

    语言在实现超分辨率图像中

    的应用。

    【总页数】

    2

    (P

    .83-83)

    【关键词】

    超分辨率

    ;

    图像

    ;Python

    【作者】

    洪华秀

    [1];

    【作者单位】

    [1]

    南昌师范学院物理系

    ;

    【正文语种】

    英文

    【中图分类】

    TP391.41

    【相关文献】

    1.

    自适应图像插值在超分辨率图像重建中的应用

    [J],

    庞博

    ;

    张旭东

    ;

    徐小红

    2.

    基于通道注意力的卷积神经网络在图像超分辨率重建中的应用

    [J],

    王东飞

    3.

    积分型非线性平差模型及其在超分辨率图像重建中的应用

    [J],

    朱建军

    ;

    樊东昊

    ;

    周璀

    ;

    周靖鸿

    4.

    深度学习在超分辨率图像重建中的应用

    [J],

    韩森森

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    相信很多人都会遇到:报名考试的时候上传图片,或者实名认证的时候上传身份证正反面照片的时候,都会遇到分辨率(156*143?)、图片大小(500kb?)的限制。那么在现在手机像素都很高,都会去找一些软件啊或者其他的方法来进行调整。
    今天在这里小编给大家讲一下如何用 p y t h o n + o p e n c v python+opencv python+opencv 进行简单的处理。
    废话少说 … 直接步入正题吧。

    1. 安装python环境(如果已经安装python环境直接进行第2步)

    参考:在windows10机器上安装部署人脸识别/安全帽识别项目笔记 中的。
    第1步:Anaconda的安装配置。
    第2步:PyCharm的安装配置。

    2. opencv的安装

    直接在控制台输入 pip install opencv-python 即可。

    3. 在PyCharm中撸代码!!!

    import cv2
    
    image = cv2.imread("1.jpg")  # 1.jpg/1.png 换成你的照片的路径+图片名称,代码中从根目录读取
    image = cv2.resize(image, (172, 168))  # (172,168)换成自己需要变成的分辨率
    cv2.imwrite("2.jpg", image)  # 2.jpg 为你保存的图片路径+图片名称,代码中保存到根目录下
    
    

    点击运行,即可完成这个操作。

    $ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ $

    展开全文
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