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  • Python图像归一化
    万次阅读
    2020-04-28 23:44:10
    import numpy as np
    # image为array类型,多少维度都无所谓,直接操作全部元素
    image = (image - np.min(image)) / (np.max(image) - np.min(image))
    
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  • Python学习:图片数据归一化处理

    千次阅读 2019-11-25 14:09:45
    介绍 Python学习:在文件夹下,提取目录下所有图片,更改尺寸后保存到另一目录,具体要求可自己进行修改和设计 2. 程序设计 from PIL import Image import os.path import glob def convertjpg(jpgfile,outdir,width...
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    1. 介绍

    Python学习:在文件夹下,提取目录下所有图片,更改尺寸后保存到另一目录,具体要求可自己进行修改和设计

    2. 程序设计

    from PIL import Image
    import os.path
    import glob
    def convertjpg(jpgfile,outdir,width=24,height=32):
        img=Image.open(jpgfile)
        try:
            new_img=img.resize((width,height),Image.BILINEAR)   
            new_img.save(os.path.join(outdir,os.path.basename(jpgfile)))
        except Exception as e:
            print(e)
    for jpgfile in glob.glob("E:\\test1\\*.jpeg"):
        convertjpg(jpgfile,"E:\\test2")
    

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    点击上方“菜鸟学Python”,选“星标”公众号

    重磅干货,第一时间到达

    小编的舍友最近交了一个女朋友,是念艺术系的,擅长画画!长的好看又漂亮,舍友经常在我耳边吹嘘,女朋友画的油画多么漂亮。

    哎。。。经常在我面前撒狗粮,真的是羡慕嫉妒恨呀。所以,小编今天也来画画,都说Python无所不能,今天就来秀一下如何把图片转化为油画效果。小编不仅给大家展示结果,还要用白话给大家解释背后的原理,嘿嘿!一起来看看吧!

    01.程序原理

    下图展示的是图片转为油画的原理。

    02.具体怎么玩

    首先,我们将整幅图进行灰度化,然后归一化到[0,buctsize]的范围内,bucksize的默认值是8;

    然后,我们有一个模板,设置其大小为4,该模板就在原图上进行滑动,滑动的步长设置为step,默认为2;

    接着,对于每一个模板,统计归一化后哪个像素值出现的次数最多,然后我们统计它出现的次数和它的像素值数值,上图中可以看到,出现最多的像素值是2,而它出现的次数是6。得到数值2和它出现的次数6之后,就将模板对应到原图中去;

    最后,统计对应位置的原图像素值,并将其求均值,而均值作为像素值被填充到油画图当中;

    经常上面几步,就实现了图片转油画图的算法

    03.程序实现

    那我们接下来看一下程序是如何实现的吧

    首先,程序将图像转化为灰度图后又归一化到[0,bucksize]。然后就开始以step为步长,遍历整幅原图。

    对于每一个模板,首先统计模板中像素值出现次数最多的那个像素值pix,和它出现的次数times,然后针对模板对应位置的原图,统计它的像素数值。

    也就是说如果在模板中对应的像素值是pix的话,那么程序中bucketMean就加上对应的数值。最后将bucketMean除以times得到均值。

    将均值写入到对应的油画位置。当整幅图遍历完成后,油画也便制作完毕了。

    04.用flask进行网站展示

    在进行完程序的讲解后,接下来小编就带领大家利用flask框架进行一个结果的展示。如下所示:

    需要注意的是,由于程序需要对整幅图像进行遍历,所以在处理的时间上会比较缓慢,需要大家耐心的等待。大家也可以安装opencv-contrib-python,直接调用cv2.xphoto.oilPainting函数也可以实现图片转油画的效果。

    需要源码的同学不要着急,如果上面的文章看的不过瘾,我们会在B站录制详细的视频给大家一行一行讲解原理。到时源码视频一起奉上!

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  • 我觉得你的时间安排得很慢。.../usr/bin/python3import sysimport numpy as npimport cv2from PIL import Imagefrom profilehooks import profile@profiledef try_numpy(img):ar = np.array(img).astype(np....

    我觉得你的时间安排得很慢。也许你的安装出了问题?在

    我试过这个测试程序:#!/usr/bin/python3

    import sys

    import numpy as np

    import cv2

    from PIL import Image

    from profilehooks import profile

    @profile

    def try_numpy(img):

    ar = np.array(img).astype(np.float32)

    for i in range(1000):

    mn = np.min(ar)

    mx = np.max(ar)

    norm = (ar - mn) * (1.0 / (mx - mn))

    @profile

    def try_cv2(img):

    for i in range(1000):

    norm = cv2.normalize(img, None, alpha=0, beta=1,

    norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F)

    img = Image.open(sys.argv[1])

    try_numpy(img)

    img = cv2.imread(sys.argv[1])

    try_cv2(img)

    在这台运行Ubuntu19.04的2015年i5笔记本电脑上,我看到:

    ^{pr2}$

    所以它们每次通话的时间都是0.1毫秒,比你看到的数字快50倍。在

    要进一步加快速度:你对像素值的范围有任何先验知识吗?也许你可以跳过对最大值和最小值的搜索

    根据采样密度的不同,对整个输入图像进行规格化处理,然后再裁剪出150x150的补丁,可能会更快。在

    展开全文
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    minmax归一化: dst_norm=np.empty(dst.shape,dtype=np.float32) print(dst_norm.shape) cv2.normalize(img,dst_norm,alpha=0,beta=255,norm_type=cv2.NORM_MINMAX)#归一化 print(dst_norm)
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