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  • opencv 读取图像像素值到数组,用指针方式实现 opencv 读取图像像素值到数组,用指针方式实现
  • 今天小编就为大家分享一篇python 获取图片分辨率的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 不需要加载整个图像,即可获得图片的宽高信息
  • 需要在程序中将图像存储路径更换为你存放图片的位置,再在图片上画矩形,最后可以获得矩形四点的坐标。
  • 代码实现:读取图片,显示图像获取图片坐标及像素值进行显示(vs2013+qt5.3.0 x64环境)
  • 利用pyQt读取并显示图像的案例,非常好的学习资源,我就是通过它开始了python程序员之路,这个小程序实现了人生买房的梦想。
  • 主要为大家详细介绍了tensorflow如何批量读取图片,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
  • 介绍了利用Python读取图片属性信息的方法,读取的内容包括GPS 信息、图片分辨率、图片像素、设备商、拍摄设备等,有需要的朋友们可以参考借鉴。
  • 主要介绍了python从网络读取图片并直接进行处理的方法,涉及cStringIO模块模拟本地文件的使用技巧,需要的朋友可以参考下
  • Qt读取图片例子

    2016-01-09 13:53:39
    本程序是利用Qt进行读取图片,显示工具是Qlabel
  • 主要介绍了Springboot通过图片路径形式获取图片,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
  • PyTorch 读取图像图片数据

    千次阅读 2020-09-07 09:27:11
    读取图像读取已封装好数据集读取 MNIST读取自定义数据集 读取已封装好数据集 读取 MNIST transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(0.5, 0.5)] ) # 如果没有下载 MNIST ...

    在这里插入图片描述

    读取已封装好数据集

    读取 MNIST

    transform = transforms.Compose(
                [transforms.ToTensor(),
                transforms.Normalize(0.5, 0.5)]
    )
    # 如果没有下载 MNIST 数据集,那么需要设置 download 参数为 True
    # 如果已经下载 MNIST 数据集,那么只需设置 download 参数为 False
    trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', 
                                        train=True, 
                                        transform=transform, 
                                        download=False)
    trainloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=trainset, 
                                                batch_size=batch_size, 
                                                shuffle=True, 
                                                num_workers=2)
    testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', 
                                        train=False, 
                                        transform=transform, 
                                        download=False)
    testloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=testset, 
                                                batch_size=batch_size, 
                                                shuffle=True, 
                                                num_workers=2)
    

    读取自定义数据集

    文件夹结构如图所示
    在这里插入图片描述
    数据集读取代码如下:

    class DIV2KDataset(data.Dataset):
        def __init__(self, file_path=[], crop_size_img=None, crop_size_label=None):
            """para:
                file_path(list): 数据和标签路径,列表元素第一个为图片路径,第二个为标签路径
            """
            # 1 正确读入图片和标签路径
            if len(file_path) != 2:
                raise ValueError("同时需要图片和标签文件夹的路径,图片路径在前")
            self.img_path = file_path[0]
            self.label_path = file_path[1]
            # 2 从路径中取出图片和标签数据的文件名保持到两个列表当中(程序中的数据来源)
            self.imgs = self.read_file(self.img_path)
            self.labels = self.read_file(self.label_path)
            # 3 初始化数据处理函数设置
            self.crop_size_img = crop_size_img
            self.crop_size_label = crop_size_label
    
        def __getitem__(self, index):
            img = self.imgs[index]
            label = self.labels[index]
            # 从文件名中读取数据(图片和标签都是png格式的图像数据)
            img = Image.open(img)
            label = Image.open(label)
    
            img, label = self.center_crop(img, label, crop_size_img, crop_size_label)
    
            img, label = self.img_transform(img, label)
            # print('处理后的图片和标签大小:',img.shape, label.shape)
            sample = {'img': img, 'label': label}
    
            return sample
    
        def __len__(self):
            return len(self.imgs)
    
        def read_file(self, path):
            """从文件夹中读取数据"""
            files_list = os.listdir(path)
            file_path_list = [os.path.join(path, img) for img in files_list]
            file_path_list.sort()
            return file_path_list
    
        def center_crop(self, data, label, crop_size_img, crop_size_label):
            """裁剪输入的图片和标签大小"""
            data = ff.center_crop(data, crop_size_img)
            label = ff.center_crop(label, crop_size_label)
            return data, label
    
        def img_transform(self, img, label):
            """对图片和标签做一些数值处理"""
            transform = transforms.Compose(
                [
                    transforms.ToTensor(),
                    # transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
                ]
            )
            img = transform(img)
            label = transform(label)
    
            return img, label
    

    调用读取类示例如下:

    train_Data = DIV2KDataset([TRAIN_ROOT, TRAIN_LABEL], crop_size_img, crop_size_label)
    
    展开全文
  • 利用opencv自带函数,读取一个图像的通道数,之前一直出错,原来是自己设置错了
  • Halcon读取图片

    2019-04-09 15:45:21
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    2013-10-10 14:51:11
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    2014-04-16 22:34:01
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  • 使用python批量读取图片,可以读入一个文件夹下的多个子文件夹下的图片,并将这些图片的路径保存至txt文件中
  • Js读取图像的元数据

    2017-05-03 10:25:53
    Js读取图像的元数据
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    2014-09-29 14:46:39
    java读取本地图片文件获取流!java读取本地图片文件获取流!
  • java读取图片exif信息

    2016-10-18 18:38:05
    读取图片的拍摄时间、相机厂商
  • 获取图像某点坐标

    2016-01-12 15:36:31
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  • 今天小编就为大家分享一篇python opencv 读取图片 返回图片某像素点的b,g,r值的实现方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

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