用Python进行图像处理
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数字图像处理的基本概念

图像处理技术是用计算机对图像信息进行处理,以达到所需结果的技术。 数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组, 该数组的元素称为像素,其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩, 增强和复原,匹配、描述和…

2023-12-13

2
使用 Pillow 打开图像文件

Pillow 是 PIL 的替代版本。 由于PIL仅支持到Python 2.7,加上年久失修,于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本。 新版本的名字叫Pillow,支持最新的Python 3.x,并加入了许多新特性。 PIL 软件…

2024-04-6

3
使用 Pillow 处理图像:几何变换

Pillow 库操作切片、旋转、滤镜、输出文字、调色板等功能一应俱全。 几何变换 Image 包含调整图像大小 resize() 和旋转 rotate() 的方法。前者采用元组给出新的大小,后者采用逆时针方向的角度。 调整大小并逆时针旋转…

2024-04-6

4
使用 Pillow 处理图像:通道

分离和合并通道 Pillow 允许处理图像的各个通道,例如RGB图像有R、G、B三个通道。 RGB 意思是红色、绿色、蓝色,有的图像会有R、G、B、A四个通道, A 是Alpha的首字母,是指一张图片的透明和半透明度。 split() 方…

2024-04-6

5
使用 Pillow 处理图像:图像增强

Filters 过滤器 ImageFilter 模块有很多预定义的增强过滤器,通过 filter() 方法运用。 将图像进行增强处理 既然可以进行增强处理自然可以进行模糊处理 像素点处理 point() 方法可用于转换图像的像素值(如对比…

2025-02-14

6
使用 Pillow 处理图像:其他话题

处理动态图像 Pillow 支持一些动态图像处理(如FLI/FLC,GIF等格式)。TIFF文件同样可以包含数帧图像。 打开动态图像时,PIL 会自动加载序列中的第一帧,可以使用 seek 和 tell 方法在不同的帧之间移动。 添加水印…

2024-04-6

7
图像元数据以及Exif信息

图像文件除了内容,一般还有额外的信息,包括创建的时间,大小,以及更多的信息,这些信息称为元数据。 元数据 元数据(Metadata),又称中介数据、中继数据,为描述数据的数据(data about data), 主要是描述数据属性(pro…

2024-04-6

8
实例:查询EXIF信息,获取地理位置

前面介绍了EXIF所具有的属性,在这里查询图像所有的信息。 场景说明 Exif是专门为数码相机的照片设定的,可以记录数码照片的属性信息和拍摄数据。 只要是拍摄的照片都有这个信息,所以这个信息也是有泄露个人隐私的风险。不过不要担心, 微博里…

2024-04-6

9
实例:使用Python+Pillow统一图片格式

图片的格式都很多种,有的使用场合规定了只能使用特定格式的图片, 如果所有图片都不符合,获取一部分一部分不符合, 就要一个一个的查看修改,直到符合规范。 场景描述 将所有图片修改为png格式。 解决思路 如要完成图片的格式统一,可以直接修改…

2025-02-14

10
使用OpenCV对图像进行处理

pillow相对于OpenCV 来讲,它还是弱小很多。跟很多开源软件一样 OpenCV 也提供了完善的 Python 接口, 非常便于调用。OpenCV 的稳定版是 2.4.8,最新版是 4.2.0,包含了超过 2500 个算法和函数, …

2024-04-6

11
图片文字识别(OCR)

OCR与Tesseract介绍 将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别(Optical Character Recognition,OCR)。 可以实现OCR 的底层库并不多,目前很多库都是使用共同的几个底层OCR 库,或者是在上面进行定…

2023-12-13

12
实例:对 DOCX 中的图片进行批量处理

场景描述 想要同时修改word文档内的多个图片。 解决思路 这里不使用 Python 的 docx 模块。 前已述及, DOCX 实质上就是一个压缩文件,图片都是以资源的方式存储在其中。 要对其中的图片进行处理,可以解压缩文件,处理之后,…

2024-04-6

13
实例: 使用Pillow生成验证码

在前面只是使用了Pillow 的读取图片功能,Pillow库同样可以用户生成图片, 比如经常见到的验证码,下面就使用Pillow来生成验证码。 场景描述 在应用注册或者登陆时,会输入验证码进行验证,那么验证码是如何生成的呢, 使用Pill…

2024-04-6

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在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





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