首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在Numpy图像中查找子图像

在Numpy图像中查找子图像,可以使用Numpy库中的np.where函数来实现。

首先,需要将原始图像和子图像转换为Numpy数组,然后使用np.where函数来查找子图像在原始图像中的位置。

以下是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import numpy as np

# 假设原始图像为image,子图像为sub_image
# 将图像转换为Numpy数组
image = np.array(image)
sub_image = np.array(sub_image)

# 获取子图像的形状
sub_image_shape = sub_image.shape

# 使用np.where函数查找子图像在原始图像中的位置
rows, cols = np.where((image == sub_image).all(axis=-1))

# 获取子图像在原始图像中的位置
for row, col in zip(rows, cols):
    print(f"子图像在原始图像中的位置为:({row}, {col})")

需要注意的是,由于Numpy数组是以行优先的方式存储的,因此在查找子图像时,需要将子图像的形状转换为Numpy数组的形状。

此外,还可以使用Numpy库中的np.roll函数来实现子图像的滑动查找,以便更准确地找到子图像在原始图像中的位置。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OpenCV基础 | 3.numpy图像处理的基本使用

作者:小郭学数据 源自:快学python 学习视频可参见python+opencv3.3视频教学 基础入门 今天写的是numpy图像处理的基本使用 1.获取图片高宽通道及图像反转 # 获取图片高宽通道及图像反转...channels): pv = image[row, col, c] image[row, col, c] = 256 - pv # 图像反转...#调用opencv的API实现图像反转 def inverse(image): dst = cv.bitwise_not(image) # 按位取反,白变黑,黑变白 cv.imshow...("inverse_demo", dst) 所用时间 time: 100.06570666666667 ms 能调用API的尽量使用API接口,提升效率 2.制作图像 单通道和三通道图像制作代码如下...img2[:,:,1]=np.ones([400,400])*255 cv.imshow("threechannels_image",img2) 构造的单通道和三通道图像如下: ?

1.7K10
  • numpy在数字图像处理的应用

    本文主要介绍numpy在数字图像处理的应用,其中包括:矩阵创建、矩阵转换、基本操作、矩阵运算、元素获取、读取显示图像、简单绘图、 文章目录 矩阵创建 矩阵转换 基本操作 矩阵运算 元素获取 读取显示图像...np.log(), np.log2(), np.log10() A.dot(x) 图片读写及显示 cv.imread(path) #读取图片 cv.imwrite(path, img) #显示硬盘上...as np 矩阵重要的三个属性 A = np.random.randint(0,9,(3,3)) print('A.dtype =', A.dtype) print('A.ndim =', A.shape...[9, 8, 6, 2, 1], [1, 5, 2, 1, 1], [5, 4, 6, 0, 4], [4, 1, 4, 2, 5]]) # 获取矩阵...,来判别是灰色图像还是彩色图像,再进行输出 def show(img): if img.ndim == 2: plt.imshow(img, cmap='gray') else

    57020

    三、numpy图像编辑

    一、学习目标 了解图片的通道与数组结构 了解使用numpy创建一个图片 了解使用numpy对图片的一般操作方法 如有错误欢迎指出~ 二、了解numpy图像的编辑 2.1 了解zeros方法的使用方法并且输入了解...uint8类型 在前两节,我们对图像的属性进行了查看,得到了宽、高以及通道,但是我们对整体的图片数据结构还是存在一定的不理解;这一节将加深对图片数据结构上的理解,方便我们接下来的学习。...首先我们需要使用numpy创建一张图片,从最基本的操作逐步对图像数据结构进行了解。...由于第一节,我们已了解uint8的数据范围就是0-255,我们将创建的3行2列的数组第0列第0个做加法运算,增加258,查看是否将会数据溢出: data=np.zeros((3,2),np.uint8...2.3 使用OpenCV对图片进行生成 其实我们创建这些数据时,就已经是创建了一张图片。

    85910

    视觉进阶 | Numpy和OpenCV图像几何变换

    在这个场景应用透视图变换来实现这一点。 另一个应用是训练深层神经网络。训练深度模型需要大量的数据。几乎所有的情况下,模型都受益于更高的泛化性能,因为有更多的训练图像。...本文中,我将向你介绍一些变换,以及如何在Numpy和OpenCV执行这些变换。特别是,我将关注二维仿射变换。你需要的是一些基本的线性代数知识。...x’ = Ax 其中A是齐次坐标系的2x3矩阵或3x3,x是齐次坐标系的(x,y)或(x,y,1)形式的向量。这个公式表示A将任意向量x,映射到另一个向量x’。...欧氏空间中的公共变换 我们对图像进行变换实验之前,让我们看看如何在点坐标上进行变换。因为它们本质上与图像是网格的二维坐标数组相同。...Numpy的变换 现在对于图片,有几点需要注意。首先,如前所述,我们必须重新调整垂直轴。其次,变换后的点必须投影到图像平面上。

    2.2K20

    图像处理工程的应用

    传感器 图像处理工程和科研中都具有广泛的应用,例如:图像处理是机器视觉的基础,能够提高人机交互的效率,扩宽机器人的使用范围;科研方面,相关学者把图像处理与分子动力学相结合,实现了多晶材料、梯度结构等裂纹扩展路径的预测...,具体见深度学习断裂力学的应用,以此为契机,偷偷学习一波图像处理相关的技术,近期终于完成了相关程序的调试,还是很不错的,~ 程序主要的功能如下:1、通过程序控制摄像头进行手势图像的采集;2、对卷积网络进行训练...,得到最优模型参数;3、对采集到的手势进行判断,具体如下图所示: 附:后续需要学习的内容主要包括:1、把无线数据传输集成到系统内部;2、提高程序复杂背景下识别的准确率。...附录:补充材料 1、图像抓取:安装OpenCV、Python PIL等库函数,实现图片的显示、保存、裁剪、合成以及滤波等功能,实验采集的训练样本主要包含五类,每类200张,共1000张,图像的像素为440...)] cv.imshow("frame",img) cv.imwrite("E:/python/data"+'ges_1'+str(num)+".jpg",img) 其中,VideoCapture()参数是

    2.3K30

    图像的傅里叶变换,什么是基本图像_傅立叶变换

    因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面,傅立叶的改进算法, 比如离散余弦变换,gabor与小波图像处理也有重要的分量。...图像处理,频域反应了图像在空域灰度变化剧烈程度,也就是图像灰度的变化速度,也就是图像的梯度大小。...图像傅立叶变换的物理意义 图像的频率是表征图像灰度变化剧烈程度的指标,是灰度平面空间上的梯度。...如:大面积的沙漠图像是一片灰度变化缓慢的区域,对应的频率值很低;而对于地表属性变换剧烈的边缘区域图像是一片灰度变化剧烈的区域,对应的频率值较高。...2、 从物理意义推导:本质上依然是将信号分解为多个正交的信号的和(积分),或可以从FT推广出。

    1.4K10

    Python图像处理常用代码,numpy教程

    这里的代码是截取的我的代码片段,或许难以阅读,有不理解的地方欢迎交流 ---- 生成空列表及末尾添加 x=[] x.append(img_path[j]) 图像矩阵和一维数组转化 img_ndarray...=numpy.asarray(img,dtype='float64')/256 #将图像转化为数组并将像素转化到0-1之间 data[d-1]=numpy.ndarray.flatten(img_ndarray...) #将图像的矩阵形式转化为一维数组保存到data 将矩阵浮点数转化为int类型 data_label=data_label.astype(numpy.int) #将标签转化为int类型 Python...Numpy中使用dot来进行矩阵乘法: import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.array([[5,6],[7,8]]) v =...其中将矩阵转置是常用的一个,Numpy,使用T来转置矩阵: import numpy as np x = np.array([[1,2], [3,4]]) print x # Prints

    92210

    基于Python查找一张图像主要颜色组成

    第二步:加载并显示示例图像 我们将并排显示两个图像,因此我们需要做一个辅助函数。接下来我们将加载一些本教程中将要使用的示例图像,并使用上述功能对其进行显示。 ? 02....从上面图像可以看出,平均方法可能会产生错误结果,它给出的最常见的颜色可能并不是我们想要的颜色,这是因为平均值考虑了所有像素值。...当我们具有高对比度的图像(一张图像同时包含“浅色”和“深色”)时这个问题会很严重。第二张图片中,这一点更加清晰。它为我们提供了一种新的颜色,该颜色图像根本看不到。...我们可以使用numpy的reshape函数来获取像素值列表。 ? 现在我们已经有了正确结构的数据,可以开始计算像素值的频率了,使用numpy的unique函数即可。 ?...第二张图像,我们可以看到调色板中有太多的棕色阴影。这很可能是因为我们选择了太多的群集。让我们看看是否可以通过选择较小的k值来对其进行修复。

    2.4K20

    React 缩放、裁剪和缩放图像

    本文中,我们将了解如何使用 Cropper.js React Web 应用裁剪图像。尽管我们不会将这些图像上传到远程服务器进行存储,但是很容易就能完成这个任务。...React应用的Cropper.js 如你所见,有一个带有源图像的交互式 canvas。操作的结果显示“预览”框,如果需要,可以将其保存。实际上,我们会将结果发送到远程服务器,但这取决于你。...命令行,执行以下操作: npx create-react-app image-crop-example 上面的命令将使用默认模板创建一个新项目。... constructor 方法,我们定义了状态变量,该变量表示最终更改的图像。因为 Cropper.js 需要与 HTML 组件交互,所以需要定义一个引用变量来包含它。...源图像填充使用了该特定组件的用户定义的属性。目标图片使用的状态变量是我们安装组件后定义的。

    6.3K40

    Python 对服装图像进行分类

    图像分类是一种机器学习任务,涉及识别图像的对象或场景。这是一项具有挑战性的任务,但它在面部识别、物体检测和医学图像分析等现实世界中有许多应用。...本文中,我们将讨论如何使用 Python 对服装图像进行分类。我们将使用Fashion-MNIST数据集,该数据集是60种不同服装的000,10张灰度图像的集合。...我们将需要以下模块: numpy:用于处理数组 matplotlib.pyplot:用于绘制图像 TensorFlow:用于构建和训练神经网络。 请考虑下面显示的命令来导入模块。...此层将 28x28 图像展平为 784 维矢量。接下来的两层是密集层。这些层是完全连接的层,这意味着一层的每个神经元都连接到下一层的每个神经元。最后一层是softmax层。...经过 10 个时期,该模型已经学会了对服装图像进行分类,准确率约为 92%。 评估模型 现在模型已经训练完毕,我们可以测试数据上对其进行评估。

    50251

    控制图像的文字!AIGC应用方向 之 图像场景文本的编辑与生成

    基于观察生成图像交叉注意力图对对象放置的影响,交叉注意力层引入了局部注意力约束来解决场景文本的不合理定位问题。此外,引入了对比图像级提示来进一步细化文本区域的位置并实现更准确的场景文本生成。...为解决这个挑战,本文提出一个三阶段的框架,用于文本图像之间迁移文本。首先,引入一个文本交换网络,它可以无缝地将原始文本替换为期望的新文本。随后,将背景修复网络纳入到框架。...一个简洁的编码器-解码器框架下,不同类型的vit可以很容易地集成到ViTEraser,以增强远程依赖和全局推理。...实验结果表明,带有SegMIM的ViTEraserSTR上取得了相当大的性能。此外,对篡改场景文本检测的扩展实验证明了ViTEraser在其他任务的通用性。...,背景场景图像上自然组合文本实例,对于训练深度神经网络非常有吸引力,因为它们可以提供准确和全面的标注信息。

    38810

    图像腐蚀与图像膨胀信号过滤的应用

    今天遇到一个有趣的问题,常规我做图片处理,采用图像腐蚀与图像膨胀等方法用来得到想要的图像特征,今天第一次看到腐蚀与膨胀信号过滤的引用,故此分享探讨 先说说图像腐蚀与图像膨胀 图像腐蚀与图像膨胀 一...基础知识   图像的膨胀(dilation)和腐蚀(erosion)是两种基本的形态学运算,主要用来寻找图像的极大区域和极小区域.   ...腐蚀类似 '领域被蚕食' ,将图像的高亮区域或白色部分进行缩减细化,其运行结果图比原图的高亮区域更小....二 图像膨胀 膨胀的运算符是“⊕”,其定义如下:   该公式表示用B来对图像A进行膨胀处理,其中B是一个卷积模板或卷积核,其形状可以为正方形或圆形,通过模板B与图像A进行卷积计算,扫描图像的每一个像素点...图像的高亮区(黑点增多) 三 图像腐蚀   腐蚀的运算符是“-”,其定义如下: 该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理,通过模板B与图像A进行卷积计算,得出B覆盖区域的像素点最小值,并用这个最小值来替代参考点的像素值

    49820

    AI技术图像水印处理的应用

    在这里我们和大家分享一下业余期间水印智能化处理上的一些实践和探索,希望可以帮助大家更好地做到对他人图像版权保护的同时,也能更好地防止自己的图像被他人滥用。...我们大家日常生活如果下载和使用了带有水印的互联网图像,往往既不美观也可能会构成侵权。...能够一眼看穿各类水印的检测器 水印图像的视觉显著性很低,具有面积小,颜色浅,透明度高等特点,带水印图像与未带水印图像之间的差异往往很小,区分度较低。...有了这样一款水印检测器,我们就可以海量图像快速又准确地检测出带水印的图像。 ? 往前走一步:从检测到去除 如果只是利用AI来自动检测水印,是不是总感觉少了点什么?...接下来我们水印检测的基础上往前再走一步,利用AI实现水印的自动去除。因为水印图像上的面积较小,所以直接对整幅图像进行水印去除显得过于粗暴,也会严重拖慢去除速度。

    1.3K10
    领券