使用PHP获取图像文件的EXIF信息 在我们拍的照片以及各类图像文件中，其实还保存着一些信息是无法直观看到的，比如手机拍照时会有的位置信息，图片的类型、大小等，这些信息就称为 EXIF 信息。...一般 JPG 、 TIFF 这类的图片文件都会有这样的信息。EXIF 其实就是专门为这种数码照片所定制的，专门用于记录数码照片的属性信息和拍摄数据的，最初由日本制定。...由于这些信息是可以被随意编辑的，所以它们可以作为一些参考，并不能作为某些功能属性的确定值来获取，比如宽高这些信息就不要完全相信 EXIF 中的。...这里我们只截取了一部分，本身的内容非常多，不只是宽、高、类型、压缩比率之类的，如果是手机拍摄的还能看到手机厂商、地理位置、快门参数、光圈参数等，当然，这个也和你使用的相机有很大的关系，有的厂家可能就会少一些数据...Windows 系统中如果图片有缩略图的话也会直接用 EXIF 中的缩略图，如果没有的话，就会自动在目录中生成一个 Thumbs.db 文件，也就是一个缩略图的数据库。
今天介绍两种旋转图像的方法 OpenCV 方法 OpenCV 中带有一个旋转图像的函数 cv2.rotate rotate(src, rotateCode[, dst]) -> dst 参数： src...：输入图像 rotateCode：旋转方式 1、cv2.ROTATE_90_CLOCKWISE：顺时针 90 度 2、cv2.ROTATE_180：顺时针 180 度 3、cv2.ROTATE_90_COUNTERCLOCKWISE...numpy 方法 numpy 中也提供一种旋转图像或者矩阵的方法 np.rot90 顾名思义就是选择多少个 90 度，与 OpenCV 中实现不同的是，numpy 的这个函数是逆时针旋转的，其函数说明如下...： np.rot90(m, k=1, axes=(0, 1)) 参数：m：输入的矩阵或者图像 k：逆时针旋转多少个 90 度，k 取 0、1、2、3 分别对应逆时针旋转 0 度、90 度、180 度、270...度 axes：选择两个维度进行旋转 一个简单示例如下： ?
全文字数：1794字 全文配图：4 图 全文阅读时间：5min 前言 从本文开始，我将开启一个新的系列文章的编写数据结构与算法，在本系列文章中，我将对牛客、LeetCode等主流算法刷题平台的精彩题目进行讲解...【LeetCode】题目描述 给定一个 n × n 的二维矩阵表示一个图像。将图像顺时针旋转 90 度。说明：你必须在原地旋转图像，这意味着你需要直接修改输入的二维矩阵。...请不要使用另一个矩阵来旋转图像。...matrix[j][n-1-i] = temp; } } } }; 本文总结 在本文中，我们通过简单的几个示意图讲解了如何对一个四阶矩阵进行原地...（顺时针）旋转，并通过分析矩阵中的元素位置，将元素一般替换过程推广到普适的替换过程，最终得出本题的思路，我们最后还通过Python、C++对这个题目进行了实现，小伙伴们学会了吗？
应用场景 由于业务需求，需要对部分不符合检测结果的图像进行过滤，因此需要对之前的检测项目进行优化。...常见问题有如下亮点： 图像中检测目标是倾斜角度； 图像中是通过镜子自拍或者加了滤镜处理后的相片； 这两种情况是由于训练样本中含有这两种情况的少，因此需要增加此类样本数。...本文只针对第一种情况进行数据增强，解决办法——旋转。 素材 项目是对服装进行检测，样本图（来源于用户晒图）： ?...，包括图像名称，尺寸以及检测方框的坐标范围。...处理程序 这里介绍处理批量处理文件夹中的情形，单张图像处理类似。 处理思想 读取对应的图像，解析对应的xml，根据旋转的角度来变换之前检测到的坐标，以及保存变换后的图像。 处理代码 #!
作者 | Collin Ching 来源 | Towards Data Science 编辑 | 代码医生团队 为何要垃圾分类？ 当垃圾处理不当时，就会发生回收污染 - 比如回收带有油的披萨盒。...从zip文件中提取图像的代码 解压缩后，数据集调整大小的文件夹有六个子文件夹： ?...这种拟合方法的优点在于学习率随着每个时期而降低，能够越来越接近最佳状态。在8.6％时，验证错误看起来非常好......看看它如何对测试数据执行。 首先可以看看哪些图像分类错误。...检查第一张图像是否真的是玻璃。 ? 接下来将从测试数据集中获取实际标签。 ? 看起来前五个预测相匹配！ 这个模型如何整体表现？可以使用混淆矩阵来找出答案。 测试混淆矩阵 ?...5.后续步骤 如果有更多的时间，会回去减少玻璃的分类错误。还会从数据集中删除过度曝光的照片，因为这些图像只是坏数据。
一，图像旋转原理 图像旋转是指图像按照某个位置转动一定角度的过程，旋转中图像仍保持这原始尺寸。...图像旋转后图像的水平对称轴、垂直对称轴及中心坐标原点都可能会发生变换，因此需要对图像旋转中的坐标进行相应转换。...旋转后的图像 很明显可以看到，在旋转之后这两张图片出现了较大的差别，首先是原图像被裁减了，其次是目标图像中有较多的瑕点(杂点)。究其原因在于，从原图旋转后得到的目标图像的像素位置在原图中找不到。...方案三： 考虑到未对旋转后的图像进行显示区域的划分，因此此类旋转只是对单一像素点的旋转，然后在原图像的显示区域上进行坐标点的重新组合，得到显示的图像。...最终基于处理速度和资源占用的均衡考虑，最终选择方案二作为我们图像旋转的设计方案。 三，旋转坐标计算 在该设计中，要求图像拥有0到360的任意角度的旋转，坐标变换需要角度的正弦和余弦值。
2D图像中点的旋转 先从向量内积说起，向量a = (x1, y1)，b = (x2, y2) a▪b = = |a||b|cosθ = x1x2+ y1y2 几何表示 ?...a.b = |a|cosθ|b| 如果b为单位向量，|b|=1，那么向量a,b的内积就是向量a在向量b方向上的投影 点的逆时针旋转可以看做是以原点为起点的向量绕原点逆时针旋转；更进一步，保持向量不动，...看看向量是如何在笛卡尔坐标系中表示的吧！ a = (x0, y0)其中的x0, y0是向量a在x轴和y轴上的投影长度。 同理，向量在新坐标系下的表示（x’, y’）是向量在新坐标轴上的投影 ?...坐标轴旋转，新的坐标轴可以表示为 x1 = (cosθ, -sinθ), y1 = (sinθ, cosθ) 这里用单位向量表示，只是指示一下新坐标轴的方向而已。...顺时针旋转可以同理求得，这里不在详述。 同样的思考方式可以应用在PCA理解上
OpenCV在3.1.0版本中的图像放缩与旋转操作比起之前版本中更加的简洁方便，同时还提供多种插值方法可供选择。...二：旋转 图像绕原点逆时针旋转a角，其变换矩阵及逆矩阵（顺时针选择）的图像如下： ?...OpenCV3.1.0中实现图像旋转需要用到的两个API函数分别是 - getRotationMatrix2D - warpAffine 第一个函数是用来产生旋转矩阵M，第二个函数是根据旋转矩阵M实现图像指定角度的旋转...从上面旋转以后图像可以看到四个角被剪切掉了，无法显示，我们希望旋转之后图像还能够全部显示，在之前2.x的OpenCV版本中要实现这样的功能，需要很多的数学知识，而在3.1.0中只需要添加如下几行代码即可实现旋转之后的全图显示...旋转之后全图显示如下： ? 可以看出基于OpenCV3.1.0实现图像旋转的时候同样会涉及到像素插值问题，可以选择的插值算法跟放缩时候一致。
，再加上看似无所不能的视觉语言模型的出现，终于使基于文本的界面能够用于创建和编辑图像。...在今天分享中，研究者为通用图像的本地文本驱动编辑任务提出了一种加速解决方案，其中所需的编辑仅限于用户提供的掩码。...研究者的解决方案利用了最近的文本到图像潜在扩散模型 (LDM)，该模型通过在低维潜在空间中运行来加速扩散。 首先转换通过将混合扩散融入LDM到本地图像编辑器中。...有关我们如何解决这些问题的更多详细信息，请继续阅。...如前所述，潜在扩散可以从给定的文本生成图像（文本到图像LDM）。然而，该模型缺乏以局部方式编辑现有图像的能力，因此研究者建议合并混合扩散到文本到图像的LDM。
如果直接套用PIL和OpenCV3图像处理库的旋转函数，旋转后保存的图像会留黑边，下面给出我实际测试后旋转图像不留黑边的代码： Opencv3库代码 # 方法一：将图像向右旋转90度 file1 = '...("rotate", img90) print('After rotate image shape is',img90.shape) # cv2.imwrite(file1, img90) # 保存旋转后的图像...image shape is',img90.shape) # cv2.imwrite(file1, img90) # 保存旋转后的图像 cv2.waitKey(0) 程序运行结果： PIL库代码 #...将图像转化为灰度图后向右旋转90度 file1 = 'E:/Kaggle Competiton/Humpback Whale Identification/train_fluke/w_0a0c768/...image shape is',img90.shape) # cv2.imwrite(file1, img90) # 保存旋转后的图像 cv2.waitKey(0) 程序运行后结果：
01 引言 初学图像处理，很多人遇到的第一关就是图像旋转，图像旋转是图像几何变换中最具代表性的操作，包含了插值、背景处理、三角函数等相关知识，一个变换矩阵跟计算图像旋转之后的大小公式就让很多开发者最后直接调用函数了事...所以决定从程序员可以接受的角度从新介绍一下图像旋转基本原理与OpenCV中图像旋转函数操作的基本技巧。...图像旋转基本原理 旋转涉及到两个问题，一个是图像旋转之后的大小会发生改变，会产生背景，通过背景填充方式都是填充黑色，此外旋转还是产生像素的位置迁移，新的位置像素需要通过插值计算获得，常见的插值方式有最近邻...是一个2x3的矩阵，但是在图像中左上角是原点，要实现围绕图像的中心位置旋转，M就要重新计算，所以OpenCV中的图像旋转矩阵为： ? 其中scale是表示矩阵支持旋转+放缩，这里可以把Scale=1。...第三列是图像旋转之后中心位置平移量。 函数支持 OpenCV中支持图像旋转的函数有两个，一个是直接支持旋转的函数，但是它支持的是90，180，270这样的特殊角度旋转。
1、OpenCV OpenCV是最著名和应用最广泛的开源库之一，用于图像处理、目标检测、图像分割、人脸识别等计算机视觉任务。除此之外，它还可以用于机器学习任务。 这是英特尔在2022年开发的。...OpenCV有助于使用从0到360度的任意角度旋转图像。...它提供了大量的算法，包括分割、颜色空间操作、几何变换、滤波、形态学、特征检测等。 Scikit-Image使用Numpy数组作为图像对象。让我们看看如何在scikit图像中执行活动轮廓操作。...它是一个用于图像注册和图像分割的开源库。像OpenCV这样的库将图像视为一个数组，但是这个库将图像视为空间中某个区域上的一组点。...但是NumPy也可以用于图像处理任务，例如图像裁剪、操作像素和像素值的蒙版。
图像风格转换 图2. 图像修复，左上图为原始图，右下图为基于深度学习的图像 图3. 换脸，左图为原图，中图为基于深度学习的算法，右图为使用普通图像编辑软件的效果 图4....一个卷积单元的示意图如图7所示。由该图可以看到，一个卷积核划过整张图像，得到一张新的图像。其中卷积核是卷积神经网络的参数，将由神经网络从数据中学习得到。经过卷积核处理后的图像称之为特征图。 图7....图像在某个卷积层的特征图统称为特征表示，那么在特征图之间两两求相关度，得到相关性矩阵，在原图像S和生成图像S的相关性矩阵上求欧式距离（风格损失函数）会如何呢？ 答案就是提取出图像的风格特征。 图8....这样，在变换某一张图像的时候，只要将这样图像输入进网络，做正向网络计算就能直接得到风格转换后的结果。 图9. 快速风格转换算法框架 图9的算法框架稍作变换就可以应用于图像超清化问题。...对抗神经网络甚至在很多其他的图像语义编辑问题上也有了很好的效果应用。 深度学习是一门正在快速变化的技术，新的技术突破与创新层出不穷。
3.图像缩放 图像的缩放指的是将图像的尺寸变小或变大的过程，也就是减少或增加原图像数据的像素个数。简单来说，就是通过增加或删除像素点来改变图像的尺寸。...，在进行后向映射的过程中可能会产生浮点数坐标，但是数字图像是以离散型整数存储数据的，所以无法得到浮点数坐标对应的像素值，这里就需要进行插值算法计算坐标是浮点型的像素值。...3.3插值算法 0、什么叫插值 数学的数值分析领域中，内插或称插值（英语：interpolation)是一种通过已知的、离散的数据点，在范围内推求新数据点的过程或方法。 ? ...一组离散数据点在一个外延的插值。曲线中实际已知数据点是红色的；连接它们的蓝色曲线即为插值。...4.图像旋转 4.1旋转原理 图像的旋转就是让图像按照某一点旋转指定的角度。
引言 现在我们都使用智能手机进行短视频的拍摄和制作，同时带有音频文件。 但是有时候竖屏拍摄的图像，或者横屏拍摄的图像想要进行旋转，做一些特效，进行二次加工的时候，需要耗费很多的时间。...之前的一系列文章，我们已经深度的。向大家介绍了 ffmpeg 一些令人惊艳的功效。如将文件转换为另一种格式、裁剪、拆分和合并文件等等。 本文也使用该工具，实现图像旋转的功能。 ?...学习时间 ffmpeg 有一个名为“Transpose”的功能，用于旋转视频。使用此功能，我们可以轻松地顺时针和逆时针旋转视频，以及垂直和水平翻转它们。...如果您不想这么耗费资源，仅仅更改元数据中的旋转设置，就用以下的命令： ffmpeg -i input.mp4 -c copy -metadata:s:v:0 rotate=90 output.mp4 还有更甚者...，你可以将输入文件的所有全局元数据，复制到输出文件中，包括日期、摄像机详细信息等。
图像编辑器 Monica Monica 是一款跨平台的桌面图像编辑器，使用 Kotlin Compose Desktop 进行开发基于 mvvm 架构，使用 koin 作为依赖注入的框架。...Monica 开发的背景和初衷可以看 使用 Kotlin Compose Desktop 开发的图像编辑器。 目前 Monica 还处于开发阶段，当前版本的主要功能包括： 加载本地图片、网络图片。...对图片进行涂鸦，并保存涂鸦的结果。 对图片进行裁剪。 调整图片的饱和度、色相、亮度。 提供 20 多款滤镜，大多数滤镜也可以单独调整参数。 放大、缩小图像。 对修改的图像进行保存。 二....图像涂鸦 涂鸦是 Monica 的基础功能，就是对图像进行随意涂画。 点击上图带提示的按钮，就可以进入涂鸦界面，对图像进行随意的涂鸦。 由于是桌面软件，画笔由鼠标进行控制。...图像裁剪 点击带提示的裁剪按钮 可以进入图像裁剪的界面 用户可以基于九宫格的选框，对图像进行裁剪。 裁剪完之后，会在主界面显示截取之后的图像。 图像裁剪也是大量基于 Canvas 的操作。 四.
三维坐标系中，已知三个欧拉角alpha,beta,gamma，分别为绕x轴旋转alpha角度，绕y轴旋转beta角度，绕z轴旋转gamma角度。...则旋转矩阵Rotation的求法如下： Mat Rot=Mat::eye(3,3, CV_32FC1); Rot.at(0, 0) = cos(beta) * cos(gamma...(gamma) - sin(alpha) * cos(gamma); Rot.at(2, 2) = cos(alpha) * cos(beta); Rotation是3*3矩阵，用于三维空间坐标的旋转...现在给定一幅二维图像如下，并且已知拍摄此图像的摄像机内参，根据输入的三个欧拉角，实现绕三个坐标轴的旋转。 ? 绕x轴旋转30°，alpha=π/6； ? 绕y轴旋转30°， beta=π/6； ?...绕z轴旋转30°,gamma=π/6; ?
此外，有些实验论证，在 ImageNet 上进行了预训练，Transformer 要比 ResNet 差，Transformer 真的能适应医学图像这种小数据集分割任务吗？...为了解决上面的问题，文章中提出的 U-Net 混合 Transformer 网络：UTNet，它整合了卷积和自注意力策略用于医学图像分割任务。...由于医学图像是高度结构化的数据，除了边界区域外，局部像素的高分辨率特征和图中的其他像素特征存在相似性，因此，所有像素之间的成对注意力计算往往是低效和冗余的。...没有将自注意力模块简单地集成到来自 CNN 主干的特征图之上，而是将 Transformer 模块应用于编码器和解码器的每个级别，以从多个尺度收集长期依赖关系。...5 总结 这篇阅读笔记大多为个人理解，代码复现我后面也许还会更新一篇文章，由于一些医学图像处理任务数据集的特殊性，vit 在医学图像上的应用还需要不断优化，最近有一些不错的想法，也欢迎交流和纠正！
，用于图像分类，用于训练的图像的特征的提取包含以下步骤： 1、cascaded principal component analusis 级联主成分分析； 2、binary...hashing 二进制哈希； 3、block-wise histogram 分块直方图 PCA（主成分分析）被用于学习多级滤波器（multistage filter banks），...最后得出每一张训练图片的特征，每张图片的特征化为 1 x n 维向量，然后用这些特征向量来训练 支持向量机，然后用于图像分类。...然后如果图像是RGB 图像，则首先将三个通道分开，每个通道都做上 诉的分片，得到的分块矩阵， 做一个竖直方向上的合并得到RGB图像的分块矩阵，则如果RGB图像大小为 5 x 5，分块大小2x2，...这是我将论文的matlab代码移植到opencv的测试结果， 用了120张图片作测试，精确度为65.5%，比论文中用同样的数据集caltech101， 得到的精度68%要差一点。
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