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python图像处理-添加文字

上一篇学习了如何创建空白的纯色图片,这一篇我们来往上面添加一些文字。 ?...写入英文文字 新建一张图片,导入ImageDraw模块,将打开的图片转换成可编辑的模式,利用text方法写入hello world,字体颜色为黑色black。 ?...文字居中 文字显示的位置是由左上角的坐标来设置,如果要居中显示,那么需要知道文本的宽和高,图片的宽和高。...用图片的宽减去文本的宽,除以2就可以使得文本居中了,具体可以看图片讲解,使用这种方法的好处是不管文字的长度,总是可以保持文本居中。 ? ?...显示中文字体 如果要直接显示中文字体是会显示不出来的,因为那个不支持,需要设置新的字体。 ? 可以到网上下载或者设置成支持中文的字体文件就可以。下面是我下载的字体文件。 ? ?

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    基于图像文字识别技术处理文本按钮

    前言 在之前的基于vision-ml模型训练框架改造以及实际场景应用识别弹窗,我们基于模型训练去处理我们的弹窗,但是呢,在一些界面弹窗是一样的,但是,文字是不一样的,那么我们呢怎么根据文字的不同去处理不同的弹窗呢...正文 我们的需求是处理文案不同但是弹窗类型相似,很多人都想到来ocr,那么对于ocr来说,有商业化的。但是也有开源的,那么我们基于免费的开源的去改造即可。...那么我们可以把这个功能封装成我们处理一些安装的时候出现的文本弹窗,把文字统一存储起来。 准备了一些文本。...这里我们可以做成在我们安装app过程中处理安装权限弹窗和安装过程中的各种文本弹窗去解决我们的实际的问题。...我说下我的思路, 1.安装过程截图 2.获取截图文字 3.请输入账号存在识别文字中 4.用input输入账号即可。 这里不做实际代码演示。

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    CSS实现文字两端对齐

    最近的项目遇到了这样的需求:(要求标题部分不管文字多少,都必须两端对齐) 如下图: 当时也没有多想直接使用‘ ’进行代替,毕竟产品同学想快一点看到效果,不敢怠慢!...所以自然想通过css的方式来解决,在text-align中我们可能用到最多的是center属性,还有一个属性是justify(两端对齐),不过页面刷新后并没有(luan)用。...其实这里的text-align:justify是可以单独使用的,前提是文本需要超过两行,并且最后一行不会两端对齐。 因此我们需要借助一个空标签span。...PS:后面查阅资料发现text-align-last: justify;可以实现最后一行两端对齐,但似乎兼容性很差(Safari不支持) CANIUSE 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https

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    图像处理智能化的探索:文字区块识别

    好吧,我们继续…… OCR 既然不能用色值来简单地归类,那么我们就得把关注点挪到文字本身。...文字识别提得最多的就是OCR了,识别流程大致为图像预处理(灰度、降噪、二值化)-> 特征提取 -> 分类 -> 后处理(模型校正)。...况且我们的需求只是过滤“文字多的图片”,而不是“识别出文字内容”,使用OCR也就有种杀鸡用牛刀的感觉了。不过在OCR的流程中,也有值得我们提取出来加以利用的环节,那便是图像预处理部分。...4.1 图像降噪 首先,为了除去一些噪声数据的干扰,我们将图片灰度化处理,得到单通道图像,调用OpenCV的边缘检测方法。...4.3 筛选文字区域 完成上两步预处理后,我们现在可以正式开始着手筛选文字区域了。

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    图像处理-图像增强

    图像增强前期知识 图像增强是图像模式识别中非常重要的图像预处理过程。...图像增强的目的是通过对图像中的信息进行处理,使得有利于模式识别的信息得到增强,不利于模式识别的信息被抑制,扩大图像中不同物体特征之间的差别,为图像的信息提取及其识别奠定良好的基础。...相应地,对图像的低频部分进行增强可以对图像进行平滑处理,一般用于图像的噪声消除。 3、频域增强 图像的空域增强一般只是对数字图像进行局部增强,而图像的频域增强可以对图像进行全局增强。...图像增强的方法分类: |图像增强方法|实现方法| |-|-| |处理对象|灰度图| ||(伪)彩色图| |-|-| |处理策略|全局处理| ||局部处理(ROI ROI,Region of Interest...如果保留远离中心的点,而去掉中心的幅度,则保留着图像的细节,而不同区域的灰度一样 频域低通滤波 理想低通滤波器 理想低通滤波器并不能很好的兼顾 滤除噪声 与 保留细节 这两个方面 理想低通滤波器: %

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    图像处理-图像滤波

    空域滤波 空域滤波可以用于非线性滤波,但是频域滤波不能用于非线性滤波 |图像滤波||| |-|-|-| |空域|线性滤波|均值滤波| |-|-|-| ||非线性滤波|中值滤波| |||双边滤波| |||...中心像素的距离和灰度差值的增大,邻域像素的权系数逐渐减小 优点:保持边缘性能良好,对低频信息滤波良好 缺点:不能处理高频信息 假设高斯函数表达式如下: W_ij=\frac{1}{K_i}e^-\frac...其中: f:待滤波图像 w:滤波模板 option1, option2:可选项 可选项分为: (1) 边界项:遍历处理边界元素时,需要提前在图像边界周围补充元素 参数:`X`--表示具体的数字,默认用...`0`补充 `symmetric`--镜像边界元素 `replicate`--重复边界像素 `circular`--周期性填充边界内容 (2) 尺寸项:处理图像前扩充了边界,比原图大一圈,此项输出图像大小...,首先把图像通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频率域,频域处理,反傅里叶变换转到空间域 |||| |-|-|-| |||| C++代码 均值滤波 void meanFilter (unsigned char

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    图像处理-图像噪声

    图像噪声 噪声 加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等,它们与信号的关系是相加,不管有没有信号,噪声都存在。 高斯白噪声包括热噪声和散粒噪声。...椒盐噪声 定义:椒盐噪声又称为双极脉冲噪声,这种噪声表现的特点是噪声像素的灰度值与邻域像素有着明显差异,而其余像素的灰度值保持不变,因此在图像中造成过亮或过暗的像素点。...椒盐噪声严重影响图像的视觉质量,给图像的边缘检测、纹理或者特征点提取等造成困难。...Based algorithm for removal of high density impulse noises) 一般会选择先检测再滤波的思路,通过开关机制抑制噪声,上述方法对低噪声水平的椒盐噪声处理效果良好...因为基于中值的滤波方法仅考虑图像局部区域像素点的顺序阶信息,没有充分利用像素点之间的相关性或相似性。噪声像素点的估计值可能与真实值有较大偏差,很难保持图像的细节信息。

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    图像处理-图像融合

    一般情况下,我们先会对不同传感器取得的各自信息及信号进行一个整合加强过程,例如图像间的配准,图像边缘增强,图像纹理平滑,抑制背景杂波等;然后我们要做的是对于融合层和融合算法的选取,不同的算法处理方式和提取特征信息的方法不同...2、对于同一目标的多源图像信号的采集。通过传感器进行目标信号采集,采集过程虽然简单,却可也不能轻视,好的采集方法可以获得更优质的信号信息,为后续的信号处理过程打下基础。 3、对于采集信号的预处理。...收集到的信号不一定直接就能用,在进行图像融合之前,对采集到的信号进行去噪、增强、配准等预处理,可以大大提高图像的对比度以及分辨率,有助于图像融合效果的进一步提高。 4、图像融合过程。...图像融合处理过程的流程框图如下: 不同的层次所进行数据处理的要求和融合算法是不一样的,需要具体问题具体分析,通常我们将图像数据分为三层,融合过程流程图如下: 图像融合层简介: 1、基于像素级的图像融合属于最基本的图像融合技术...这一层主要是直接处理图像的单像素,因为像素级是由源场景的图像最大化描述的。像素级图像融合需要对图像进行预处理,包括图像配准、滤波和增强。

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