在本文中，我们将比较两个最流行的Python图像处理库：Python Imaging Library（PIL）和OpenCV。我们将探讨它们的功能、用法和性能，并通过代码实例进行演示。1....性能开销：由于是用C++编写的，OpenCV在Python中的性能可能不如PIL那样高效。3. 对比分析 a. 图像读取与显示PIL和OpenCV在读取和显示图像方面有着不同的方法。...但在简单的图像处理任务中，两者的性能差距可能不太明显。如果对性能要求不是特别高，那么选择更易于使用的库可能更为重要。5. 深入比较a. 图像格式支持PIL和OpenCV在支持的图像格式上略有差异。...性能比较性能是选择图像处理库时需要考虑的一个重要因素。下面我们将使用一个简单的示例来比较PIL和OpenCV在图像处理性能方面的差异。...最后，我们强调了根据项目需求和个人偏好来选择合适的图像处理库的重要性。无论是PIL还是OpenCV，都是强大而灵活的工具，可以满足各种图像处理需求。
imgpath = rootimgs + file_img targetimg = targetroot + file_img image = Image.open(imgpath) # 用PIL中的Image.open...打开图像 image_arr = np.array(image) # 转化成numpy数组 image_tar = image_arr[:,int(image_arr.shape[1]/3
一直想用python实现一个类似QQ截图的功能，但不直接截图，而是返回截图的区域，以下是代码 # -*- coding:utf-8 -*- import tkinter import tkinter.filedialog...tkinter.Canvas(self.top,bg='white', width=screenWidth, height=screenHeight) #显示全屏截图，在全屏截图上进行区域截图... self.sel = True self.canvas.bind('', onLeftButtonDown) #鼠标左键移动，显示选取的区域...，要不然鼠标移动的时候是黑乎乎的一片矩形 self.canvas.delete(lastDraw) except Exception as e:...，保存区域截图 def onLeftButtonUp(event): self.sel = False try:
本篇文章主要调用OpenCV库（cv2）进行车牌区域识别，具体步骤包括： 1.灰度转换：将彩色图片转换为灰度图像，常见的R=G=B=像素平均值。...5.膨胀和细化：放大图像轮廓，转换为一个个区域，这些区域内包含车牌。 6.通过算法选择合适的车牌位置，通常将较小的区域过滤掉或寻找蓝色底的区域。...，接下来开始有选择的进行获取。...五、指定算法选择车牌区域 该部分代码膨胀和腐蚀略有区别，采用closed变量实现。...这里opencv3返回的是三个参数 参数一：二值化图像 参数二：轮廓类型 检测的轮廓不建立等级关系 参数三：处理近似方法 例如一个矩形轮廓只需4个点来保存轮廓信息 """ (_, cnts
作者：王抒伟 编辑：王抒伟 算了 爱看多久看多久 零 参考目录： 1.获取图片 2.转换灰度并去噪声 3.提取图像的梯度 4.我们继续去噪声 5.图像形态学（牛逼吧、唬人的） 6.细节刻画 7.找出昆虫区域的轮廓...三 运行环境: 环境： 例图：谷歌，可爱的虫子–image 软件：Anaconda 4.20，Opencv3.2 OpenCv的安装： 1.1安装Python3.60 1.2下载安装opencv3.2...通过这个操作，会留下具有高水平梯度和低垂直梯度的图像区域。 此时，我们会得到 ? 4.我们继续去噪声 考虑到图像的孔隙 首先使用低通滤泼器平滑图像, 这将有助于平滑图像中的高频噪声。...低通滤波器的目标是降低图像的变化率。 如将每个像素替换为该像素周围像素的均值， 这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。...考虑到现在的python教程一般都是一上来就是list、tuple什么的，而不是文件的读写和保存，包括批量读取等等 我特地加入了python版的文件批量读写和保存等附录文件 五 代码与附录： #-*-
最近处理视觉相关的项目，分享一下通过opencv的图像特效处理， 原图镇楼 ---- 1、灰度处理 将cv2.imread()方法的第二参数设为0即可得到灰色图像。...imread('1.jpg', 1) dat = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY ) cv2.imshow('dat', dat) cv2.waitKey(0) 灰色图像的所有颜色通道的值相等...，所以要想将彩色图像变为灰色图像，只需将他们颜色通道的值相等即可。...通过设置图片的颜色均值来使彩色图像变为灰色图像 import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('1.jpg', 1) dat = np.zeros((img.shape...range(gray.shape[1]): dat[i, j] = 255 - gray[i, j] cv2.imshow('dat', dat) cv2.waitKey(0) 彩色图像的颜色反转也是一样的道理
OpenCV提供了一个函数cv.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。...操作如下:保持这个内核在一个像素上，将所有低于这个内核的25个像素相加，取其平均值，然后用新的平均值替换中心像素。它将对图像中的所有像素继续此操作。...2、图像模糊（平滑） （1）平均 这是通过将图像与归一化框滤镜进行卷积来完成的。它仅获取内核区域下所有像素的平均值，并替换中心元素。...（3） 中位模糊 在这里，函数cv.medianBlur() 提取内核区域下所有像素的中值，并将中心元素替换为该中值。这对于消除图像中的椒盐噪声非常有效。...有趣的是，在上述过滤器中，中心元素是新计算的值，该值可以是图像中的像素值或新值。但是在中值模糊中，中心元素总是被图像中的某些像素值代替。有效降低噪音。其内核大小应为正奇数整数。
源文件：就不用说了目标：你可以对图像进行倍数的放大和缩小 也可以直接的输入尺寸大小变换的方法：CV_INTER_NN - 最近邻插值, CV_INTER_LINEAR - 双线性插值 (缺省使用) ...当图像缩小时候，该方法可以避免波纹出现。当图像放大时，类似于 CV_INTER_NN 方法.. CV_INTER_CUBIC - 立方插值. ...如 我要将一个图片变为32*32大小的image=cv2.imread('test.jpg')res=cv2.resize(image,(32,32),interpolation=cv2.INTER_CUBIC
OpenCV提供三种类型的梯度滤波器或高通滤波器，即Sobel，Scharr和Laplacian。我们将看到他们每一种。...函数的拉普拉斯算子也是该函数的黑塞矩阵的迹,可以证明，它具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。如果邻域系统是4 邻域，Laplacian 算子的模板为： ?...0 1 0 1 -4 1 0 1 0 如果邻域系统是8 邻域，Laplacian 算子的模板为： 1 1 1 1 -8 1 1 1 1 前面提过，Laplacian 算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理...下面的代码显示了单个图表中的所有算子。所有内核都是5x5大小。输出图像的深度通过-1得到结果的np.uint8型。...如果要检测两个边缘，更好的选择是将输出数据类型保留为更高的形式，例如cv.CV_16S，cv.CV_64F等，取其绝对值，然后转换回cv.CV_8U。
☀️Python+opencv图像处理☀️ ️前言 1、滤镜 1.1、硬件滤镜 1.2、软件滤镜 2、高斯噪声 2.1、噪声 3、图像灰度化 3.1、灰度图像 3.2、灰度化方法 1、分量法 2、最大值法...是摄影时放在照相机镜头前端的一种玻璃或塑料镜片，能够对光的不同波段进行选择性吸收，从而对摄影作品产生特殊的效果。种类很多，常见的有UV镜、偏振镜、天光镜、ND镜等。...图像的灰度化一般作为图像的预处理步骤，为之后更复杂的图像处理做准备。另一方面，将图像灰度化也可以作为一个简常见的滤镜效果。...1、分量法 分量法是指将图像的三种分量的亮度值（灰度值）作为三个图像的灰度值的方法，可以根据需要选择应用哪一个分量产生的灰度图像。...函数实现 上述代码把简单的二值化原理实现了一边，opencv中已经有函数实现了这个功能。
python OpenCV的图像处理 处理图片比较常用的有OpenCV，本篇我们一起来看看它具体的使用。 1、数据读取图像。...y，即表示的是图像的高度。...列数对应于坐标轴上的y，即表示的是图像的高度。...) # 图片的像素个数 以上就是python OpenCV的图像处理，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
注意 上面的方法通常用于选择数组的区域，例如前5行和后3列。对于单个像素访问，Numpy数组方法array.item()和array.itemset())被认为更好，但是它们始终返回标量。...、 （1）图像的形状：image.shape （2）像素总数：image.size （3）图像的数据类型：image.dtype 3、图像的感兴趣区域 有时候，你不得不处理一些特定区域的图像。...对于图像中的眼睛检测，首先对整个图像进行人脸检测。在获取人脸图像时，我们只选择人脸区域，搜索其中的眼睛，而不是搜索整个图像。...它提高了准确性(因为眼睛总是在面部上:D )和性能(因为我们搜索的区域很小)。 使用Numpy索引再次获得ROI。...在这里，我要选择球并将其复制到图像中的另一个区域： ball = img[280:340, 330:390] img[273:333, 100:160] = ball ?
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。 在之间的文章中，我们完成了图像边缘提取，例如从台球桌中提取桌边。...现在，我们可以使用OpenCV函数“ findContours（）”提取该图像中的轮廓，并仅选择具有以下属性的轮廓： 1. 几何形状是圆形或椭圆形 2....逻辑非常简单，因此我们不需要任何内置的OpenCV或Python函数。 另一个重要的逻辑是分别识别四个部分，即左上，右上，左下和右下。 这也非常简单，涉及识别图像中心坐标以及每个检测到的片段的质心。...在原始图像上应用此蒙版可以在我们选择的背景（例如黑色或白色）上为我们提供所需的分段。...然后，我们使用OpenCV “ add（）”函数将此反向蒙版添加到先前获得的黑色背景中，并获得相同的结果，但使用白色背景。 ? 到此为止，我们总结了几种方法，可以轻松地从图像中提取感兴趣区域。
自适应阈值处理 计算图像小区域的阈值。所以我们对同一幅图像的不同区域得到不同的阈值，这给我们在不同光照下的图像提供了更好的结果。...，主要方法为邻域平均法，即用一片图像区域的各个像素的均值来代替原图像中的各个像素值。...膨胀与腐蚀实现的功能 消除噪声 分割（isolate）出独立的图像元素，在图像中连接（join）相邻的元素 寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域 求出图像的梯度 腐蚀 侵蚀的基本思想就像土壤侵蚀一样...顶帽（Top Hat）——“礼帽” 原图像和开运算的结果之差 开运算的效果是放大了裂缝或者局部地亮度的区域，顶帽的效果突出了比原图轮廓周围的区域更明亮的区域，该操作与内核的选择有关。...黑帽 闭运算与原图之差 运算效果图突出了比原图轮廓周围的区域更暗的区域，与内核的选择有关 分离比邻近点暗的斑块 import numpy as np import cv2 img = cv2.imread
学习目标 图像理解 图像读取与显示 2. 灰度图像 —— 单通道 1. 人眼中的灰度图像 2....彩色图像 —— 三通道 1. 人眼中的彩色图像 2. 计算机中彩色图像 [[[ 47 88 50] [ 47 88 50] [ 48 87 49] ......参数说明 参数名 参数说明 filename 图像应该在工作目录或图像的完整路径应给出。 [] 参数表示可选，可以不填写。（第二个参数是一个标志，它指定了读取图像的方式。） 3....mat 表示要保存的图像。 9. 完整代码演示 1....注意 OpenCV加载的彩色图像处于BGR模式。 Matplotlib以RGB模式显示。 如果使用OpenCV读取彩色图像，则Matplotlib中将无法正确显示彩色图像。
学习目标 图像像素的读写操作； 图像像素的遍历； 2....像素的理解 像素实际大小：dpi * inches = 像素总数； ppi (pixels per inch)：图像的采样率 （在图像中，每英寸所包含的像素数目） dpi (dots per inch)...OpenCV 中像素 灰度图像排序 彩色图像排序 4....像素遍历 OpenCV 像素遍历的本质就是numpy数组访问！！！...总结 图像维度信息：image.shape； 访问图像像素：image[row,col]； 图像赋值像素：image[row,col] = xxx； OpenCV 像素遍历的本质就是numpy数组访问！
图像像素运算 3.1 实例 读取要图像像素运算的原图片 opencv-logo-white； 复制一个和原图形状一致的矩阵，数组元素以 0 来填充；由于图像像素运算两个图像必须是一样大小，所以直接复制一个形状一致的矩阵...修改矩阵每个元素的颜色为 (110,0,250)； 图像像素加法运算【cv.add】，由于保证不越界，因此相加大于255的值最后的值都是255，如果三通道都是255就是白色； 图像像素减法运算【cv.subtract...就是白色，由于复制图片的颜色是(110,0,250)，所以除黑色外的颜色就是(255,0,255)； 图像像素除法运算【cv.divide】，由于保证不越界，同时元素的dtype=np.uint8，所以原图像除以...和Numpy的加法运算不同，OpenCV的加法运算是饱和运算，而Numpy的加法运算是模运算。...由于饱和运算和模运算的不同，可以看到做相同操作后，两种运算得到的图像差距较大！ 5.
-- 初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼，这里给各位分享一个小项目，可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点，也可对各位调参、测试有一定帮助。...1、导入库文件 这里主要使用PySimpleGUI、cv2和numpy库文件，PySimpleGUI库文件实现GUI可视化，cv2库文件是Python的OpenCV接口文件，numpy库文件实现数值的转换和运算...import PySimpleGUI as sg #pip install pysimplegui import cv2 #pip install opencv-python import numpy...as np #pip install numpy 2、设计GUI 基于PySimpleGUI库文件实现GUI设计，本项目界面设计较为简单，设计800X400尺寸大小的框图，浅绿色背景，主要由摄像头界面区域和控制按钮区域两部分组成...if event == 'Exit' or event is None: break 拓展学习：基于Python的人工智能美颜系统 请关注公众号，回复关键字：OpenCV实时图像处理，获取项目资源
11、轮廓发现功能 12、人脸检测功能 ---- 这个项目是我在GitHub上看到的，和我之前的Python+OpenCV实时图像处理，异曲同工，只不过是我对实时视频的处理，这个是图像处理，功能上感觉这个项目更加全面一些...，特学习并分享~ 该项目可实现图像的多样化处理，基本上包含了OpenCV模块常用的图像处理功能，非常适合初学者理解和应用，包括：灰度化功能、反转功能、通道分离功能、噪音滤波功能、高斯双边滤波功能、均值偏移滤波功能...(1) 均值滤波器：最简单均值滤波器是局部均值运算，即每一个像素只用其局部邻域内所有值的平均值来置换。 (2) 高斯平滑滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性滤波器。...过程：分别计算[i，j]的左上角子邻域、左下角子邻域、右上角子邻域、右下角子邻域的灰度分布均匀度V；然后取最小均匀度对应区域的均值作为该像素点的新灰度值。分布越均匀，均匀度V值越小。...双边滤波的核函数是空间域核与像素范围域核的综合结果：在图像的平坦区域，像素值变化很小，对应的像素范围域权重接近于1，此时空间域权重起主要作用，相当于进行高斯模糊；在图像的边缘区域，像素值变化很大，像素范围域权重变大
_BGR2GRAY)#将图像转化为灰度图像..._BGR2GRAY)#将图像转化为灰度图像...)#x方向的梯度...)#y方向的梯度...sobelX))#x方向梯度的绝对值
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