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记录一次简单的图片拼接 + 透明度设置练习图片素材：https://mparticle.uc.cn/article.html?wm_cid=403084111159232512import cv2import matplotlib.pylab as plt%matplotlib inlinefrom glob import globimport numpy as npimgs = glob('*.jpg')maxH = 0imgs_resized = []width = 650 .

import cv2path = 'object detection.mp4'video = cv2.VideoCapture(path)def get_fps(video): (major_ver, minor_ver, subminor_ver) = (cv2.__version__).split('.') if int(major_ver) < 3 : fps = video.get(cv2.cv.CV_CAP_PROP_FPS) else

from matplotlib.image import imreadimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport osplt.rcParams['figure.figsize'] = [16, 8]A = imread(os.path.join('..','DATA','dog.jpg'))X = np.mean(A, -1); # Convert RGB to grayscaleimg = plt.imshow(X)

效果展示原始图片：实现效果：原理原理很简单，就是给图片在水平方向上用相邻的像素来填充当前位置displacement=Asin⁡(2π(xT−ϕ))displacement = A \sin (2\pi (\frac{x}{T} - \phi)) \\displacement=Asin(2π(Tx​−ϕ))npic = 30 # gif 动图中图片的张数T = img.shape[1] / nperiodA = T / 20for phi in range(npic):

文章目录效果展示原理效果展示原始图片：实现效果：nperiod = 1, npic = 10nperiod = 10, npic = 30原理原理很简单，就是在竖直方向上给图片加一个正弦曲线的偏移量displacement=H3sin⁡(2π(xW/nperiod+ϕ))displacement = \frac{H}{3} \sin (2\pi (\frac{x}{W/\text{nperiod}}+\phi))displacement=3H​sin(2π(W/np

图片导入图层：【文件】【打开】【脚本】【将文件载入堆栈】【浏览】，选择文件或文件夹，确定。打开时间轴：【窗口】【时间轴】制作gif动画左击时间轴右上角【下三角+4横线图标】【从图层建立帧】，选择图片调整时间（全选时可通过shift或【下三角+4横线图标】）。保存【文件】【存储为Web所用格式…】【循环选项：永远】...

1. 用 opencv 打开摄像头，读取指定窗口区域的RGB分量均值，本实验读取前额皮肤；2. 用 HP 滤波过滤RGB序列的趋势部分，保留波动信息，如第2列图所示3. 对 HP 滤波后的残差，即波动信息，做FFT变换，获得信号频谱绿色分量频谱的尖峰反映了心跳的频率，正常人的心跳频率在 1~2 Hz 之间

你还在用 PS 调整图片吗，教你用 python 一键复原

原本表示一种颜色需要 RGB 三种颜色， 每种颜色 8 比特，故需要 24 比特。通过聚类算法，选取颜色空间的 8 个聚类中心，将图片上每种颜色分配到 1 个类别，那么表示一种颜色只需要 3 比特，直接压缩到 1/8。

丢完代码就跑

pytorch 迁移学习 猫狗大战 kaggle

grad_x = cv2.Sobel(image.astype(np.uint8), cv2.CV_32F, 1, 0) #对x求一阶导grad_y = cv2.Sobel(image.astype(np.uint8), cv2.CV_32F, 0, 1) #对y求一阶导gradx = cv2.convertScaleAbs(grad_x) #用convertScaleAbs()函数...

图像骨架提取， opencv ， python

开放数据集开放数据集：http://headctstudy.qure.ai/dataset其中某个样本：CQ500CT181数据处理导入可能要用的包import pydicomimport osimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport SimpleITK as sitkfrom PIL import Ima...

def find_bbox(mask): _, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(mask.astype(np.uint8)) stats = stats[stats[:,4].argsort()] return stats[:-1]mask = label[4]ax = plt....

FT 算法 检测图片显著区域

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二值化，除水印

用opencv加载训练好的YOLOv3模型做图像目标检测

快速实现傅里叶变换，只需 5 行代码

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关于脑部 CT 图像处理的背景知识和最新文献

tensorflow， inceptionV3， 相似性，以图搜图

解决方案：改用 numpy.fromfile() 读取图片# imreadimg = cv2.imdecode(np.fromfile(u'x:/中文路径/xx.jpg', dtype=np.uint8), flags)　　#flags=cv2.IMREAD_COLOR...#imwritecv2.imencode('.jpg', img)[1].tofile(u'x:/中文路径/xx.j...

获取灰度图像中某个灰度级所有像素的坐标

汉字图片二值化提取

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python 实现二维快速傅里叶变换

安装 opencv-contrib-python==3.4.0.14:(py36) >>> pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3.4.0.14Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si...

任务如下，将两张同一视点不同视角的图片合并class Stitcher: # 拼接函数 def stitch(self, images, ratio=0.75, reprojThresh=4.0, showMatches=False): # 获取输入图片 (imageB, imageA) = images # 检测A、B图片的SI...

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