东方佑

图像处理

import cv2if name == ‘main’:image=cv2.imread(“C:\Users\Administrator\pythonProject\JudicialExpertis\16026615913874.png”,cv2.IMREAD_UNCHANGED)print(image.shape)cv2.IMREAD_UNCHANGED # 读取结果为图片本身维度，如透明图为4维数组，彩色图为3维，黑白图为2维...

人一眼就可以定位两个图中圆的位置那么机器如何定位圆的位置呢很简单粗暴的方法就是将图纵向分成n个部分，每个部分都会对应一个位置，计算每个部分的数值之和如第二幅图，图中心的部分的数值一定是最大或者最小，这样就能计算出圆的位置，这就是人的视觉机器化...

基本原理就是通过均值，高斯，双边滤波 其中的一个，通过图片融合，图像锐化得到磨皮效果

基本就是滤波 亮度 色度 对比度 锐度 和 Gamma变换（曝光度）处理

慢就是将60真的视频变成20帧的视频即可漫画视频就是将之前的图片漫画风格函数处理视频的每个帧即可

基本原理就是倒着播放

主要原理就是使用Gamma变换就是指数变换，对图像原来的灰度值进行Gamma次方后得到另一个灰度值，当Gamma小于1大于0时候，灰度值就会趋向低灰度值，这就是曝光

简单的原理读取原来的视频的每一帧，每隔几帧缩放一次即可

这里可以写一些丢帧数的条件例如elif fps%2==0

如果视频打开成功每隔100帧数保存一个图片

cv2.VideoWriter 分别传入的参数是路径 格式，帧率，视频尺寸

一键变色

https://dongfangyou.blog.youkuaiyun.com/article/details/106882391

import waveimport osimport numpy as npfrom pydub import AudioSegmentimport matplotlib.pylab as plt%matplotlib inlinewav_file = 'now.wav'song = AudioSegment.from_mp3('music.mp3')song.export(wav_file , format="wav")

一般的变换放大缩小（都是由插值算法得到的，但是都会有损失，目前的超分辨率网络，应该是最好的图像算法，到时候会讲一下超分辨率网络）直接进入opencv函数（具体插值算法可百度，简单的很）

cvtColor函数这个函数有两个参数1，src 要进行变换的原图像2，code 转换代码标识例子：import cv2image=cv2.imread("ddd.jpg")image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2BGRA)cv2.imshow("",image1)cv2.waitKey(0)if __name__ == '__main__': print()split()和merge()例子：import cv2image=cv

https://blog.youkuaiyun.com/mangobar/article/details/105142847