python计算机视觉编程

@《python计算机视觉处理编程》第一章笔记Python计算机视觉编程笔记,还在学习之中
红色:imtools函数 蓝色:函数功能 绿色:拓展知识
1、from PIL import Image 输入pillow包,图像缩放,裁剪、旋转、颜色转换
pil_im=Image.open(‘D:\RGB\Testpicture\pexels-photo-417173.jpg’) 打开一张图片
print(pil_img.size,pil_img.mode,pil_img.format)
pil_im=Image.open(‘D:\RGB\Testpicture\pexels-photo-417173.jpg’).convert(‘L’) 将图像转化为灰度图像
Image.open(infile).save(outfile) 保存图片到指定文件名的文件夹
pil_im.thumbnail((128,128)) 生成(128,128)为边长的缩略图
box=(100,100,400,400)
#region=pil_img.crop(box) crop()方法从一幅图像中裁剪指定区域
region=region.transpose(Image.ROTATE_180) transpose()旋转图片
Pil_im.paste(region,box) paste()粘贴指定大小的图片
out=pil_im.resize((128,128)) resize()参数是元组,指定图像大小
Out=pil_im.rotate(45) rotate()逆时针旋转角度
2、from pylab import * 处理数学运算、绘制图标,在图片上绘制点、直线、曲线
Im=array(Image.open(‘D:\RGB\Testpicture\pexels-photo-417173.jpg’))读取图像到数组中
Imshow() 绘制图片
figure() 新建一个图像
gray() 不使用颜色信息,灰度图像
X=[100,100,400,400]
Y=[200,500,200,500] 定义一些点
plot(x,y,’r*’) 红色星号标记绘制点
show() 打开图形用户界面,新建一个图像窗口
axis(‘off’)
contour(im,origin=’image’) 现实图像轮廓
hist(im.flatten().128) hist只接受一维数组输入,先对图像进行压平处理
x=ginput(3) 交互式标注,点击的坐标[x,y]自动保存到x列表中
3、from numpy from *科学计算工具包,实现对数组的操作,
dot()返回的是两个数组的点积
shape是查看数据有多少行多少列颜色通道
reshape()是数组array中的方法,作用是将数据重新组织
Shape: 可以是一维、二维、三维

其中三维,shape = [m , a, b] 表示生成m个a*b的0矩阵;

dtype: 默认为float64, 使用形式dtype=np.int;dtype:数据类型,可选参数,默认numpy.float64
im=array(Image.open(‘D:/RGB/outdoors’)) array()方法将图像转换为numpy的数组对象
print(im.shape,im.dtype)
(584, 1036, 3) uint8 (行,列,颜色通道)数组元素的数据类型
im2=255-im
im3=(100.0/255)im+100
im4=255.0
(im/255/0)**2
print(im3.min(),im3.max())
pil_img=Image.fromarray(im)#将numpy的array数据类型转换为PIL的数据类型

from PIL import Image
from numpy import *
def compute_average(imlist): 计算图像列表的平均图像
averageim=array(Image.open(imlist[0]),‘f’)
for imname in imlist[1:]:
try:
averageim+=array(Image.open(imname))
except:
print(imname+’…skip’)
averageim/=len(imlist)
return array(averageim,‘uint8’)

def imresize(im,size): 对图形进行缩放
pil_im=Image.fromarray(uint8(im))
return array(pil_im.resize(size))
4、pickle模块:保存一些结构或者数据方便以后使用,几乎可以接受所有python对象,并将其转化为字符串表示,这个过程叫做封装(pickling)。从字符串中重构该对象,叫做拆封(unpickling)
pickle.dump(immean(对象),f(.pickle文件))
pickle.Load()将字符串重构成python对象

5、SciPy模块:建立在numpy基础之上,用于数据计算的开源工具包,实现数值积分、优化、统计、信号处理,图像处理功能
im= array(Image.open(‘D:/RGB/trainning data/indoor/part-00135-2777.jpg’).convert(‘L’))
im2=filters.gaussian_filter(im,5) 5为标准差,标准差越大,图像越模糊

——————————————————————————————————————
#处理彩色图像高斯模糊,需要对每一个颜色通道分别进行高斯模糊
im= array(Image.open(‘D:/RGB/trainning data/indoor/part-00135-2777.jpg’))
im2=zeros(im.shape)
for i in range(3):
subplot(3,1,i+1) #多张图片绘制成三行一列,i+1表示第几张图片位置,最小从1开始
im2[:,:,i]=filters.gaussian_filter(im[:,:,i],3)
imshow(im2[:,:,i]
show()
——————————————————————————————————————
#用sobel滤波器来计算下x,y的方向导数
im= array(Image.open(‘D:/RGB/trainning data/indoor/part-00135-2777.jpg’).convert(‘L’))
imshow(im)
subplot(3,1,1)
imx=zeros(im.shape)
filters.sobel(im,1,imx) #第二个参数表示选择x,y方向上的导数,第三个参数保存输出的变量
imshow(imx)
subplot(3,1,2)
imy=zeros(im.shape)
filters.sobel(im,0,imy) #1代表x轴,0代表y轴
imshow(imy)
subplot(3,1,3)
show()

欢迎使用Markdown编辑器

你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

  1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
  2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
  3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
  4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
  5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
  6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
  7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
  8. 增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销:Ctrl/Command + Z
重做:Ctrl/Command + Y
加粗:Ctrl/Command + B
斜体:Ctrl/Command + I
标题:Ctrl/Command + Shift + H
无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
插入图片:Ctrl/Command + Shift + G
查找:Ctrl/Command + F
替换:Ctrl/Command + G

合理的创建标题,有助于目录的生成

直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

删除文本

引用文本

H2O is是液体。

210 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片: Alt

带尺寸的图片: Alt

居中的图片: Alt

居中并且带尺寸的图片: Alt

当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

生成一个适合你的列表

  • 项目
    • 项目
      • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3
  • 计划任务
  • 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的:

项目 Value
电脑 $1600
手机 $12
导管 $1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列 第二列 第三列
第一列文本居中 第二列文本居右 第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

TYPE ASCII HTML
Single backticks 'Isn't this fun?' ‘Isn’t this fun?’
Quotes "Isn't this fun?" “Isn’t this fun?”
Dashes -- is en-dash, --- is em-dash – is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown
Text-to- HTML conversion tool
Authors
John
Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。2

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能,丰富你的文章

Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
  • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:

链接
长方形
圆角长方形
菱形
  • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图:

Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

导出与导入

导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
继续你的创作。


  1. mermaid语法说明 ↩︎

  2. 注脚的解释 ↩︎

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