在matlab中,存在执行直接得函数来添加高斯噪声和椒盐噪声.Python-OpenCV中虽然不存在直接得函数,但是很容易使用相关的函数来实现. 代码: import numpy as np import random import cv2 def sp_noise(image,prob): ''' 添加椒盐噪声 prob:噪声比例 ''' output = np.zeros(image.shape,np.uint8) thres = 1 - prob for i in range(image.

原文链接:https://blog.csdn.net/liqiancao/article/details/55670749 介绍 硕士阶段的毕设是关于昆虫图像分类的,代码写到一半,上周五导师又给我新的昆虫图片数据集了,新图片中很多图片很大,但是图片中的昆虫却很小,所以我就想着先处理一下图片,把图片中的昆虫裁剪下来,这样除去大部分无关背景,应该可以提高识别率. 原图片举例(将红色矩形框部分裁剪出来)):  step1:加载图片,转成灰度图 image = cv2.imread("353.jpg&q

1. 介绍 介绍使用 python 进行图像的文字识别,将图像中的文字提取出来,可以帮助我们完成很多有趣的事情. 2. 必备工具 tesseract-ocr 下载地址: https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki tesseract-ocr 是一个开源的图片OCR识别库, 功能及其强大,支持多国语言. 更高级的用法,它还支持机器学习算法,通过训练的方式,使OCR识别更加智能化及准确. python 库 使用安装 pytesseract 和 pill

在python web自动化测试中失败截图方法汇总一文中提到了失败截图的方法 但在实际测试中,如果我们的测试用例中加了addCleanups动作,如果addCleanups中动作失败了,就不会截图.那么该怎么做呢,解铃还得系铃人,还是得从addCleanups下手 思路: 我将在 addCleanup中再加一个截图的函数,但怎么判断用例是用例内失败还是addCleanup中失败呢,方法如下 我们在执行完用例后,看看self的属性,包括如下: (Pdb) print dir(self) ['__c

什么是“隐写术”? 隐写术是将机密信息隐藏在更大的信息中,使别人无法知道隐藏信息的存在以及隐藏信息内容的过程.隐写术的目的是保证双方之间的机密交流.与隐藏机密信息内容的密码学不同,隐写术隐瞒了传达消息的事实.尽管隐写术与密码学有所不同,但是两者之间有许多类似,并且一些作者会将隐写术归类为一种密码学形式,因为隐秘通信也是一种机密消息. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.

最近因为要实现模板匹配,需要在视频中选中一个目标,然后框出(即作为模板),对其利用模板匹配的方法进行检测.于是需要首先选出视频中的一帧,但是在利用摄像头读视频的过程中我唯一能想到的方法就是: 1.在视频播放的过程中,当想选中哪幅图来标记目标时,按下暂停键. 2.框出你想要检测的目标. 那要怎么实现呢? 首先是暂停怎么实现呢?介于是摄像头直播,我们先将那副图像复制并在另一个窗口显示.然后关掉摄像头,就完成了暂停.后面标记完目标再打开摄像头就行了.那具体怎么实现呢... import cv2 dra

2017年9月22日 BY 蓝鲸 LEAVE A COMMENT 本篇文章介绍使用Python和OpenCV对图像进行模板匹配和识别.模板匹配是在图像中寻找和识别模板的一种简单的方法.以下是具体的步骤及代码. 首先导入所需库文件,numpy和cv2. Source code     #导入所需库文件 import cv2 import numpy as np 然后加载原始图像和要搜索的图像模板.OpenCV对原始图像进行处理,创建一个灰度版本,在灰度图像里进行处理和查找匹配.然后使用相同的坐标在

处理图像不是一项简单的任务.对你来说,作为一个人,很容易看着某样东西然后马上知道你在看什么.但电脑不是这样工作的. 对你来说太难的任务,比如复杂的算术,或者一般意义上的数学,是计算机毫不费力就能完成的.但在这里,情况正好相反--对你来说很琐碎的任务,比如识别图像中的猫或狗,对电脑来说真的很难.在某种程度上,我们是天造地设的一对.至少现在是这样. 虽然图像分类和涉及到一定程度计算机视觉的任务可能需要大量的代码和扎实的理解,但是从格式良好的图像中读取文本在Python中却是简单的,并且可以应用于许多

利用python在微信群中签到.抢沙发 注意 程序仅能在电脑上运行,运行时需要保证群界面在最前端且不被移动. 背景 我是一名高中生(2020年),疫情期间,在家上网课,有的老师让我们在班群里签到. 其中一个群反应速度特别快,老师一说"签到吧",不到1秒,近半个班的人就回复了.所以,要是抢到了沙发,就特别有成就感.

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

智能小车识别图像中的文字 [TOC] 运行平台 这次的内容是基于Xilinx公司的Zybo开发板以及其配套的Zrobot套件开发 Zybo上面的sd卡搭载了Ubuntu12.04LTS的linux版本,预装配置了opencv2.4.9和python2.7.3. 开发内容 注意:以下内容均是两个人在一天之内完成的,略有不足.后续会有修改版.特别声明队友为tt_leader大大. java串流stream到网页 由于网页端java的安全机制问题,想要从网页端读取到摄像头的实时内容,需要安装一个jav

1.case运行过程中中文输入不进去? 答:注意事项 1)需要修改系统编码为utf-8,才能解决中文输入问题,case执行入口文件添加代码如下: import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) PS:为什么需要先reload(sys),因为python的模块加载过程中先加载了site.py,而site.py代码如下: if hasattr(sys, "setdefaultencoding"): del

再更一发好久没更过的OpenCV,不过其实写到这个部分对计算机视觉算法有所了解的应该可以做到用什么查什么了,所以后面可能会更的慢一点吧,既然开了新坑,还是机器学习更有研究价值吧... 图像在内存中的存储方式 灰度图像 RGB图像,矩阵的列会包含多个子列 因为内存足够大,可以实现连续存储,因此,图像中的各行就能一行一行地连接起来,形成一个长行.连续存储,有助于提高图像扫面速度,可以使用isContinuous()来判断矩阵是否是连续存储. 颜色空间缩减 对于三通道图像,一个像素对应的颜色有一千六百

使用js加载图像和setDataXML()加载数据 前面一篇对FusionCharts进行了一个简单的介绍,而且建立了我们第一个图形,但是那个是在HTML中使用<OBJECT>和<EMBED>标记来加载图形的,但是这样做是非常不“理智”的.这样做除了代码量比较大外,还有并不是所有的人能够看懂上面的代码.但是使用JS后就可以避免上面几个问题了. 一.使用JS加载FusionCharts图形 下面就分五个步骤讲解如何使用js来加载FusionCharts图形. 第一步:导入Fusion

最近在做基于OpenCV的车牌识别, 其中需要用到深度学习的一些代码(Python), 所以一开始的时候开发语言选择了Python(祸患之源). 固然现在Python的速度不算太慢, 但你一定要用Python来操作图像, 实现某些算法的时候, 效率就变得非常重要. 可惜的是, Python在大多数算法实现中, 由于其循环操作实在是太慢, 导致实现的算法效率非常之低. 所以现在我要把深度学习中的一个类(分类器)转换到C++中, 在这个过程之前, 需要做一些test projects, 我主要参照的

[python图像处理]图像的缩放.旋转与翻转 图像的几何变换,如缩放.旋转和翻转等,在图像处理中扮演着重要的角色,python中的Image类分别提供了这些操作的接口函数,下面进行逐一介绍. 1.图像的缩放 图像的缩放使用resize()成员函数,直接在入参中指定缩放后的尺寸即可,示例如下: #-*- coding: UTF-8 -*- from PIL import Image #读取图像im = Image.open("lenna.jpg")im.show() #原图像缩放为12

Python源码文件中带有中文时,文件头应加注释: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- 第一行注释是为了告诉Linux/OS X系统,这是一个Python可执行程序,Windows系统会忽略这个注释: 第二行注释是为了告诉Python解释器,按照UTF-8编码读取源代码,否则,你在源代码中写的中文输出可能会有乱码

python操作txt文件中数据教程[1]-使用python读写txt文件 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原始txt文件 程序实现后结果 程序实现 filename = './test/test.txt' contents = [] DNA_sequence = [] # 打开文本并将所有内容存入contents中 with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): contents.append(line

利用python进行测试时,测试用例的加载方式有2种: 一种是通过unittest.main()来启动所需测试的测试模块:  一种是添加到testsuite集合中再加载所有的被测试对象,而testsuit里存放的就是所需测试的用例,下面分别列出3种方法的具体使用方式: 1.通过unittest.main()来执行测试用例的方式: import unittest class UCTestCase(unittest.TestCase):    def setUp(self):        #测试前

area_center_gray ( Regions, Image : : : Area, Row, Column )    计算Image图像中Region区域的面积Area和重心(Row,Column). cooc_feature_image ( Regions, Image : : LdGray, Direction : Energy,Correlation, Homogeneity, Contrast )   计算共生矩阵和推导出灰度特征值 Direction:灰度共生矩阵计算的方向  

查找图像中椭圆轮廓的快速随机hough变换 图像中椭圆轮廓的查找在视频监控等领域有着广泛的应用,经典hough变换给我们提供了一种查找各种图形轮廓的方法,特别是在直线查找方面具有非常高的精确度.但是由于经典hough变换的基本原理是将图像空间转换到参数空间,所以对于椭圆这种参数较多的图形轮廓来说计算量较大,实时性有所降低. 随机hough变换是经典hough变换的一个变型,这种算法在查找直线.圆以及椭圆等方法都具有较高的鲁棒性.从Range的角度来看,随机hough变换的本质就是一种基于可更新模