Maison  >  Article  >  développement back-end  >  Tutoriel d'introduction aux images Python : Tutoriel d'introduction aux images Python recommandé

Tutoriel d'introduction aux images Python : Tutoriel d'introduction aux images Python recommandé

零下一度
零下一度original
2017-06-12 15:35:551649parcourir

La mise en miroir d'une image ne modifie pas la forme de l'image. Il existe trois types de transformations de mise en miroir d'image : la mise en miroir horizontale, la mise en miroir verticale et la mise en miroir diagonale. Supposons que la taille de l'image soit M×N, alors la mise en miroir horizontale peut être selon la formule I = iJ = N - j + 1. La mise en miroir verticale peut être selon la formule I = M - i + 1J = j le miroir diagonal peut être calculé selon la formule I = M - i + 1J = N - j + 1. Il est à noter que les coordonnées dans OpenCV commencez à partir de [0,0], donc +1 dans la formule est Lors de la programmation, vous devez le changer en -1 L'environnement d'exploitation ici est : Python est : Python2.7.6. La version OpenCV2.4.10 de numpy est : numpy-. 1.9.1-win32-superpack-python2.7. Le code suivant utilise toujours baby Meitu comme exemple pour le programme spécifique comme suit : importez cv2.cv en tant que cv. image = cv.LoadImage('angelababy.jpg',1) size =

1. Comment implémenter la mise en miroir en python

Tutoriel d'introduction aux images Python : Tutoriel d'introduction aux images Python recommandé

Introduction : L'exemple de cet article décrit la méthode d'implémentation miroir du traitement d'image Python. Partagez-le avec tout le monde pour votre référence. L'analyse spécifique est la suivante : Le changement d'image miroir de l'image ne modifie pas la forme de l'image. Il existe trois types de transformations de mise en miroir d'image : la mise en miroir horizontale, la mise en miroir verticale et la mise en miroir diagonale. Supposons que la taille de l'image soit M×N, alors la mise en miroir horizontale peut être selon la formule

<.>2. Méthodes de transformation des niveaux de gris d'image Python et de fonctionnement des tableaux d'images

Tutoriel d'introduction aux images Python : Tutoriel d'introduction aux images Python recommandé

Introduction : Cet article présente principalement les images Python Pour des informations connexes sur la transformation des niveaux de gris et les opérations de tableau d'images, les amis dans le besoin peuvent se référer à

3 reconnaissance de texte d'image python

Tutoriel d'introduction aux images Python : Tutoriel d'introduction aux images Python recommandé

Introduction : Récemment, je me demandais s'il existait un outil de reconnaissance de texte d'image ? J'ai pensé à l'OCR, l'OCR Hanwang relativement puissant en Chine. Alors, cela peut-il être réalisé avec l’aide de Python ?

4.

Méthode d'implémentation des couleurs inverses du traitement des images Python

Introduction : Cet article présente principalement les images Python L'inverse La méthode de traitement des couleurs implique Python combiné avec OpenCV et numpy pour faire fonctionner les images. Les amis qui en ont besoin peuvent se référer à

5

Transformation des niveaux de gris d'image Python et opération de tableau d'images <.>

Tutoriel d'introduction aux images Python : Tutoriel d'introduction aux images Python recommandé Introduction : Cet article présente principalement la transformation des niveaux de gris des images Python et les opérations sur les tableaux d'images. Pour plus d'informations, les amis qui en ont besoin peuvent s'y référer. à

6.

Méthode d'implémentation miroir du traitement d'image Python

Introduction : Cet article présente principalement l'implémentation de la mise en miroir. méthode de traitement d'image Python. L'exemple analyse le principe de mise en œuvre et la méthode de fonctionnement spécifique de la mise en miroir. Les amis dans le besoin peuvent se référer à

[Recommandations de questions et réponses associées] :

<.>Traitement d'image python, balance des blancs

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration:
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn