tag 标签: Image

相关博文
  • 热度 9
    2019-5-15 22:59
    2990 次阅读|
    6 个评论
    Python 学习了一段时间的基础语法,的确感觉其语法的自由度很高,入门容易,但是并不友好。《 Python 编程从入门到实践》后半部分开始讲 pygame 来制作游戏,所描述的安装方式非常的简单:下载 pygame ;然后在 cmd 下输入命令: pip install pygame ,安装完成。 我懵逼了。 What?Pygame什么玩意?哪里下载?于是我搜索了一下,找到了pygame的官网 http://www.pygame.org/download.shtml ,里面最新的是这个: 但是下载下来以后,怎么敲命令都不行,折腾一个下午都没安装上去,总是错误,我都开始怀疑智商了,差一点就放弃了。找了很多安装文件之类的,都无法加载。到了晚上终于找到了 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame 这个地址,里面才找到合用的 pygame 安装文件。 用最后一个文件装好 pygame 以后,简单试验了一下书中的历程,然后兴致勃勃又去安装 Image 。这个要先安装 PIL ?!又是搜索不到,最终还是在这个网址下面找到了 Pillow 看第一句话才知道, Python 2 下面用的是 PIL ,但是不支持 Python 3 ,我用的是 Python 3.7 ,所以要用 Pillow 。 Python 的库实在是太混乱了,我已经晕了,不光说 2.x 和 3.x 不兼容、 win32 和 win amd64 不兼容我能理解以外, 3.6 、 3.7 都不兼容是什么鬼?下载 3.6 版本的 Pillow 就是装不上,也不说为什么。如果我们用 VS ,肯定会向下兼容,如果安装的库不合适,会自动提示,也会有官方的下载地址,甚至可以自动升级。而目前我所看到的 python ,仍然是一头雾水,安装错误一点提示都没有,完全需要运气去搜索猜测。到底能不能给我这样年纪大了的爱好者一条活路?! 为什么别人家安装是这样的吨吨吨下载安装完成: 而我是需要自己搜索、下载,自己敲命令自己判断是否安装成功?!怎么会这么复杂? 真是费了大功夫才把 Image 的库安装成功,并且写了一个简单的图像处理程序: from PIL import Image pil_im = Image.open("1.jpg") im2 = pil_im # 备份原始图像 w,h = pil_im.size # 获取图像尺寸 pil_im = pil_im.resize((w+w,h)) # 将图像尺寸横向拉长 box = (0, 0, w,h) re = im2.crop(box) pil_im.paste(re,box) # 将原始图像放在左侧 box = (w, 0, w+w,h) re = re.convert("L") pil_im.paste(re,box) # 将灰度图像放在右侧 pil_im.show() 输出的结果就是原始图像和灰度图像的对比,如下图,其实除了妹子很清纯以外,程序并不咋地: 而我十年前用 BCB 写的灰度图像转换用了多少行?如下,光一个灰度的函数就已经十几行了,还没算前面框架搭建,文件读取等函数,而在 Python 里面只用 2 行就可以实现,而且速度也快了不少,优势的确很明显。 void __fastcall TForm1::GrayTranClick(TObject *Sender) { Bitmap); int red,green,blue; int gray; GetRgbp(Sender); for(i = 1;i < x-1;i++) { for(j = 1;j < y-1;j++) { red = rgbp .r; green = rgbp .g; blue = rgbp .b; gray = red/3+green/3+blue/3; Pixels = RGB(gray,gray,gray); } } Assign(Bitmap); } 但是折腾了好几天的 Python ,作为一个单纯的爱好者来说,如果每次都是这么折腾的话,那我学习这个又能做什么?谁能指条明路出来?
相关资源
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-5-9 15:24
    大小: 4.59MB
    滑铁卢大学博士论文:ImageModelsforWaveletDomainStatistics
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-4-27 09:37
    大小: 11.91MB
    StandardCodecs-ImageCompressiontoAdvancedVideoCoding,IEEEPress
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-4-24 19:26
    大小: 79.12MB
    AdvancesinHyperspectralImageProcessingTechniques,IEEEPress
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-3-29 17:22
    大小: 4.58MB
    SmartCMOSImageSensorsandApplications,CRCPress
  • 所需E币: 1
    时间: 2023-3-21 15:43
    大小: 20.59MB
    RealisticImageSynthesisUsingPhotonMapping
  • 所需E币: 1
    时间: 2022-5-28 17:21
    大小: 6.08MB
    DigitalSignalandImageProcessingUsingMATLAB.ISTE.2008
  • 所需E币: 1
    时间: 2022-5-4 23:52
    大小: 6.09MB
    DigitalSignalandImageProcessingUsingMATLAB-G.Blanchet,M.Charbit(ISTE,2006)
  • 所需E币: 1
    时间: 2022-5-4 23:47
    大小: 37.29MB
    DigitalImageProcessingUsingMatlab(withcodes)
  • 所需E币: 1
    时间: 2022-5-3 22:10
    大小: 9.84MB
    BiosignalAndBiomedicalImageProcessing-Matlab-BasedApplications
  • 所需E币: 0
    时间: 2022-5-3 21:31
    大小: 4.22MB
    AnIntroductionToDigitalImageProcessingWithMatlab
  • 所需E币: 0
    时间: 2021-4-15 16:03
    大小: 1.13MB
    上传者: 西风瘦马
    TMS320C62xImage/VideoProcessingLibrary(SPRC093)(Rev1.04b)
  • 所需E币: 3
    时间: 2020-12-27 22:26
    大小: 3.69MB
    上传者: stanleylo2001
    电磁兼容与印刷电路板:设计_图像平面_ImagePlane
  • 所需E币: 0
    时间: 2020-9-25 23:33
    大小: 156KB
    上传者: LGWU1995
    Lesson22DigitalImagefundamentals.ppt
  • 所需E币: 0
    时间: 2020-9-11 00:08
    大小: 3.79MB
    上传者: Goodluck2020
    EMCandthePrintedCircuitBoard:Design,Theory,andLayoutMadeSimple.MarkI.MontroseCopyright1999InstituteofElectricalandElectronicsEngineer,Inc
  • 所需E币: 5
    时间: 2020-6-25 16:32
    大小: 461KB
    上传者: kaidi2003
    TND6233-D_ONSEMI_EvaluatingFunctionalSafetyinAutomotiveImageSensors.PDF
  • 所需E币: 4
    时间: 2019-12-26 12:20
    大小: 3.69MB
    上传者: 微风DS
    ElectronicWorkbenchv5.0c电子电路仿真工作室……
  • 所需E币: 3
    时间: 2020-4-7 10:45
    大小: 216.69KB
    上传者: rdg1993
    TxOffsetandRxImageFrequency(bcore-me-048Pa)……
  • 所需E币: 5
    时间: 2019-12-25 21:57
    大小: 654.13KB
    上传者: quw431979_163.com
    本文档是数字图像处理讲义及代码。……
  • 所需E币: 5
    时间: 2019-12-25 15:03
    大小: 38.23KB
    上传者: rdg1993
    DigitalSignalProcessingisoneofthemostpowerfultechnologiesthatwillshapescienceandengineeringinthetwenty-firstcentury.Revolutionarychangeshavealreadybeenmadeinabroadrangeoffields:communications,medicalimaging,radar&sonar,highfidelitymusicreproduction,andoilprospecting,tonamejustafew.EachoftheseareashasdevelopedadeepDSPtechnology,withitsownalgorithms,mathematics,andspecializedtechniques.ThiscombinationofbreathanddepthmakesitimpossibleforanyoneindividualtomasteralloftheDSPtechnologythathasbeendeveloped.DSPeducationinvolvestwotasks:learninggeneralconceptsthatapplytothefieldasawhole,andlearningspecializedtechniquesforyourparticularareaofinterest.ThischapterstartsourjourneyintotheworldofDigitalSignalProcessingbydescribingthedramaticeffectthatDSPhasmadeinseveraldiversefields.Therevolutionhasbegun.CHAPTERTheBreadthandDepthofDSP1DigitalSignalProcessingisoneofthemostpowerfultechnologiesthatwillshapescienceandengineeringinthetwenty-firstcentury.Revolutionarychangeshavealreadybeenmadeinabroadrangeoffields:communications,medicalimaging,radar&sonar,highfidelitymusicreproduction,andoilprospecting,tonamejustafew.EachoftheseareashasdevelopedadeepDSPtechnology,withitsownalgorithms,mathematics,andspecializedtechniques.ThiscombinationofbreathanddepthmakesitimpossibleforanyoneindividualtomasteralloftheDSPtechnologythathasbeendeveloped.DSPeducationinvolvestwotasks:learninggeneralconceptsthatapplytothefieldasawhole,andlearningspecializedtechnique……
  • 所需E币: 3
    时间: 2019-12-25 15:01
    大小: 2.01MB
    上传者: 2iot
    LinearimageprocessingisbasedonthesametwotechniquesasconventionalDSP:convolutionandFourieranalysis.Convolutionisthemoreimportantofthesetwo,sinceimageshavetheirinformationencodedinthespatialdomainratherthanthefrequencydomain.Linearfilteringcanimproveimagesinmanyways:sharpeningtheedgesofobjects,reducingrandomnoise,correctingforunequalillumination,deconvolutiontocorrectforblurandmotion,etc.Theseproceduresarecarriedoutbyconvolvingtheoriginalimagewithanappropriatefilterkernel,producingthefilteredimage.Aseriousproblemwithimageconvolutionistheenormousnumberofcalculationsthatneedtobeperformed,oftenresultinginunacceptablylongexecutiontimes.Thischapterpresentsstrategiesfordesigningfilterkernelsforvariousimageprocessingtasks.Twoimportanttechniquesforreducingtheexecutiontimearealsodescribed:convolutionbyseparabilityandFFTconvolution.CHAPTERLinearImageProcessing24LinearimageprocessingisbasedonthesametwotechniquesasconventionalDSP:convolutionandFourieranalysis.Convolutionisthemoreimportantofthesetwo,sinceimageshavetheirinformationencodedinthespatialdomainratherthanthefrequencydomain.Linearfilteringcanimproveimagesinmanyways:sharpeningtheedgesofobjects,reducingrandomnoise,correctingforunequalillumination,deconvolutiontocorrectforblurandmotion,etc.Theseproceduresarecarriedoutbyconvolvingtheoriginalimagewithanappropriatefilterkernel,producingthefilteredimage.Aseriousproblemwithimageconvolutionistheenormousnumberofcalculationsthatneedtobeperformed,oftenresultinginunacceptably……