参与运算的两个算子(参数)既可以是两幅图像，也可以是一幅图像与一个数值。例如，如果想增加图像的整体亮度，可以将每一个像素值都加上一个特定值。在具体实现时，可以给图像加上一个统一像素值的图像，也可以给图像加上一个固定值。【例3.12】演示图像与数值的运算结果。impor

一.ceph集群搭建步骤流程 1.利用cephadm工具初始化ceph集群,Ceph1节点初始化节点为管理节点 Ceph在使用过程中是无中心化结构，但搭建过程中选择集群某一个节点作为初始化管理节点，然后扩容其他节点 [root@ceph1~]#./cephadmbootstrap\ #初始化集群 >

Python实现图片的拼接Python中有多种方法可以实现图片拼接，下面是一个使用Pillow库的示例：首先，你需要安装Pillow库：pipinstallpillow然后，可以使用以下代码实现图片拼接：fromPILimportImage#读取两张图片img1=Image.open('image1.jpg')img2=Image.open('imag

点击查看代码importnumpyasnpimportcv2ascvimg1=cv.imread("data1/1.png",0)#queryimageleftimageimg2=cv.imread("data1/2.png",0)#trainimagerightimagesift=cv.SIFT_create()#sift1=cv.xfeatures2d.SIFT_create()kp1,des1=sift.dete

形态学变换形态学变换是一种基于形状的图像处理技术，主要应用于二值化图像。它的核心操作包括腐蚀和膨胀，这两者是对立的基本操作。核（结构化元素）：核是一个小的矩阵或模板，用于在图像上进行操作。它定义了进行形态学变换时考虑的邻域范围。腐蚀（Erosion）：腐蚀操作会缩小图像中目

京东旋转验证码样例如下：现在京东更新了很多新图片，我们再次进行了大量数据标记，完成了这款验证码的更新。现在正确率可以达到95%左右。下边是这款验证码的识别代码：importbase64importrequestsimportdatetimeimportnumpyasnpfromioimportBytesIOfromPILimpo

YCBCR        YCbCr是一种用于数字图像和视频的颜色空间。它将颜色分解为亮度（Y）和两个色度分量（Cb和Cr）。这种分解使得视频压缩和传输更加高效，因为人眼对亮度变化更敏感，而对色度变化较不敏感。        亮度（Y）：亮度表示图像的灰度级别或光强度。它是RGB颜色空间中

通常滑块验证码都是横向滑动，今天看到一个比较特别的滑块拼图验证码，他不仅能在横向上滑动，还需要进行纵向滑动。如下图所示：他的滑块在背景图片的左上角，需要鼠标拖动左上角的滑块，移动到背景图的缺口位置拼好。首先会识别滑块左上角的坐标，然后识别缺口左上角的坐标。然后他们两

应用场景：待补充。。。（主要是因为opencv默认的图像颜色通道模式为BGR，与我们通常说到的RGB模式有区别，所以这个转换操作还是比较常用的）主要用到cv2.cvtColor()函数代码示例：importcv2img1=cv2.imread('example_img/img1.png')cv2.imshow('lingdushowimg1',img1)img2=

!pipinstallscikit-imagefromskimageimportio,img_as_floatfromskimage.metricsimportstructural_similarityasssimimportmatplotlib.pyplotasplt#加载图像img1=io.imread('adjusted_img1.jpg',as_gray=False)img2=io.imread('adjust

如果两张图片不一样大，预处理：!pipinstallPillowfromPILimportImage#打开图像img1=Image.open('img1.jpg')img2=Image.open('img2.jpg')#调整图像大小，统一为img1的大小img2=img2.resize(img1.size,Image.ANTIALIAS)#确保图像都是RGBifimg1.mode!='

一、简介极验的图标点选验证码有很多种，今天我们就来讲其中一种的识别方法。如上图所示，这种图标的是特点是，中间是数字、字母。外圈有一种装饰作为干扰。由于外圈的装饰占了很大一部分，所以对识别的干扰比较大。我根据实际情况分别做了两种识别方式，一种是原图识别、另一种是截

应用场景：在科研中，使用python（opencv）对图像进行操作后，通常需要实时查看操作结果并实施调整，而每次都在文件夹中打开查看是很麻烦的，这就需要我们能够直接通过代码对图像进行可视化展示。这里主要用到cv2中的**imshow(),waitKey()和destroyWindow()/destroyAllWindows()**函数，

fromPILimportImagedefcomb(png1,png2,png3,png4,png5,style='horizontal'):img1,img2,img3,img4,img5=Image.open(png1),Image.open(png2),Image.open(png3),Image.open(png4),Image.open(png5)#统一图片尺寸，可以自定义设置（宽，高）img1=img1.r

privatevoidImage_MouseLeftButtonDown(objectsender,MouseButtonEventArgse){stringimgJson1=JsonConvert.SerializeObject(img1);System.IO.File.AppendAllText($"{DateTime.Now.ToString("yyyyMMddHHmmssffff")}_img.json",imgJso

importosimporttorchimportlpipsimportnumpyasnpfromPILimportImagefromskimage.metricsimportpeak_signal_noise_ratioaspsnrfromskimage.metricsimportstructural_similarityasssim#初始化LPIPS模型loss_fn=lpips.LPIPS(net='vgg')de

importosimporttorchimportlpipsfromPILimportImage#初始化LPIPS模型loss_fn=lpips.LPIPS(net='vgg')defcalculate_lpips(folder1,folder2,ext1='.jpg',ext2='.png'):#获取文件夹中的文件名filenames=[fforfinos.listdi

defrectify_image(img1,img2):#初始化SIFT检测器sift=cv2.SIFT_create()#检测关键点和计算描述符kp1,des1=sift.detectAndCompute(img1,None)kp2,des2=sift.detectAndCompute(img2,None)#使用FLANN匹配器进行特征点匹配FLANN_INDEX_K

案例1importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimg1=cv2.imread('01_Picture/19_Box.png',0)img2=cv2.imread('01_Picture/20_Box_in_scene.png',0)defcv_show(name,img):cv2.imshow(name,img)

importosfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms#输入图片file_list=os.listdir('E:/ly/train_data/')h=0randomcrop=transforms.RandomCrop(790,1082)#随机剪裁大小为99*99randomhorizontalflip=transforms.RandomHorizontalFlip()#