注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. Python 处理图片像素点的实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇Python 处理图片像素点的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_38544075

  1. python实现验证码识别功能

  2. 本文实例为大家分享了python实现验证码识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1.通过二值化处理去掉干扰线 2.对黑白图片进行降噪，去掉那些单独的黑色像素点 3.消除边框上附着的黑色像素点 4.识别图像中的文字，去掉空格与’.’ python代码： from PIL import Image from aip import AipOcr \nfile='1-1-7' # 二值化处理,转化为黑白图片 def two_value(): for i in range(1, 5): # 打

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38563871

  1. Python OpenCV处理图像之图像像素点操作

  2. 本文实例为大家分享了Python OpenCV图像像素点操作的具体代码，供大家参考，具体内容如下 0x01. 像素 有两种直接操作图片像素点的方法： 第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list，例如对于一张图片im，想要操作第四行第四列的像素点就直接 im[3,3] 就可以获取到这个点的RGB值。 第二种就是使用 OpenCV 提供的 Get1D、 Get2D 等函数。 推荐使用第一种办法吧，毕竟简单。 0x02. 获取行和列像素 有一下四个函数： cv.GetCol(im, 0): 返

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：102400
    • 提供者：weixin_38527978

  1. Python实现图片转字符画的代码实例

  2. 原理 1. 计算出图片颜色对应的灰度值，计算公式如下     gray ＝ 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b 2. 根据灰度值，从字符集中获取图片中每个像素点对应的字符 代码 # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- from PIL import Image import argparse #命令行输入参数处理 parser = argparse.ArgumentParser() parser.ad

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：240640
    • 提供者：weixin_38713412

  1. Python+PIL实现支付宝AR红包

  2. 本文实例为大家分享了Python+PIL处理支付宝AR红包的具体代码，供大家参考，具体内容如下 思路比较简单： 1、对图片进行锐化处理； 2、设(r_h, g_h, b_h)为支付宝遮罩黑条的RGB值，以此为中心，查找半径为Diff_radius的范围内所有的色值； 3、对每一行符合步骤2的像素点个数进行计数，若该数值超过某个临界值(如：图片宽度的一半)，将其所在行替换为上一行非遮罩数据； 4、对处理后的图片高斯滤镜。 以下是python代码： from PIL import Image,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：294912
    • 提供者：weixin_38686557

  1. Python 处理图片像素点的实例

  2. ###在做爬虫的时候有时需要识别验证码,但是验证码一般都有干扰物,这时需要对验证码进行预处理,效果如下: from PIL import Image import itertools img = Image.open('C:/img.jpg').convert('L') #打开图片,convert图像类型有L,RGBA # 转化为黑白图 def blackWrite(img): blackXY = [] # 遍历像素点 for x in range(img.size[0]): fo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38564718

  1. python 中值滤波,椒盐去噪,图片增强实例

  2. 受光照、气候、成像设备等因素的影响，灰度化后的图像存在噪声和模糊干扰，直接影响到下一步的文字识别，因此，需要对图像进行增强处理。图片预处理中重要一环就是椒盐去澡，通常用到中值滤波器进行处理，效果很好。中值滤波器是一种非线性滤波器，其基本原理是把数字图像中某点的值用其领域各点值的中值代替。 如求点[i,j]的灰度值计算方法为： （1）按灰度值顺序排列[i,j]领域中的像素点； （2）取排序像素集的中间值作为[i,j]的灰度值。中值滤波技术能有效抑制噪声。 直接上代码，希望给大家有帮助： imp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38667835