用Python+OpenCV对比图像质量的几种方法

最近在做深度学习时需要用到图像处理相关的操作,在度娘上找到的图片旋转方法千篇一律,旋转完成的图片都不是原始大小,很苦恼,于是google到歪果仁的网站扒拉了一个方法,亲测好用,再次嫌弃天下文章一大抄的现象,虽然我也是抄歪果仁的. 废话不多说了,直接贴代码了. def rotate_bound(image, angle): # grab the dimensions of the image and then determine the # center (h, w) = image.shape[

本文介绍了python+opencv像素的加减和加权操作的实现,分享给大家. # 目标: # 1.在图像上进行算术操作,如加减以及按位操作 # 2.将会学会使用cv2.add(),cv2.addWeights() # 参考网站:https://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_core/py_image_arithmetics/py_image_arithmetics.html#image-arithmetics import numpy

在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图.作为一个刚入坑的小白,我在这篇博客记录了四种处理的方法. 首先导入包: import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image 方法一:在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图: img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print("cv2.imread(imgfile, cv2.I

1.捕获摄像头和实时显示 import cv2 import numpy as np import pickle import matplotlib.pyplot as plt cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret,frame = cap.read() # Our operations on the frame come here gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # Display the

问题描述 分别实现矩阵相乘的3种算法,比较三种算法在矩阵大小分别为22∗2222∗22, 23∗2323∗23, 24∗2424∗24, 25∗2525∗25, 26∗2626∗26, 27∗2727∗27, 28∗2828∗28, 29∗2929∗29时的运行时间与MATLAB自带的矩阵相乘的运行时间,绘制时间对比图. 解题方法 本文采用了以下方法进行求值:矩阵计算法.定义法.分治法和Strassen方法.这里我们使用Matlab以及Python对这个问题进行处理,比较两种语言在一样的条件下,

python 读取语音文件时,常用的无非以下三种方式,但是在我们数据量变的很大是,不同的读取方式之间的性能差异就会被进一步放大,于是本文着重对比了librosa.soundfile.wavfile三种方式的在重复读取一万次某个文件所耗时间的差异,为确保实验结果的可比性,每种方式读取出的语音序列值均一致.具体数值,在下方程序结果中已经标示. # -*- coding: utf-8 -*- """ # @Time : 2022/12/29 17:27 # @Author : Wa

python记录程序运行时间的三种方法              这里提供了python记录程序运行时间的三种方法,并附有实现代码,最后进行比较,大家参考下: 方法1 import datetime starttime = datetime.datetime.now() #long running endtime = datetime.datetime.now() print (endtime - starttime).seconds 方法 2 start = time.time() run_f

前言 对每位程序员来说,在编程过程中数据处理是不可避免的,很多时候都需要根据需求把获取到的数据进行处理,取整则是最基本的数据处理.取整的方式则包括向下取整.四舍五入.向上取整等等.下面就来看看在Python中取整的几种方法吧. 1.向下取整 向下取整直接用内建的 int() 函数即可: >>> a = 3.75 >>> int(a) 3 2.四舍五入 对数字进行四舍五入用 round() 函数: >>> round(3.25); round(4.85)

1.传统的文字表达式: >>> d={'name':'Allen','age':21,'gender':'male'} >>> d {'age': 21, 'name': 'Allen', 'gender': 'male'} 如果你可以事先拼出整个字典,这种方式是很方便的. 2.动态分配键值: >>> d={} >>> d['name']='Allen' >>> d['age']=21 >>> d[

本文实例讲述了python实现中文输出的两种方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 方法一: 用encode和decode 如: import os.path import xlrd,sys Filename='/home/tom/Desktop/1234.xls' if not os.path.isfile(Filename): raise NameError,"%s is not a valid filename"%Filename bk=xlrd.open_workbook(Fi

python字符串过滤性能比较5种方法比较 总共比较5种方法.直接看代码: import random import time import os import string base = string.digits+string.punctuation total = 100000 def loop(ss): """循环""" rt = '' for c in ss: if c in '0123456789': rt = rt + c retu