技术标签: python图片矫正后对比
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("Resources/The Legend of Zelda.jpg")
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) # 卷积核
# 颜色空间转换,转换成灰度图(注意是BGR而不是RBG)
imgGray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 平滑处理,高斯模糊, 高斯核的宽和高只能是奇数
imgBlur = cv2.GaussianBlur(imgGray, (5, 5), 0)
# 边缘检测, 实际也是采用了高斯模糊去除噪音并设置梯度阈值进行过滤
imgCanny = cv2.Canny(img, 150, 200)
# 膨胀,可以适当增加迭代次数
imgDilated = cv2.dilate(imgCanny, kernel, iterations=1)
# 侵蚀
imgEroded = cv2.erode(imgDilated, kernel, iterations=1)
# 缩小到0.2倍并拼接
imgStack = stackImages(0.2, [[img, imgGray, imgBlur],
[imgCanny, imgDilated, imgEroded]])
cv2.imshow("Image Stack", imgStack)
cv2.waitKey(0)
其中stackImage函数的定义为
def stackImages(scale, imgArray):
'''
图像堆栈,可缩放,按列表排列,不受颜色通道限制
'''
rows = len(imgArray)
cols = len(imgArray[0])
rowsAvailable = isinstance(imgArray[0], list)
width = imgArray[0][0].shape[1]
height = imgArray[0][0].shape[0]
if rowsAvailable:
for x in range(0, rows):
for y in range(0, cols):
if imgArray[x][y].shape[:2] == imgArray[0][0].shape[:2]:
imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (0, 0), None, scale, scale)
else:
imgArray[x][y] = cv2.resize(imgArray[x][y], (imgArray[0][0].shape[1], imgArray[0][0].shape[0]),
None, scale, scale)
if len(imgArray[x][y].shape) == 2:
imgArray[x][y] = cv2.cvtColor(imgArray[x][y], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
imageBlank = np.zeros((height, width, 3), np.uint8)
hor = [imageBlank]*rows
hor_con = [imageBlank]*rows
for x in range(0, rows):
hor[x] = np.hstack(imgArray[x])
ver = np.vstack(hor)
else:
for x in range(0, rows):
if imgArray[x].shape[:2] == imgArray[0].shape[:2]:
imgArray[x] = cv2.resize(imgArray[x], (0, 0), None, scale, scale)
else:
imgArray[x] = cv2.resize(imgArray[x], (imgArray[0].shape[1], imgArray[0].shape[0]), None,scale, scale)
if len(imgArray[x].shape) == 2:
imgArray[x] = cv2.cvtColor(imgArray[x], cv2.COLOR_GRAY2BGR)
hor = np.hstack(imgArray)
ver = hor
return ver
封装了numpy中的vstack和hstack,方便使用
效果:
文章浏览阅读3.4k次。zram disksize 设置小内存项目:1G,2G,3G RAMzram disksize设置.高通:高通的设置比较简单:相关代码:init.qcom.post_boot.shif [ -f /sys/block/zram0/disksize ]; thenif [ -f /sys/block/zram0/use_dedup ]; thenecho 1 > /sys/block/zram0/use_dedupfiif [ $MemTotal -le5242_use_dedup
文章浏览阅读281次。今天中学化学园给大家推荐几款超有趣的教育软件APP,大家可以自行搜索下载,又萌又有趣,在玩乐中还能学到知识!手机要有足够内存哦~~~!下面几款适用于苹果系统~~~1.神奇的化学元素简介:可以高效帮助您记忆有关元素的基本知识。适用对象:初高中学生2.烧杯简介:150多种药剂、300多种神奇的化学反应任你尝试。安全、有趣生动、随时随地做各种化学实验,生动直观,充满乐趣~适用对象:高中学生锂..._化学游戏软件
文章浏览阅读618次。QMA8658A 是一款功能强大的6轴加速度传感器,其内置了3轴加速度计和3轴陀螺仪,能够同时测量三个方向的加速度和角速度。该传感器广泛应用于无人机、机器人、智能手机等领域。为了帮助开发人员快速评估和开发基于QMA8658A的解决方案,我们推出了QMA8658A-EVB全面的评估板。该评估板精心设计,预置了所有必需的硬件接口,兼容I2C和SPI接口,方便与任意MCU处理器进行连接和通信。此外,我们还提供了详细的驱动程序和使用指南,以便开发者能够轻松使用该评估板进行二次开发。4.1 I2C接口。_qmi8658a中文资料
文章浏览阅读551次。点击蓝字 关注我们缺血性心脏病相关肠道微生物及菌群代谢物研究进展iMeta主页:http://www.imeta.science综 述●原文链接DOI: https://doi.org/10.1002/imt2.94● 2023年2月26日,宁波大学附属第一医院崔翰斌团队、浙江省动脉粥样硬化疾病精准医学研究重点实验室范勇团队在iMeta在线发表了题为“Microbiota-related ..._与急性心肌梗死有关的微生物
文章浏览阅读2.6k次,点赞2次,收藏5次。刚在Github上分享了一些不错的代码http://hhoppe.com/ Hugues Hoppe »DemosPublicationsTalksAcademicProfessionalMisc Hugues Hoppe [pronunciation]Principal researche_automated video looping with progressive dynamism
文章浏览阅读497次。AOP实现权限拦截注解名称:CheckUnSysAdmin注解实现类:CommonAspectController层方法上引入注解名称:CheckUnSysAdminpackage com.sf.XWFS.aop;import java.lang.annotation.*;/** * @author cc * Desc 校验除超管外的角色,都进行拦截 */@Documented@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)@Target(ElementType_apo拦截控制层
文章浏览阅读2.8k次。对于集合的遍历首选方法是for-eachfor(Element e :c){ doSomething(e);}这是1.5版本之后的做法;java1.5之前使用的是Iterator迭代器。为了弄清楚为啥比普通的for循环或者whlie循环好,请看一下代码Iterator i=c.iterator();while(i.hasNext()){_c++中的while循环可有什么替代
文章浏览阅读7.7k次,点赞5次,收藏33次。一、问题为什么要进行网页授权?首先我们进行网页授权的需求是,获取用户信息、最主要是获取openid唯一值,可以用于用户登录、支付等功能,这时候就需要进行网页授权获取用户的信息以及openid。二、静默授权/非静默授权在操作之前可以先提前看看网页授权官方文档静默授权snsapi_base (不弹出授权页面,直接跳转,只能获取用户openid;用来获取进入页面的用户的openid的,并且自动跳转到回调页的。用户感知的就是直接进入了回调页(往往是业务页面)。非静默授权snsapi_user_微信公众号静默授权
文章浏览阅读235次。A Key Volume Mining Deep Framework for Action Recognition_a key volume mining deep framework for action recognition
文章浏览阅读3.9k次。广告关闭腾讯云11.11云上盛惠 ,精选热门产品助力上云,云服务器首年88元起,买的越多返的越多,最高返5000元!2、python生成目录树上述 cmd 方式虽然可以生成目录树,但是并不美观,让我们用 python 实现。 2.1 标准库pathlib介绍python有一个标准文件路径处理库 os.path ,从 python3.4 开始,python 又加入了一个标准库 pathlib ,该库..._python创建一个窗口
文章浏览阅读5.1k次,点赞5次,收藏10次。时序图(Sequence Diagram)是显示对象之间交互的图,这些对象是按时间顺序排列的。顺序图中显示的是参与交互的对象及其对象之间消息交互的顺序。时序图中包括的建模元素主要有:角色(Actor)、对象(Object)、生命线(Lifeline)、控制焦点(Focus of control)/ 激活(Activation)、消息(Message)、组合片段(Combined Fragments_使用powerdesiger 画出时序图有接口 控制
文章浏览阅读1.2k次。文章目录一. 动态分区概述1.1 原理1.2 使用方式1.3 动态分区规则参数1.4 创建历史分区规则1.5 注意事项二. 案例2.1 案例12.2 案例22.3 案例3参考:一. 动态分区概述动态分区是在 Doris 0.12 版本中引入的新功能。旨在对表级别的分区实现生命周期管理(TTL),减少用户的使用负担。目前实现了动态添加分区及动态删除分区的功能。动态分区只支持 Range 分区。名词解释:FE:Frontend,Doris 的前端节点。负责元数据管理和请求接入。BE:Backend_dynamic_partition.history_partition_num