在这个程序中，我们将使用 Pillow 库计算每个通道中所有像素的**中位数**。图像共有 3 个通道，因此我们将得到一个包含三个值列表。原始图像算法步骤 1：导入 Image 和 ImageStat 库。步骤 2：打开图像。步骤 3：将图像传递给 imagestat 类的 stat 函数。步骤 4：打印像素的中位数。示例代码from PIL import Image, ImageStat im = Image.open('image_test.jpg') stat = ImageStat.Stat(im) print(stat.median)输出[41, 43, 40]

在这个程序中，我们将使用 cv2.morphologyEx() 函数执行闭运算。闭运算去除前景中的小孔，将背景中的小孔更改为前景。此技术也可用于查找图像中的特定形状。我们将为此任务使用的函数是 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 和 numpy。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 4：显示输出。示例代码import cv2 import numpy as np image = cv2.imread('testimage.jpg') kernel = np.ones((5, 5), np.uint8) image = ... 阅读更多

在这个程序中，我们将对图像执行开运算。开运算从图像的前景去除小物体，并将它们放置在背景中。此技术也可用于查找图像中的特定形状。开运算可以称为腐蚀后跟膨胀。我们将为此任务使用的函数是 cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_OPEN, kernel)。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 和 numpy。步骤 2：读取图像。步骤 3：定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 cv2.morphologyex() 函数。步骤 4：显示输出。示例代码import cv2 import numpy as np image = ... 阅读更多

使用 Pandas，我们可以创建一个数据框并设置 datetime 索引。使用 gcf().autofmt_xdate()，我们将调整 X 轴上的日期。步骤创建日期时间列表并使用 pd.to_datetime() 将其转换为日期时间。考虑 data = [1, 2, 3]实例化 DataFrame() 对象，即 DF。使用步骤 2 中的数据设置 DF['value']。使用步骤 1 中的日期时间设置 DF.index()。现在绘制数据框，即 plt.plot(DF)。获取当前图形并使其 autofmt_xdate()。使用 plt.show() 方法显示图形。示例import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt date_time = ["2021-01-01", "2021-01-02", "2021-01-03"] date_time = pd.to_datetime(date_time) data = [1, 2, 3] DF = ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 OpenCV 库中的 dilate 函数膨胀图像。膨胀是在图像中向对象的边界添加像素，即它在所有侧面上扩展图像。原始图像算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：使用 opencv.imread() 读取原始图像。步骤 3：使用 np.ones() 函数定义内核。步骤 4：将图像和内核传递给 dilate() 函数。步骤 5：显示图像示例代码import cv2 image = cv2.imread("testimage.jpg") Gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (7,7), 0) cv2.imshow("Gaussian Blur", Gaussian)输出高斯模糊

在这个程序中，我们将使用 OpenCV 函数 erode() 腐蚀图像。图像腐蚀意味着缩小图像。如果内核中的任何像素为 0，则内核中的所有像素都设置为 0。在对图像应用腐蚀函数之前的一个条件是图像应该是灰度图像。原始图像算法步骤 1：导入 cv2 步骤 2：导入 numpy。步骤 3：使用 imread() 读取图像。步骤 4：使用 numpy ones 定义内核大小。步骤 5：将图像和内核传递给 erode 函数。步骤 6：显示输出。示例 ... 阅读更多

使用 plt.legend()，我们可以通过将值放在列表中来添加或显示某些项目。步骤使用 plt.xlabel() 方法设置 X 轴标签。使用 plt.ylabel() 方法设置 Y 轴标签。使用传递给 plot() 方法参数的列表绘制线条。Location 和 legend_drawn 标志可以帮助查找位置并使边框的标志为 True。使用“蓝色”和“橙色”元素设置图例。要显示图形，请使用 plt.show() 方法。示例import matplotlib.pyplot as plt plt.ylabel("Y-axis ") plt.xlabel("X-axis ") plt.plot([9, 5], [2, 5], [4, 7, 8]) location = 0 # 用于最佳位置 legend_drawn_flag = True plt.legend(["blue", ... 阅读更多

在这个程序中，我们将使用 openCV 函数 GaussianBlur() 模糊图像。高斯模糊是使用高斯函数模糊图像的过程。它广泛用于图形软件中，用于去除图像噪声并减少细节。算法步骤 1：导入 cv2。步骤 2：读取原始图像。步骤 3：应用高斯模糊函数。将图像和内核大小作为参数传递。步骤 4：显示图像。原始图像示例代码import cv2 image = cv2.imread("testimage.jpg") Gaussian = cv2.GaussianBlur(image, (7,7), 0) cv2.imshow("Gaussian Blur", Gaussian)输出高斯模糊

在这个程序中，我们将使用 opencv 函数 blur() 模糊图像。算法步骤 1：导入 OpenCV。步骤 2：导入图像。步骤 3：设置内核大小。步骤 4：调用 blur() 函数并将图像和内核大小作为参数传递。步骤 5：显示结果。原始图像示例代码import cv2 image = cv2.imread("testimage.jpg") kernel_size = (7,7) image = cv2.blur(image, kernel_size) cv2.imshow("blur", image)输出模糊图像说明内核大小用于仅模糊图像的一小部分。内核移动到整个图像上并模糊它覆盖的像素。

在本程序中，我们将使用opencv函数putText()在图像上写入文本。此函数接收图像、字体、文本放置坐标、颜色、粗细等参数。原始图像算法步骤1：导入cv2 步骤2：定义puttext()函数的参数。步骤3：将参数传递给puttext()函数。步骤4：显示图像。示例代码import cv2 image = cv2.imread("testimage.jpg") text = "TutorialsPoint" coordinates = (100,100) font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX fontScale = 1 color = (255,0,255) thickness = 2 image = cv2.putText(image, text, coordinates, font, fontScale, color, thickness, cv2.LINE_AA) cv2.imshow("Text", image)输出