Python相当于一个万能插线板,一切C,C++的成熟类库都可以进行包装,这里简单介绍python图像处理的类库pillow,pillow其实只是一般的效果处理库,对像素级的支持并不好,真正科学计算,当然要熟悉numpy,基本数组操作,然后是scipy,里面封装了大量常用数学函数,也包括ndimage一个常规图像处理库,之后是scikit-image,opencv等大而全的图像处理库,在本章最后部分会对opencv进行介绍和使用。
每一方面都有很多工具来处理,对于图像处理尤其如此。 因为不仅日常在用,学术研究、工业商业都在大量的研究、使用。 所以针对图像处理,有基础的工具,也有学术方面的算法的,也有目前热门的机器学习、AI等应用。
3.1. 数字图像处理的基本概念 3.1.1. 图像的类型 3.1.2. 图像处理的方法 3.1.3. 图像分析 3.1.4. Python 处理图像的工具 3.1.5. 使用numpy与scipy处理图像 3.2. 使用 Pillow 打开图像文件 3.2.1. 交互查看图像 3.2.2. 修改文件格式 3.2.3. 创建缩略图 3.3. 使用 Pillow 处理图像:几何变换 3.3.1. 几何变换 3.3.2. 剪贴,粘贴、合并图像 3.4. 使用 Pillow 处理图像:通道 3.4.1. 分离和合并通道 3.4.2. 处理单独通道颜色 3.5. 使用 Pillow 处理图像:图像增强 3.5.1. Filters 过滤器 3.5.2. 像素点处理 3.5.3. 深入处理 3.6. 使用 Pillow 处理图像:其他话题 3.6.1. 处理动态图像 3.6.2. 添加水印 3.7. 图像元数据以及Exif信息 3.7.1. 元数据 3.7.2. Exif信息 3.7.3. 使用Pillow读取Exif 3.8. 实例:查询EXIF信息,获取地理位置 3.8.1. 场景说明 3.8.2. 解决思路 3.8.3. 解决办法 3.8.4. 总结 3.9. 实例:使用Python+Pillow统一图片格式 3.9.1. 场景描述 3.9.2. 解决思路 3.9.3. 解决方法 3.9.4. 总结 3.10. 使用OpenCV对图像进行处理 3.10.1. 读取图像 3.10.2. 保存图像 3.10.3. 变换操作 3.10.4. 绘图函数 3.10.5. 添加水印 3.10.6. 形态学处理 3.11. 图片文字识别(OCR) 3.11.1. OCR与Tesseract介绍 3.11.2. Tesseract的安装与使用 3.11.3. 识别示例1 3.11.4. 识别示例2 3.11.5. 识别中文示例 3.12. 实例:对 DOCX 中的图片进行批量处理 3.12.1. 场景描述 3.12.2. 解决思路 3.12.3. 解决方法 3.13. 实例: 使用Pillow生成验证码 3.13.1. 场景描述 3.13.2. 解决思路 3.13.3. 解决办法 3.13.4. 总结相关知识
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网址: 3. 用Python进行图像处理 — Python 3 教程 文档 https://m.mcbbbk.com/newsview295651.html
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