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使用 SciPy 实现仿射变换

仿射变换将每个像素 f(x,y) 从输入图像变换到输出图像中的位置 (x',y')= T(x,y)。在本节中，我们将使用 Scipy 库的 ndimage 模块函数实现图像上的仿射变换。

3年前
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使用 SciPy 实现仿射变换

使用 PIL 合成微型效果

图像中的模糊效果可以强烈影响被拍摄场景的感知，模糊在传达所需的尺寸和距离感方面起着重要作用。合成微型 (miniature faking) 是一个使真实大小物体照片看起来像微型模型照片的过程。

3年前
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使用 OpenCV 检测对象颜色

检测图像中对象颜色的一种简单方法是首先将图像从 RGB 色彩空间转换为 HSV 颜色空间，然后使用一系列色调检测对象，这可以通过使用 OpenCV 库轻松完成。

3年前
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使用 OpenCV 检测对象颜色

使用线性变换改变图像的亮度/对比度

对比度、亮度增强技术是两种非常常见技术，这些技术是在许多图像处理任务(例如，图像分类)中使用预处理步骤。在本节中，我们将学习如何使用 OpenCV 库来修改图像的对比度和亮度。

3年前
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使用线性变换改变图像的亮度/对比度

使用 Scikit-image 转换图像色彩空间

将图像从一个颜色空间转换为另一个颜色空间是一种非常有用的操作，在多种不同应用程序中都有着重要作用，例如图像分割等。

3年前
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使用 Scikit-image 转换图像色彩空间

使用 PIL 计算图像差异

图像差异的相关研究一直受到业界的广泛关注，其具有极大的研究价值，旨在从相似的图像对中定位差异目标。在本节中，我们将学习如何使用 PIL 库函数 difference() 来计算两个图像的差异图像。

3年前
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将 RGB 图像转换为灰度图像算法

在本节中，我们将学习实现六种不同的算法，以将 RGB 彩色图像转换为灰度图像。我们首先介绍不同算法的原理，然后在 rgb2gray() 函数中实现这些算法。

3年前
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将 RGB 图像转换为灰度图像算法

使用 PIL 将彩色图像转换为灰度图像

在本节中，我们将学习 PIL 图像模式以及如何将带有调色板的 PNG 彩色图像转换为灰度图像，主要介绍了两种不同的转换色彩模式的方法。

3年前
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使用 PIL 将彩色图像转换为灰度图像

使用 OpenCV 绘制轮廓

轮廓可以简单地理解为连接图像中对象所有边界连续点的曲线，轮廓通常具有相同的颜色或强度。轮廓是形状分析、物体检测等应用中的重要工具。本文将介绍如何使用 OpenCV 库绘制图像轮廓。

3年前
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使用 SciPy ndimage 模块裁剪/调整图像大小

SciPy 库是流行的科学计算库，提供了许多用户友好和高效的数值计算，如数值积分、插值、优化、线性代数等。在本节中，我们将重点如何使用 scipy.ndimage 模块的 zoom() 函数缩放图像。

3年前
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使用 SciPy ndimage 模块裁剪/调整图像大小

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2021-10-13