Automatic generation of natural language from images has attracted
extensive attention. In this paper, we take one step further to investigate generation of poetic language (with multiple lines) to an
image for automatic poetry creation.
2024-02-25 16:29:30
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如下所示：
from PIL import Image
import numpy as np
# 反相
# a = np.array(Image.open("test.jpg"))
# b = [255, 255, 255] - a
# 灰度，反相
# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))
# b = 255 - a
# 灰度，颜色变谈
# a = np.array(Image.open("test.jpg").convert('L'))
# b = (100/255)*a + 150 # 区间压缩再增加
# 灰度，颜色加重
#
2024-02-23 17:20:41
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1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础，在Windows平台下开发答题卡识别系统，建立精确的计算机视觉算法，实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能，使判卷轻量化、准确化、高效化。
2.项目运行环境：Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。
3.项目包括4个模块：信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法，实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测；利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能；针对个人信息部分，调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别，对班级、学号进行数字识别。
4.项目博客：
https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680
2024-02-23 15:18:35
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批处理
使用 Photoshop 脚本的 Python 批量图像处理
将图像保存为具有指定大小、分辨率和 JPEG 质量的 .jpeg 格式。 当然，使用 Python Imaging Library (PIL) 可以轻松实现相同的结果。 PsBatch 是作为使用 Photoshop Scripting 和 comtypes 功能的示例编写的。
您可以阅读有关 Photoshop 脚本的更多信息： :
2024-02-10 00:52:48
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数字图像处理：基于mfc实现的直方图增强函数。目标：改善图像质量/改善视觉效果标准：相当主观，因人而异 没有完全通用的标准可以有一些相对一致的准则技术：“好”，“有用”的含义不相同具体增强技术也可以大不相同
2024-02-04 02:37:10
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