Pillow模块讲解 一、Image模块 1.1 、打开图片和显示图片 对图片的处理最基础的操作就是打开这张图片，我们可以使用Image模块中的open(fp, mode)方法，来打开图片。open方法接收两个参数，第一个是文件路径，第二个是模式。主要的模式如下： mode（模式） bands（通道） 说明 “1” 1 数字1，表示黑白二值图片，每个像素用0或1共1位二进制码表示 “L” 1 灰度图 “P” 1 索引图 “RGB” 3 24位真彩图 “RGBA” 4 “RGB”+透明通道 “CMYK” 4 印刷模式图像 更多的模式也就不说了，关于模式的模

ORB特征描述符，基于python源码实现，基于opencv库实现

资源包含文件：课程word+答辩PPT+项目源码及测试图片 数字图像中阴影是普遍存在的，而且其为数字图像处理的很多任务，如图像特征提取，图像识别，图像分割带来了不利的影响。一个有效的阴影检测与去除方法可以为接下来的图像处理带来很多便利。 与同表面非阴影区域相比，图像中阴影区域一般会具有以下特征：其亮度会明显比非阴影区域低；与非阴影区域有分界，界线宽度一般不大，在界线上存在渐变；阴影区域的颜色通道比例和非阴影区域比较接近。我们可以利用这些特征来完成阴影检测的工作。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589942

主要介绍了Python图像处理实现两幅图像合成一幅图像的方法,结合实例形式分析了Python使用Image.blend()接口与Image.composite()接口进行图像合成的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

数字图像处理大作业，图像细粒度分类，CUB-200-2011，Peking University

基于pyqt5和opencv的多线程图像（视频）处理

python毕业设计图像处理仿真系统源码，软件用途：本课题针对图像处理的难点，设计了一款界面友好的图像处理仿真系统，意在帮助初学者形象的理解图像处理所涉及的部分知识点。 软件功能：该软件包含常见的图像处理实例，例如图像缩放、加噪、平滑锐化、直方图均衡、压缩编码，边缘检测、人脸检测等。这些模块涉及到较多图像处理知识，通过每个模块设计的实例，循序渐进的让初学者加深理解图像处理方法间的联系，激发初学者对图像处理的兴趣。软件用途：本课题针对图像处理的难点，设计了一款界面友好的图像处理仿真系统，意在帮助初学者形象的理解图像处理所涉及的部分知识点。 软件功能：该软件包含常见的图像处理实例，例如图像缩放、加噪、平滑锐化、直方图均衡、压缩编码，边缘检测、人脸检测等。这些模块涉及到较多图像处理知识，通过每个模块设计的实例，循序渐进的让初学者加深理解图像处理方法间的联系，激发初学者对图像处理的兴趣。软件用途：本课题针对图像处理的难点，设计了一款界面友好的图像处理仿真系统，意在帮助初学者形象的理解图像处理所涉及的部分知识点。 软件功能：该软件包含常见的图像处理实例，例如图像缩放、加噪、平滑锐化、直方图均

使用python环境进行编程，opencv处理图像，完成对零件的尺寸测量，重点涉及图像处理常用的知识点，适合opencv学习者、图像处理爱好者，以及大学生相关课程选修者、大作业完成、毕业设计参考等。项目中有完整对的代码，测试图片，环境配置要求，并配有结果效果图以及演示视频。演示效果参考我的B站：https://www.bilibili.com/video/BV15B4y1m7hn/

用来解决数据集小的问题，对数据集进行增强扩充

基于Python语音，使用Jupyter notebook开发的简单图像识别算法。算法通过将图像进行缩放，并进行灰度处理。然后计算待比较的两个图片之间的汉明距离，通过汉明距离来判断图片之间的相似性，并按照概率给出相似值，用于对重复图片的检测、判断。 算法大致流程如下： 1.缩放图片，一般大小为8*8，64个像素值。 2.转化为灰度图 3.计算平均值：计算进行灰度处理后图片的所有像素点的平均值，直接用numpy中的mean()计算即可。 4.比较像素灰度值：遍历灰度图片每一个像素，如果大于平均值记录为1，否则为0. 5.得到信息指纹：组合64个bit位，顺序随意保持一致性。 最后比对两张图片的指纹，获得汉明距离即可。 汉明距离的概念： 汉明距离是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字符串对应位置的不同字符的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。