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介绍了利用Python读取图片属性信息的方法，读取的内容包括GPS 信息、图片分辨率、图片像素、设备商、拍摄设备等，有需要的朋友们可以参考借鉴。

比PS好用，专门画像素的软件，简单非常好上手，一看就会，软件小巧，随开随用，非常方便

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像素级对比学习 在Pytorch的论文提出了像素级对比学习的实现。 除了在像素级别进行对比学习之外，在线网络还将像素级别表示形式传递给像素传播模块，并向目标网络施加相似度损失。 他们在细分任务中击败了所有以前的非监督和监督方法。 安装 $ pip install pixel-level-contrastive-learning 用法 下面是一个示例，说明了如何使用该框架进行Resnet的自我监督训练，并获取第4层（8 x 8个“像素”）的输出。 import torch from pixel_level_contrastive_learning import PixelCL from torchvision import models from tqdm import tqdm resnet = models . resnet50 ( pretrained = True ) learn

背景故事：我需要对一张图片做一些处理，是在图像像素级别上的数值处理，以此来反映图片中特定区域的图像特征，网上查了很多，大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片，提取像素重新写入图片啊之类的基本操作，我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值，作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵，慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域，即感兴趣区域，就很好用啊，总之最后是实现了自己想要的功能。现在看个程序确实是有点挫，也有好多多余的没必要的代码，但毕竟算一次码代码的历程，就原模原样贴在这里吧。 代码功能：在python下用opencv

道路检测相关研究多基于KITTI等车道公开数据集展开，由于车道与人行道存在颜色、材质和周围环境等差异，准确地检测出人行道区域成为一个需要解决的问题。本文将应用场景设置为室外人行道，提出了一种改进的基于多特征融合的人行道检测算法。首先使用SLIC超像素算法获取超像素图以减少噪声干扰和后续训练维度；然后计算各超像素块特征，利用新的Gabor滤波器纹理提取方法降低时间复杂度，并加入基于主成分分析（PCA）的光照不变空间特征和三维的深度梯度特征提高检测准确度，选用Adaboost分类器对融合的特征向量进行训练并预测人行道区域；最后采用马尔可夫随机场对分割结果进行优化。本方法是通用的，不依赖于道路外观和结构的先验，在创建的人行道数据集上进行实验，证明了该算法的有效性。

亚像素边缘定位论文，提 出了一种基于小波变换的三次样条插值亚像素边缘检测的方法，不仅计算量小。其定位精度可以迭到亚像素级，且具有较好 的抗 噪性能 ，在机械零件 尺寸测量 中有很 高的应 用价值

西安地铁规划图高清大像素