4.3 倾斜校正 虽然标准的车牌字符应为水平依次排列，但是由于放置不当或车身前进方向与 图像采集设备不在同一条直线上等原因，会造成图像中的车牌倾斜、扭曲。因为一 个倾斜的数字或字母的识别和一个很正的数字或字母的识别是有很大差别的，所以 车牌定位之后要进行倾斜校正。一般情况下，倾斜校正有两步，第一步是找出倾斜 的角度；第二部是进行坐标变换，得到校正后的图像。 4.3.1 倾斜角度的计算 目前常用的计算倾斜角度的方法有两种，一种是 Hough 变换来找出倾斜的角 度，一种是利用投影的方法来找出倾斜的角度。另外还有 Radon 变换方法等，这里 主要介绍前面两种方法。 1）Hough 变换 Hough 变换[24]（Hough Transform，HT）作为一种预处理算法，是由 Paul Hough 在 1962 年提出的一种检测和定位直线或者解析曲线的方法，目前是直线检测的重 要工具。这种方法针对有噪图像有很好的稳定性和鲁棒性，可以并行实现。 Hough 变换提取直线法是一种变换域直线提取法，它把直线上的点的坐标变换 成过点的直线的系数域，利用了共线和直线相交的关系，使直线的提取问题转化为

通过面向嵌入式编码器的MULTI工具箱，Simulink用户可以使用行业领先的Green Hills Optimizing C / C ++编译器轻松生成和编译优化的代码，并通过MULTI:registered:IDE在其内置指令集模拟器或嵌入式IE上运行编译后的代码。嵌入式处理器。 然后，可以根据Simulink的模拟测试来验证以这种“处理器在环”（PIL）方式运行的代码的结果和行为。 程序完成后，用户可以在各种使用情况下，与Simulink分开使用MULTI Integrated Development Environment（IDE）中的完整功能集： 使用MULTI IDE和TimeMachine进行多核调试，运行控制和分析： -具有操作系统意识的多核调试器，适用于完整性RTOS，μ-velOSityRTOS，Linux和其他操作系统-MISRA C一致性检查器-使用TimeMachine Suit

用于虚拟机下载pil

本文实例讲述了python通过pil模块将raw图片转换成png图片的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： python通过pil模块将raw图片转换成png图片，pil中包含了fromstring函数可以按照指定模式读取图片信息然后进行保存。 rawData = open("foo.raw" 'rb').read() imgSize = (x,y) # Use the PIL raw decoder to read the data. # the 'F;16' informs the raw decoder that we are reading # a little endian,

python 实现将矩形图片裁剪为圆形图片，比如矩形像素为384*240，可实现裁剪后的圆半径为120

python2.7 库PIL在apache2.4+django1.3中发布时。 PIL出现： The _imaging C module is not installed 错误 请安装这个版本的PIL库

主要介绍了python利用蒙版抠图(使用PIL.Image和cv2)输出透明背景图,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一个python的图形处理库 The Python Imaging Library (PIL) adds image processing capabilities to your Python interpreter. This library supports many file formats, and provides powerful image processing and graphics capabilities.

主要介绍了用python按照图像灰度值统计并筛选图片的操作(PIL,shutil,os)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

在处理图像的时候经常是读取图片以后把图片转换为灰度图。作为一个刚入坑的小白，我在这篇博客记录了四种处理的方法。 首先导入包： import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf from PIL import Image 方法一：在使用OpenCV读取图片的同时将图片转换为灰度图： img = cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) print(cv2.imread(imgfile, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)结果如下：) print('大小：{}'.forma