主要介绍了Python图像处理之图像的缩放、旋转与翻转实现方法,结合实例形式分析了Python使用resize()、rotate()及transpose()等函数进行图像的缩放、旋转及翻转相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

资源包括结构化随机森林的模型权重文件与基于opencv的实现代码 基于论文：Fast Edge Detection Using Structured Forests.

ImageProcessing-Python 该资源为作者在CSDN的撰写Python图像处理文章的支撑，主要是Python实现图像处理、图像识别、图像分类等算法代码实现。该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望该资源对您有所帮助，一起加油！ 前文参考： 希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~ 原博客参考地址： 后续会尝试结合深度学习进行更深入的研究。 CSDN Eastmount 杨秀璋 2021-05-09 效果图：

基于OpenCV下纯色背景图片批量更换复杂背景

单张图片的图像风格迁移，包含图像已训练完成的数据模型，可以进行输出图片的质量选择，进行照片，背景图风格转换学习。

包含代码，测试数据图片，测试结果

python自定义编写调用函数实现hough变换和canny算子的实用操作源码以及各个文件汇总

图像拼接 python中关于图像拼接的方法比较多，个人推荐使用Numpy中的原生方法（concatenate、hstack、vstack），如下所示： # -*- coding:utf-8 -*- ''' 图像（水平、垂直）拼接 ''' import cv2 import numpy as np # 读取图像并重置图像大小，使两图像宽高保持一致 img1 = cv2.resize(cv2.imread("./images/5.jpg"), (640, 480)) img2 = cv2.resize(cv2.imread("./images/2.jpg"), (640, 480)) # 方式

BM3D-Denoise-master.rar

使用opencv实现图像旋转，缩放，翻转，美颜，加噪，图像模糊化，滤镜，加解密，水印，人脸检测等功能，水印的实现还调用了PIL库，涉及PIL和opencv图片格式的转换，Tkinteger模块构建系统界面。