06 2018 档案
摘要：tensorflow常用函数 TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU
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摘要：改进了一下下：
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摘要：__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np from PIL import Image import pytesseract #pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = 'C:/Program Files (x86)/Tesseract-ORC/tesseract' def recogniz...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 # 基于拓扑结构来发现和绘制（边缘提取） 5 # cv.findContours() 发现轮廓 6 # cv.drawContours() 绘制轮廓 7 # 使用梯度 ，不需要阈值了就 8 9 def edge_demo(image): 10 ...
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摘要：__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np def erode_demo(image): print(image.shape) gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv....
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 #-----------------霍夫变换--------------------- 5 #前提条件： 边缘检测完成 6 def line_detection(image): 7 gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 def lapalian_demo(image): #拉普拉斯算子 6 #dst = cv.Laplacian(image, cv.CV_32F) #内置函数来实现 7 #lpls = cv.convertScaleAbs(dst) ...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 def lapalian_demo(image): #拉普拉斯算子 6 #dst = cv.Laplacian(image, cv.CV_32F) #内置函数来实现 7 #lpls = cv.convertScaleAbs(dst) ...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 # 高斯金字塔 5 #金字塔 原理 ==》 高斯模糊+ 降采样 6 #金字塔 原理 ==》扩大+ 卷积 7 #降采样 取图像的 偶数行偶数裂 生成的图 8 9 def jinzita( level ,img ): 10 temp = img....
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摘要：__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------二值化（黑0和白 255）------------- #二值化的方法（全局阈值 局部阈值（自适应阈值）） # OTSU #cv.THRESH_BINARY 二值化 #cv.THRESH_BINARY_INV(黑白调换) #cv.THRES_TRUNC 截断 d...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 # 边缘保留滤波 十分重要（美颜的核心） 5 # 高斯双边模糊（考虑到了像素之间差异） 6 7 #双边模糊 ， 边缘差距大的保留 8 def bi(img): #美颜滤镜 9 dst = cv.bilateralFilter(img , 0,...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 from matplotlib import pyplot as plt 5 6 def plot( img): 7 plt.hist(img.ravel() , 256 ,[0 ,256]) 8 print(img.ravel()) #...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 #高斯模糊 基于权重（卷积） 5 #高斯模糊 去燥效果很好 6 7 #高斯模糊 8 def guss_blur(img): #去燥 基于卷积 9 dst = cv.blur(img , (5 ,5)) #卷积核大小（1*3） 10 ...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 #泛洪填充 从一个点开始 ，填充周围和他相似的点，直到遇到一个边界 5 #例子 油漆桶 工具 6 #创建mask 必须是像素 +2 ， 单通道 类型uint8 mask为遮罩层 ，填充部分必须设置为0 ，mask必须设置为1 7 8 def RO...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 #均值模糊 中值模糊 自定义模糊（卷积） 5 #卷积原理 6 7 #均值模糊 8 def blur(img): #去燥 基于卷积 9 dst = cv.blur(img , (5 ,5)) #卷积核大小（1*3） 10 cv.i...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 #前提需要运算的图像大小和类型完全相同 5 #算术运算 加减乘除 6 #逻辑运算 与 或 非 7 #。。。等等 8 #-----------算术运算---------------- 9 cv.add()#加（黑0 白255） 10 cv.subtrac...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 def color_space( img ): 6 gray_img = cv.cvtColor(img , cv.COLOR_BGR2GRAY) #色彩空间转换 7 hsv_img = cv.cvtColor(img , cv.CO...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 import numpy as np 4 5 image = cv.imread("1.JPG") #获取图 6 7 image_height = image.shape[0] 8 image_width = image.shape[1] 9 image_channel = image.s...
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摘要：1 __author__ = "WSX" 2 import cv2 as cv 3 # 这里的文件是图片或者视频 4 def Save_File( image ): 5 cv.imwrite("1.png", image) #保存 6 7 def get_image_info( image ): #获取图像属性 8 print(""" 9 图像的...
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