Category: Python图像处理

Python 中的可视化工具介绍

几周前,R语言社区经历了一场关于画图工具的讨论。对于我们这种外人来说,具体的细节并不重要,但是我们可以将一些有用的观点运用到 Python 中。讨论的重点是 R 语言自带的绘图工具 base R 和 Hadley Wickham 开发的绘图工具 ggplot2 之间的优劣情况。

Programming Computer Vision with Python (学习笔记五)

SciPy库,与之前我们使用的NumPy和Matplotlib,都是scipy.org提供的用于科学计算方面的核心库。相对NumPy,SciPy库提供了面向更高层应用的算法和函数(其实也是基于NumPy实现的),并以子模块的形式组织,每个子模块对应不同的应用领域

Programming Computer Vision with Python (学习笔记四)

一个特征脸(Eigenface,也叫标准脸)其实就是从一组人脸图像应用PCA获得的主成分特征向量之一,下面我们能验证,每个这样的特征向量变换为二维图像后看起来有点像人脸,所以才被称为特征脸,计算特征脸是进行人脸识别的首要步骤,其计算过程其实就是PCA。

Programming Computer Vision with Python (学习笔记三)

PCA(Principal Component Analysis,主成分分析或主元分析)是一种算法,PCA的结果是用尽可能少的特征数据来表达最多的原始图像的本质结构特征。即使它会丢失一部分原始图像的特征表达,但它仍然是很有用的处理技巧,也很常用,特别在计算机视觉和人脸识别方面。

Programming Computer Vision with Python (学习笔记一)

先介绍基本的图像处理,包括图像的读取、转换、缩放、导数计算、画图和保存,这些知识将为后面内容的学习打下基础。
作者选择Python编写例子,并使用一个叫PIL(Python Imaging Library)的第三方图像处理库。

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