python照片
⑴ python3.6怎么读取照片的均值
计算图像均值是图像预处理中的常见操作，你可以考虑利用RGB的信息来计算出来。
import os
import cv2
from numpy import *
img_dir='d:\\'
img_list=os.listdir(img_dir)
img_size=224
sum_r=0
sum_g=0
sum_b=0
count=0
for img_name in img_list:
img_path=os.path.join(img_dir,img_name)
img=cv2.imread(img_path)
img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)
img=cv2.resize(img,(img_size,img_size))
sum_r=sum_r+img[:,:,0].mean()
sum_g=sum_g+img[:,:,1].mean()
sum_b=sum_b+img[:,:,2].mean()
count=count+1
sum_r=sum_r/count
sum_g=sum_g/count
sum_b=sum_b/count
img_mean=[sum_r,sum_g,sum_b]
print img_mean1
⑵ python如何进行图像比对
importImage
importImageChops
im1=Image.open('1.jpg')
im2=Image.open('2.jpg')
diff=ImageChops.difference(im1,im2).getbbox()
printa+b+'is:'+str(diff)
⑶ 如何使用python给照片批量重命名
用 os.walk遍历照片目录，获取到所有文件名，然后用 rename就可以了。
⑷ 如何用python实现读取八张照片
每张图像是一个二维矩阵（灰度图像）或者三维张量（彩色图像）。计算均值的话可以用
1
2
import numpy as np
np.mean()
这个函数的功能可以查看你的python库，help(np)即可（或者help(numpy)）。
⑸ python存储图是画一遍吗
是。
在for循环语句中，每循环一次就要生成一张图片，可以按照以下方法将照片自动保存：1.plt.savefig("D:/figures/temp{}.png".format(i))2.plt.clf()...
⑹ 请教在PYTHON中拍摄到的图片不能保存到指定的文件夹中
mport cv2
import numpy as np
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
file = open('label_1.txt', 'r')
for line in file.readlines():
line_array = line.split(' ')
img= cv2.imread(r'E:\MMW\test_set\test1\%s' %(line_array[0]))
filename = r'C:\MMW\%s' %(line_array[0])
print(filename)
cv2.imwrite(filename, img)
file.close()
⑺ Python上传图片到OSS后图片变成几B
照片变成2B的。
OSS系统即操作支持系统，是电信业务开展和运营时所必需的支撑平台。
OSS是电信运营商的一体化、信息资源共享的支持系统，它主要由网络管理、系统管理、计费、营业、账务和客户服务等部分组成，系统间通过统一的信息总线有机整合在一起。
操作与支持系统包括操作维护中心和网络管理中心。它负责全网的通信质量及运行的检验和管理，记录和收集全网运行中的各种数据的情况。
它对全网内各设备之间都有连接线，并对各设备执行监视和控制的职能。
⑻ python跑代码需要处理的图片吗
需要处理。
因为要处理大量图片，首要任务是收集待处理图片，对于相机拍摄的照片，可以直接使用原图，这样做有两个优点：一是保证图片在尺寸修改之前不会有画质损失，二是原始图片中包含很多有用的信息，比如有规则的文件名，拍摄时间等，这在本文的为图片添加文本信息部分会详细介绍。
⑼ python 不同时间拍摄的图片如何对比差异
比较不同
使用PIL（Pillow library）库
安装 pip install pillow，然后直接用其中的ImageChops函数- from PIL import Imagefrom PIL import ImageChops
- def compare_images(path_one, path_two, diff_save_location):
- """
- 比较图片，如果有不同则生成展示不同的图片
- @参数一: path_one: 第一张图片的路径
- @参数二: path_two: 第二张图片的路径
- @参数三: diff_save_location: 不同图的保存路径
- """
- image_one = Image.open(path_one)
- image_two = Image.open(path_two)
- diff = ImageChops.difference(image_one, image_two)
- if diff.getbbox() is None: # 图片间没有任何不同则直接退出
- return
- else:
- diff.save(diff_save_location)
- if __name__ == '__main__':
- compare_images('/path/to/瀑布.jpg', '/path/to/瀑布改.jpg', '/path/to/不同.jpg')
结果，底部的不同被显示出来了
⑽ Python如何图像识别
首先，先定位好问题是属于图像识别任务中的哪一类，最好上传一张植物叶子的图片。因为目前基于深度学习的卷积神经网络（CNN）确实在图像识别任务中取得很好的效果，深度学习属于机器学习，其研究的范式，或者说处理图像的步骤大体上是一致的。
1、第一步，准备好数据集，这里是指，需要知道输入、输出（视任务而定，针对你这个问题，建议使用有监督模型）是什么。你可以准备一个文件夹，里面存放好植物叶子的图像，而每张图像对应一个标签（有病/没病，或者是多类别标签，可能具体到哪一种病）。
具体实现中，会将数据集分为三个：训练集（计算模型参数）、验证集（调参，这个经常可以不需要实现划分，在python中可以用scikit-learn中的函数解决。测试集用于验证模型的效果，与前面两个的区别是，模型使用训练集和验证集时，是同时使用了输入数据和标签，而在测试阶段，模型是用输入+模型参数，得到的预测与真实标签进行对比，进而评估效果。
2、确定图像识别的任务是什么？
图像识别的任务可以分为四个：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割，有时候是几个任务的结合。
图像分类是指以图像为输入，输出对该图像内容分类的描述，可以是多分类问题，比如猫狗识别。通过足够的训练数据（猫和狗的照片-标签，当然现在也有一系列的方法可以做小样本训练，这是细节了，这里并不敞开讲），让计算机/模型输出这张图片是猫或者狗，及其概率。当然，如果你的训练数据还有其它动物，也是可以的，那就是图像多分类问题。
目标检测指将图像或者视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，并确定目标的具体位置。比如，想要确定这只狗所佩戴的眼睛的位置，输入一张图片，输出眼睛的位置（可视化后可以讲目标区域框出来）。
看到这里，应该想想植物叶子诊断疾病的问题，只需要输入一整张植物叶子的图片，输出是哪种疾病，还是需要先提取叶子上某些感兴趣区域（可能是病变区域），在用病变区域的特征，对应到具体的疾病？
语义分割是当今计算机视觉领域的关键问题之一，宏观上看，语义分割是一项高层次的任务。其目的是以一些原始图像作为输入，输出具有突出显示的感兴趣的掩膜，其实质上是实现了像素级分类。对于输入图片，输出其舌头区域（注意可以是不规则的，甚至不连续的）。
而实例分割，可以说是在语义分割的基础上，在像素层面给出属于每个实例的像素。
看到这里，可以具体思考下自己的问题是对应其中的哪一类问题，或者是需要几种任务的结合。
3、实际操作
可以先通过一个简单的例子入手，先了解构建这一个框架需要准备什么。手写数字识别可以说是深度学习的入门数据集，其任务也经常作为该领域入门的案例，也可以自己在网上寻找。