Python 이미지 소개 튜토리얼: 권장되는 Python 이미지 소개 튜토리얼

이미지 미러링은 이미지의 모양을 변경하지 않습니다. 이미지 미러링 변환에는 수평 미러링, 수직 미러링, 대각선 미러링의 세 가지 유형이 있습니다. 이미지의 크기가 M×N이라고 가정하면 수평 미러링은 I = iJ = N - j + 1 공식에 따를 수 있습니다. 수직 미러링은 I = M - i + 1J = j 공식에 따라 계산될 수 있습니다. 대각선 미러는 I = M - i + 1J = N - j + 1 공식에 따라 계산될 수 있습니다. OpenCV의 좌표는 주목할 가치가 있습니다. [0,0]부터 시작하므로 수식에서 +1은 프로그래밍할 때 -1로 변경해야 합니다. 여기서 작동 환경은 다음과 같습니다. Python은 Python2.7.6입니다. numpy의 OpenCV2.4.10 버전은 numpy-입니다. 1.9.1-win32-superpack-python2.7. 다음 코드는 여전히 특정 프로그램의 예로 baby Meitu를 사용합니다. import cv2.cv as cv. 이미지 = cv.LoadImage('angelababy.jpg',1) size =

1. Python에서 미러링을 구현하는 방법

소개: 이 문서에서는 Python 이미지 처리의 미러링 구현 방법을 설명합니다. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 구체적인 분석은 다음과 같습니다. 이미지의 거울상 변화는 이미지의 모양을 변경하지 않습니다. 이미지 미러링에는 수평 미러링, 수직 미러링, 대각선 미러링의 세 가지 유형이 있습니다. 이미지 크기가 M×N이라고 가정하면

2 공식에 따라 수평 미러링을 수행할 수 있습니다. 회색조 변환 및 이미지 배열 작업 방법

소개: 이 문서는 주로 Python 이미지 회색조 변환 및 이미지 배열 작업에 대한 관련 정보를 소개합니다. 도움이 필요한 친구는

3. 이미지 텍스트 인식

소개: 최근에 이미지 텍스트 인식 도구에 대해 생각해 봤습니다. 중국에서 상대적으로 강력한 한왕OCR인 OCR이 생각났습니다. 그렇다면 파이썬의 도움으로 이를 달성할 수 있을까요?

4.

Python 이미지 처리 역색상 구현 방법

소개: 이 글에서는 Python과 OpenCV의 결합 및 numpy 관련 기술을 사용하여 그림을 조작하는 데 필요한 Python 이미지 처리 역색상 구현 방법을 주로 소개합니다.

5를 참조하세요.

Python 이미지 회색조 변환 및 이미지 배열 작업

소개: 이 문서에서는 주로 Python 이미지 회색조 변환 및 이미지 배열 작업을 소개합니다. 참고하세요

6.

Python 이미지 처리 미러링 구현 방법

소개: 이 글에서는 주로 Python 이미지 처리의 미러링 구현 방법을 소개하고, 구체적인 동작 방법에 대해서는 미러링 구현 원리를 분석합니다. , 도움이 필요한 친구들은 참고하세요

[관련 Q&A 추천]:

파이썬 이미지 처리, 화이트 밸런스

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