如何学习python进行图像处理

python 图像处理库？ hero 啊是 p i l 的一个分支，它提供了大量的图像处理功能，包括图片大小调整格式转换颜色调整图像增强滤镜应用等等。 hero 啊支持多种图片， 很多是包括 j p e g p n， g b m p j f t， i f f 相比 open c v c kate 一倍值等 p 肉简单易用，非常适合初学者学习。我们来演示一下如何使用 p 肉加载调整大小和 保存图像吧。但是需要注意的是啊，需要导入的是 p i l 模块，而不是 pro 模块。当然这只是 pro 提供的众多功能中的一部分，可以根据自己的需求使用它们来处理图像哦。

手把手教你完成小作业系列基于 open c v 的图像修复系统。哈喽，各位小伙伴晚上好，今天我们手把手教你完成小作业系列基于 open c v 的图像修复算法， 因为这个代码我已经写在博客里面了，能可以在博客找到我就行。这个 那我们接下来手把手教你安装环境，然后把这个代码运行起来。首先我们复制这个代码，直接复制， 复制完我们在一个文件夹里面，然后新建一个文件，新建一个拍子文件，这里我随便写 tst 测试吧。 ts， 然后把刚刚复制的代码复制进来， ctrlv， 然后接下来我们需要配置环境，配置环境我们需要用汤达的环境， 再打开这个 and ctrl 的终端， 以后属于我命令 c o， n d， a， 你们跟着我操作就行了。 c r e c r e a t 感恩。 嗯，名字修复吧。 python 版本是三点六的，等于三点六就行，然后回车。这个创建虚拟环境也 挺简单的，之前的视频也讲解过，这里等待他运行，用这个博客也写的很清楚了，用的是 fnn 还有 ns 算法， 待会我们把这个程序运行起来，就可以看到他的修复效果。这里还没写，等我录完视频，我再补充环境安装， 然后输入 y 确定，因为这个排件我安装过了， 就不用重新下载，他就直接从本地的下载就行了。以后我们需要复制这个命令，复制后面这两个 ctrl c， 然后找到这个项目的文件夹， 在这里直接打开，一般是在这里，然后在上面输入 c， m， d， 回车，然后把刚刚复制的命令粘贴到这里，然后回车， 然后就变成你刚出现的虚拟环境了，这样修复。接下来我们安装里面的环境，里面的环境都写在这里， 直接安装就行，然后 pip install 杠八 iq， 然后回车就行。 这个中端就这里等待它下载。安装完成就行了， 这里提示倒车。嗯，看一下什么情况。 vip 宿舍，把这个包看一下，他安装成功， 但没出结果， 可能这个包版本太高了，我们装低一点，装八点一点二呼吸，这里改成八点一点， 再输入这个，这里等待安装就行。趁着这个时间喝口屌丝饮料压压惊。这里已经成功下载完成了，等待，等待它加载。 嗯，加载完成之后，我们在 pychop 这里选择刚创业的虚拟环境解析器，设置这里，点开它， 然后添加康达环境现有的环境，这里等待他自动加载。刚刚创建的犀牛， 这里就刚创建的这个环境，一定要修复。点击他，然后确定 这里，等待他更新，然后确定，确定完我们回到 ts 这个文件，就刚刚复制的代码。这里这里等待他更新，等待解析器更新。加速中。 你们拿到蛋的可以看一下这个蛋，这里等到他 要直接运行，看看能不能成功。 ok， 成功出界面了，这里选择一张图像， 你选择这张这张这张看看。又点击开始又我们进行涂鸦一顿操作猛如虎。 以后按键盘的 t 键就是使用 f n n 修复方法按键盘的 t 键，然后回车，这等就可以修复了。看到修复效果了， 要擦掉，擦掉，要选择新的，看看一二三。这张要点击。开始 我们使用 ns 修复方法，键盘摁摁回车，这里 没有效果，因为我们没有涂鸦，哈哈。玩具一涂鸦一顿操作，然后按键盘的按键回折。五星上将迈克阿瑟说修复过的需要重新上传新的照片进行修复，不行重新选择一二三 开始修复。涂鸦按键盘的按键对着这个就是修复效果了。 好的，这期视频讲解到这里，如果对你有帮助的话，请点个小爱心，谢谢！你的爱心是我创作的动力。 ok， 如果有问题的话，评论区留言，我看到会回复的，谢谢！

首先我们先导入 plow 模块， plow 模块是拍摄中非常强大的图片处理模块，然后我们打开要处理的图片，注意这里图片路径中是有转移符号的，所以在前面加个二，避免被转移。我们先看一下这张原图， 我们先压缩一下图片的尺寸，这里用到了 subnel 的方法，注意 subnel 方法中设定的长框是不会影响原始图片的比例的。 然后我们调用 cover 的方法，这里指定参数为 l， l 是将图片转化成挥动模式，那这里还有个参数一，一是转化为二指的黑白模式。我们来看一下输出的结果吧。

在当前的数字化时代，产品图片在电子商务和市场营销中扮演着至关重要的角色。然而，为在线平台准备产品图片可能是一项耗时的任务。本视频将分享一个拍放脚本 用于自动化产品图片的图像处理工作流程。通过使用 python imaging library、 pill 和 ramble 库，可以实现。删除图片背景、裁剪图片以适应产品尺寸。调整图片大小，并创建具有特定大小和颜色的新画布小。本概述 今天的视频将按照以下步骤来执行脚本一使用 ram 库删除图片背景。一裁剪图片仅包含产品尺寸。一、调整裁剪后的图片到指定的大小，同时保持宽高比。一、 创建具有指定大小和颜色的新画布一将调整大小后的产品图片粘贴到新画布上。现在，请跟随视频一起深入了解代码吧。依赖和安装要运行脚本，需要安装 pill、 pillow 库和 ramber 库。你可以使用 pig 来安装他们。 黑屏 store pillow ramp 使用说明要使用该脚本，请按照以下步骤操作。一将你的产品图片放置在指定的文件夹盒子文件夹中。一、在脚本中更新 folder 变量时期指向包含你的产品图片的文件夹。 一、使用拍放解释器运行脚本。脚本将处理文件夹及其子文件夹中的所有产品图片，并应用前面提到的图像。处理步骤。处理后的图像将被 保存，并在原始文件名后附加 process 后缀。函数解释 appended fire name。 该函数会在输出图像文件名中附加一个 id， 它以原始文件名作为输入， 并返回附加了 process 后缀的修改后的文件名，这有助于区分处理后的图像和原始图像。 utter crop in my drink border 等于零。该函数通过删除任何不必要的空白或背景来自动裁剪图像。他接受一个输入图像 in 和一个可选的 border 参数默认为零。该参数用于在裁剪后的图像周围添加额外的填充。 他使用 ink get box 计算图像的边界框，将图像裁剪为边界框的内容，然后创建一个适当大小的新图像，以容纳裁剪后的图像和边框。最后， 他将裁剪后的图像粘贴到新图像上，并返回裁剪后的图像结果。 resizing me drink my scale 该函数可在保持宽高比的同时缩放图像。 他接受输入图像 in 和所需的缩放比例。 my scale 首先，函数会根据比较图像的高度和宽度来确定图像是纵向还是横向。然后，他使用所需的比例计算出相应的调整大小的尺寸。最后，他使用 ink resize 根据计算出的尺寸调整图像大小， 并返回调整大小后的图像。 resize canvas sink canvas sweet canvas height 该函数可调整画布大小，并将图像放置其中。他接受输入图像 in、 画布宽度 canvas sweet 和画布高度。 canvas height。 该函数会根据画布尺寸 与图像尺寸之间的差异，计算出将图像居中放置于画布上所需的位置。然后，他创建一个具有指定画布尺寸和根据图像模式确定的适当背景色的新图像。最后，他在计算出的位置将输入图像粘贴到新图像上， 并返回调整画布尺寸后的图像。 process files folder， 该函数可处理指定文件夹及其子文件夹中的文件。它以 folder 作为输入 函数，使用 as scandir 迭代便利文件夹中的每个条目。如果条目是一个文件，并且具有受支持的图像扩展明，它使用 image 欧本打开该图像。 然后他通过调用 appendate 函数生成输出路径。使用 ramp 库中的 remove 函数删除图像背景，自动裁剪图像， 调整图像大小，创建新画布，并将处理后的图像保存到输出路径。如果条目是一个目录，则他地规调用 process files 函数以处理子目录中的文件。总结本视频中，我们探讨了一个拍放脚本用于自动化产品图片的图像处理。 通过充分利用 pure 和 ramp 的功能，可以删除图像背景、裁剪图像、调整图像大小并创建新画布，以获得精美和专业的外观。 通过自动化这一工作流程，可以节省准备产品图片用于各种电子商务和市场营销平台的时间和精力。推荐书单拍葬从入门到精通微课金编版拍葬从入门到精通微课金编版使用通俗易懂的语言，丰富的案例， 详细介绍了拍放语言的编程知识和应用技巧。全书共二十四张，内容包括拍放开发、环境变量和数据类型、表达式、程序结构、序列字典和集合字符串 正则表达是函数类模块异常处理和程序调试进程和线程文件操作、数据库操作、图形界面编程、网络编程、外部编程、网络爬虫、数据处理等。 还详细介绍了多个综合实战项目，其中第二十四章为扩展项目在线开发，是一张纯线上内容全书，结构完整，知识点与视力相结合，并配有案例实战，可操作性强。视力源代码大都给出 详细注释，读者可轻松学习，快速上手。本书采用 oto 教学模式，线下与线上协同，以纸质内容为基础，同时拓展更多超值的线上内容。 读者使用手机微信扫一扫，即可快速阅读，拓展知识，开阔视野，获取超额实战体验。

给他一个图像风格迁移系统，他能让你顺利毕业。哈喽，各位小伙伴，今天我们演示必设低于深度学习的图像风格迁移系统。首先我们需要注册一个账号，这里我已经注册好了，直接登录就行了。 登录进主界面，我们需要选择一张需要迁移的照片，然后再选择一张风格图像，这里随便选择一张，然后点击进行迁移按钮，就可以对图像进行风格迁移了。这里等待模型进行图像风格迁移， 这里就是迁移的结果。接下来我们换一种风格进行迁移，再换一张内容照片， 这里的操作跟前面的一样，等待模型的迁移，然后再换一张梵高的风格图像进行迁移， 这里也是需要等待模型进行迁移。迁移完成。好的，闭色项目演示完毕，谢谢观看。

不知道大家有没有发现啊，我们在用 o n c b 来处理图像的时候呢，其实是有套路的啊，基本上就是先把我们的图像的对象传进去，然后呢再把后面那些参数跟进来，我们就可以进行处理了， 对不对？那所以呢，接下来我们来看一下这个图像的对象到底是什么？我们可以打印一下这个 image， 我们来把后面的代码全部注册掉，然后呢运行，哎，大家可以看到，哎，好像是一个列表吧，对不对？中国号啊？那么我们再来验证一下，我们外面套一个 type 函数吧， 这个函数就是可以拿到我这个变量所对应的数据类型的，然后再运行一下，哎，发现不 不是列表，它是个什么？它是个南派的 ndri， 那这玩意是个什么东西呢？其实这个就是这里面的 inpuls 南派， 然后 open c v 在处理图像数据的时候，其实底层啊，就是调用 nampai 这样一个第三方模块来进行操作的，所以如果我们 nampai 玩的熟的话，那么 oppo c v 玩的肯定也不差，所以接下来呢，我们来聊一下这个 nampai 到底怎么用？ 首先啊，按照惯例，如果你想导入这个安排这个模块的话啊，我们一般后面还在加个东西，就是 s n p， 那这个是什么意思呢？其实就是说我导入的是 number 模块，但是这个名字太长了，有五个字母， 我要给他起个别的名字，就叫 np， 就两个字母打起来比较舒服。然后呢，我们来运行一下，哎，发现没有问题，对吧？所以我们这个安排这个模块啊，是已经在里面了， 为什么呢？因为我们在安装 opencv 的时候，就已经顺带把它装上了，因为他是 opencv 的一个依赖。那这个安排怎么用呢啊？其实也很简单啊，我们先把这里的代码全注视掉啊，省的有干扰啊。 嗯， n p 啊， n p 点，然后呢，就会有很多很多这样的一些函数啊， 我先教大家一些比较简单的啊，比如说啊，我们有一个列表，对吧？里面有一二三四五六七，那么这个列表的数据他其实也 也可以很轻松地就转成 number pai 的一个数据，怎么转呢？就是 n p 点 re， 然后呢，我们可以用个变量把它存起来啊，比如说就叫 data， 然后呢，我们再来打印一下这个 data 走，你会发现，哎，打出来和列表是一样的，对不对？但其实它的类型 是什么呢？是南派的 nderi， 懂了吧？如果我想拿到这样一个 data， 它里面到底有几个数据的话，我们可以这样子，要么来个愣 data， 然后你会发现有七个，对不对？我这里确实是七个数据，这是其中一种写 法，还有一种写法呢，可以这个样子啊，比如说 data 点 shift， 然后中括号零， 那这个是什么意思呢？其实我们先看一下啊，看一下结果对不对？你看是七吧，然后呢， ship 中括号零，那么这个 ship 肯定是列表或者是个原组吧，那我们把这个中括号零删掉，再看一下， 可以看到啊，这是个圆组，圆组里面呢，就一个值啊，是一个七，对不对？所以呢，我们如果要真正把这个七拿出来的话，那就是 shift 零， 这个时候有的人可能会认为，哎，我这样写，这样写都可以，那么我为什么还要用这个 ship 来获取我这个 data 里面到底有多少个数据呢？啊？其实我们把格局打开就知道了，比如说我们的 data， 它不仅仅是一个一维列表，而是一个二维列表啊，走，然后呢，我这里再套个列表， 再投一个，那这样就变成了一个三行七列的一个矩阵，是不是？然后呢，我们再来运行一下，大家可以看到三行七列是不是出来了， 所以说这个点 shift 啊，其实就是用来描述我这样一个 number n 点 re， 它到底是一个怎样的一个形状，知道了吧？好，继续。如果说 我想这个样子，我要去算一下，我每一列全部加起来到底是一个什么样的一个结果，应该怎么办？那如果这个德塔它是一个列表啊，就是纯纯的列表， 比如说 data 二 data 啊，就是一个纯的列表，那么我们在计算每一列的一个加和的时候，我们是不是要写两重循环去搞啊？是不是很麻烦？ 但是呢，如果我们这个数据变成了 nampai 的 nda re 这样一个数据的话，那就简单了，因为 nanpa 的 nda re 其实可以看成是一个高级版的列表，它给我们提供了很多很多一些有用的功能啊，就比如说丧 n p 点上， n p 点上啊，如果我们把这个 deta 扔进来啊，我们来看一下它算出来的结果是什么？ 嗯，八十四，八十四的结果应该就是所有的值全部加起来。那如果我要算一下我刚刚所说的事情，就是每一列它的一个加和是多少，应该怎么办呢啊？其实很简单啊，就是后面还再加一个参数，叫做轴。 这个轴是什么意思呢？其实也非常简单啊，我们打个比方，一二三四五六七八九十十一十 啊，一二三四五，假设有这么一个矩阵，那么这个矩阵 他是有两个维度的，对不对？一个是行，还一个呢是列，那么行和列他们就看成是两个轴，那这个轴的话啊，行叫做零号轴啊，行呢叫做零号轴，然后呢 列的话啊，就是这个样子，横着来啊，叫做一号走。嗯，所以如果是说我想要去把每一列就是幺六幺加起来，二七二加起来，三八三加起来，那这个方向是不是 竖着来啊？竖着来就是零号轴啊，所以呢，这里这个轴填个零，然后呢我们再来试一下，你会发现拿到了一个列表， 我们数一下这个列表里面有几个值，一二三四五六七，是不是因为这里有七列啊？对不对？那一加一加一等于三，二加二加二等于六，三加三加三等于九，是不是就这么算出来？ 所以大家可以想一下，如果我这个轴这里填成一，结果应该是什么？是不是横着加 会有三个结果，对不对？你看二八二八二八，简单吧。好，如果我们这里把这个上换成别的函数啊，比如说命， 命的意思就是求君子的意思，那么我们这么一算的话，肯定就是横向上去算这样一个平均值， 你看是不是四四四啊？我总共是二十八，我除以七就是四吧，然后呢这里除以零，那是不是这个样子？ 所以说安排的 n、 d、 l、 e 啊，其实是很好用的一个东西，只要你用熟了，你会发现啊，比什么列表好用的多。再比如，如果我想把第二行的二三四和第三行的二三四全部改成零，应该怎么办？ 那如果是普通的列表的话，你可能会想着啊，要循环去搞，对不对？但是如果你是安排的 ndri 啊，那就不一样了啊，其实有简便操作的。 那首先呢，我先讲一下啊，安排的 three， 我怎么拿里面的数据？其实他的拿里面的数据和用这个列表是一样， 比如说我想拿第二行的第二列，这个值，也就是这个二的话，那其实就是根据缩影来就行了，那第二行那缩影就是一，第二列缩影也是一啊，那我们来打印一下啊， print 走，你看是二吧，那或者呢，还可以这么写，把中间这两个去掉，然后加个逗号， 你看也是二吧。如果我现在想要把二三四二三四一次性全部改成零，那么 number one 点 re 可以怎么做呢？其实啊，就要考虑到切片这个事了， 列表同样可以切片啊，但是南派的 ndri， 它的一个切片更加高级，怎么搞呢？首先切片跟列表是一样的，我们先把 二三四二三四切出来，那这个是第二行到第三行，对不对？那他的锁引啊，就是一到三， 对不对？那这是左臂右开的一个区间嘛，所以这里是三好，二三四那列上的，所以就是一到三，对不对？那所以呢，就是一到四好，我们来试一下， 确实可以切出来，对不对？但是我们要的效果是把二三三二三四全部改成零嘛，那怎么办呢？简单啊，我们后面只要跟个等于零就可以了， 那这行代码的意思就是把这一片全部改成零，改完之后呢，我们再来打印一下 data， 可以 看到你看二三四，二三四是不是变成零了？这比如列表舒服的多吧？再比如我想把这二三四二三四手对应的地方的数据呢，在原有的基础上，我再变大两倍，应该怎么改呢？简单啊，乘等于二， 然后呢再来试一下，你看二三四变成四六八了。其实安排的 ndri 给我们提供了很多很多有用的功能，来提升我们处理数据的一个能力，在这里呢我就不一一赘述了，因为实在是太多了， 在后面碰到了哪些功能要用的话我再详细说明。现在你只要知道南派的列瑞啊，其实就是一个高级版的高效率版的一个列表，而且呢它是 opencv 底层处理数据的一个数据结构就行了。

很多小学生都知道拍伞里有一只小海龟，这只小海龟可以画直线，画曲线，画色块，画花花草草，画阿猫阿狗，画一切你想要画的东西。但是你要有足够的耐心去设置代码里的参数。比如我画的这幅最伟大的作品二创图， 一共用到了一千多个参数，我趴在电脑前不断的测试和调整这些参数，眼睛都快要瞎了。 切，骗你的了，我可是个程序员，这个世界上最爱偷懒的职业群体，我怎么可能做这么机械的事情。你们看到的并不是我写的代码，而是我写的代码。写的代码， 我要做的就是告诉程序在哪里画，用什么颜色画，按什么顺序画，然后他就会帮我生成好一个用拍散海龟作图来进行绘画的程序。

好，咱们这一讲呢，学习如何用一号代码给图片去水印，大家看画面所示，现在这个图片是一张黑色的，右下角是不是有这个白色的水印呀？对吧？来啊，来自某平台。 好，那我们想用一行代码把这个水印给他去除上面的这些文字，还有图片，整体都不改变，应该怎么做呢？来打开我们的代码啊。第十七讲的代码，所有的代码都在咱们的置顶评论，那找不到的同学可以在后台找，我要 来导入 office 模块，然后 office 模块下 in my j 下面的 delete word， mark 啊，删除水印。 这里呢填写两个参数，第一个呢是我们这个图片的位置，就是有水印的，这张图片的位置包括这个图片的名字，好吧。第二个呢是你想 把这个图片保存在哪里？包括保存的图片的名字。那我这里呢填写的是这样一个位置， 大家看这里面有一张有水印的图片，等会运行完了呢，又出现一张没有水印的啊，我们做一个分屏， 然后运行一下代码，看一下效果。来右键运行。好，咱们的代码运行完了，大家是不是看到这里多出来了一张图片，而且他是完全去除了水印的，大家看一下这个效果怎么样啊？这是去除了水印的，大家看右下角是不是干干净净的 设这个位置啊，这是之前有水印的，对吧？对比一下立竿见影啊，大家赶紧拿到代码去试一下，喜欢视频可以点赞和收藏，我们下一讲再见。

各位小伙伴大家好，今天给大家带来一个从图片当中识别文字的拍摄项目。好，我们直接在代码当中进行讲解。 打开原代码我们可以看到这个整个程序只有五行代码，可以说非常的简洁。其中第一行是导入库，最后一行是打印输出，也就是说他整个这个原代码的核心代码只有三行。 好，这个实际上它使用的是我们这个潘豆 o c r 这一个非常知名的图片识别的第三方库。好，所以说我们首先要导入这个潘豆 o c r 这个库。好，因为它要发挥 作用的话，它还有一个依赖库，也就是潘豆潘豆。好。所以说第一步我们首先把潘豆潘豆和这个潘豆 o c r 这两个第三方库给他安装上。安装完成之后呢，使用就比较简单了，我们首先是生成一个潘豆 o c r 的实力化对象， 然后用这个对象来调用这个 o c r 函数。好，函数里面传递的就是我们要识别的图片的地址。这个在桌面上我准备了两个图片，刚刚这个呃代码里面写的是第一张图片的地址。好，我们打开看一下。 第一张图片呢，就是我在电脑上随便截的一个应用程序的一个说明。好，当然这个识别完成之后呢，它这个 name 就是他的结果对吧？实际上这个结果是包括文本和文本对应的位置信息的一些很很多的这个数据的。好，当然我这里只要保留文本内容， 不需要他的位置信息。所以说我又写了一行代码，只保留了文本，而且把文本内容放到同一个列表里面。好，最后呢，我们就打印输出这个列表来看一看它里面的内容。好，所以说整个代码逻辑非常简单。我们来运行一下，看看结果。 好，可以看到大概花了三秒钟就识别完成了。二点三 g b， 然后还有它的名字，这个软件的名字版本信息修改卸载。这两个汉字也 可以识别成功。好，可以看到没有错误，很快的就识别出来了。不仅识别了英文，还有这个中文也是可以识别的。好，当然这个图片比较小，内容也比较少。 我还准备了另外一个图片，也就是我随便找的一个酱油的一个配料表的说明书。可以看到里面有大段大段的汉字，还有这个英文和特殊符号，也就是百分号。好，我们再来识别一下，看还行不行，能不能识别成功。 好，我同样的，我复制一下他的位置。好，因为他也在桌面，所以说我们只需要修改一下名字就行了。 好，我们再来运行一下，大概 花了七秒钟他就识别完成了。好，可以看到汉字对吧？然后这个英文，还有这个特殊的百分号都能够完美的识别出来。好，而且只花了短短的六七秒钟， 可以说这个功能是相当相当强大的。好。不知道各位小伙伴有没有要识别的图片呢？赶快试一试吧。

大家好，我是大师。我们常常要用到各种底色的证件电子照，红底、蓝底或者白底，而假如你手上只有一种底色的证件照，你又不想再去拍，又不会 ps 怎么办？ 今天教大家用 opencv 合拍仓给你的证件照换底色，可以简单的分为以下几个步骤， 一、读取证件照片，并将其转换为 ajsv 颜色空间。二、创建一个眼膜来选择需要更改颜色的区域。三、对选择的区域应用颜色预值， 以便将他们从背景中分离出来。四、创建一个新的彩色背景，将其与分离的区域组合，以创建新的图像。五、 保存更改后的图像。以下是一个视力代码，可以根据需要进行调整，你学会了吗？

卷机神经网络的基本结构由以下几个部分组成输入层、卷机层、磁化层、激活函数层和全连接层。 曾卷机神经网络的核心是卷机层，卷机层的核心部分是卷机操作，对图像和绿波矩振作。内机的操作就是所谓的卷机操作，也是卷机神经网络的名字来源。 图中左边部分是原始输入数据，图中中间部分是滤波器 filter， 图中右边是输出的新的二维数据，中间滤波器 filter 与数据窗口做内机。其具体计算过程则是 在 c、 n、 n 中绿波起 filter 对局部输入数据进行卷机计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后，数据 窗口不断平移滑动，直到计算完所有数据。这个过程中有这么几个参数 a 深度 dep 神经元个数决定输出的 depth 厚度，同时代表滤波器个数。 b 不常 stride 决定滑动多少步可以到边缘。 c 填充至 zero 拍顶， 在外围边缘补充若干圈零方便从初始位置以不长为单位，可以刚好滑到末尾位置。 可以看到 a 两个神经元及 depth 等于二，意味着有两个滤波器。 b 数据窗口每次移动两个部长，取三乘三的局部数据及 strid 等于二， p zero padding 等于一。然后分别以两个滤波器 filter 为轴滑动数组进行卷机计算，得到两组不同的结果。左边是输入，中间部分是两个不同的滤波器 filter w 零 future w 一，最右边则是两个不同的输出。随着左边数据窗口的平移，滑动滤波器 future w、 future w 一对不同的局部数据进行卷机计算， 左边数据在变化。每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷机，这就是所谓的 cnn 中的局部感知机制。

那么我们就能够掌握批量处理图片的能力了。 ok， 那么如果这个图片被缩放到原来的一半以后的话，当然了，这个图片他在内存里面被说完了，这个操作是在内存里面进行的，因为他 open 把这多个点接不起读到内存里面来了，对吧？那我们写编程里面去处理任何文件，处理图片也好，包括后面我们要学到的处理 excel 表格也好，我们都要养成一个好习惯， 你打开一个原始文件之后，你处理完了之后的结果，你不要覆盖原来原来的文件，是可以什么要保存下来，不要破坏掉，万一的程序出了 bug 怎么办？把原来的文件破坏掉是不是就没有了呀？所以这个多个点洁癖期并不会被改变。他用一万年的 open 读到内存里面来，在这里虽然说放了一半，但是一万年他依然依然在内存里面的图片，他没有被保存到瓷盘上。那这个时候呢， 我们可以再用一 man 记点 safe， 把它重新保存一下。重新保存一个文件名，对吧？重新保存一个文件名，那这样子的话，哎，他就是嘛，就原来这个图片躲到内存里面缩小一半，然后重新再保存，保存，换一个文件名，他就不会覆盖掉以前的文件了，这才是一个好的习惯。然后这个时候 我们再来看一下运行结果，好，现在看到里面只有一张狗狗图片，对吧？ ok， 来看是不是多了一张图片，对吧？然后我们再来看这个图片，打开 这样看，看不出来，对吧？因为这个我显示器的分辨率的原因，这个在显示的本来就不是版本，但你看这个是尺寸，是不是缩了一半呢？两个图片对比尺寸是不是缩了一半，给大家再放大一点能看到吧？ 尺寸说了一半，所以呢，这样的话我们就具备了能够去批量处理图片的能力了，当然我现在演示的只是单张图片处理，对吧？单张图片处理想要把它变成批量图片处理怎么办呢？其实也有一个很容易的办法，对吧？也有个很容易的办法，那么我们只需要什么？ 需要把我们的批量图片那多张图片的路径全部放到一个数组里面，然后再用一个负二循环去迭代他，然后呢，对每一张图片都去做一个什么这样的缩放操作就可以了，对吧？每一张图片都去做一个缩放操作，这样的话就可以批量出图片了。 那怎么样把所有的图片放在一个数组里面呢？那么结合我们就是上一次学到的就是什么批量搜索文件的这个功能，是不是可以把一个文件所有的 gpg 图片找到，然后再把所有的 gpg 图片全部进行缩放，是不是就可以完成这个操作了呀？对不对？所以这是一个很好的方法哈。当然了，在我们这边除了可以把图片进行缩放以外， 除了可以把图片进行缩放以外，我们还可以给图片增加一些其他的功能，比如说我们给他来一个 fight， 加一个滤镜也是可以的，那么呢，他支持很多很多类型的滤镜，只不过如果我要 使用滤镜的话，那么这个时候呢，我们在倒包的时候，我们还再再倒一包这个 pil 里面，他还支持其他的包，对不对？比如说有一个专门的模块叫做 imagine fighter， imagine fighter， 那么这个呢？就是我们的滤镜模块，那它默认提供了很多滤镜，比如说 imagine fighter 点，那我要在 e magi 上面英语 用滤镜，用什么滤镜呢？这个时候比如说我叫我用最简单的来个模糊吧，对吧？我来个模糊，对吧？那这个时候呢，这个照片就会变模糊，所以呢我这里就来一个来个模糊的狗狗照片，对吧？好，再来一下这个程序，那么他还会再生成一个图片， 大家看，哎，这个时候来一个模糊的狗狗，那这个模糊的狗狗，我们如果来和这个原始的狗狗照片来对比了，你看这个图片是不是明显就模糊一些，这个明显就清晰些啊？他们尽管他们图片大小一样。 当然这个模糊的程度还可以进一步再设置，因为滤镜还可以有很多参数，对吧？滤镜还可以有很多参数，那具体的如果大家要对这个图片进行精确精确的操作的话，可以去查询一下，我们 pl 的是官方文档和手册哈。

个猫狗儿分类，然后主要的话这个文档里面的话写的很清楚，一共写了六页哈，就每个文件是干什么的，然后一个流程是什么，然后创新点，创新点的话就是在这里做了一个数据增强，就看代码吧。就数据增强之前我们的一个训练， 嗯，这个是模型的一个结构啊，数据正常的那个训练的话可以看到，就是说我们的这是训练记录，然后我们可视化出来的话，训练的和验证的 accurate 相差比较大，很明显就过礼盒了。 los 的话，验证 los 还在不断上升，这也是过滤盒的一个现象，所以说在不做数据增强的时候存在过滤盒。所以说的话，我们要去做一个数据增强去解决这个问题。那下面的话做了六个数据增强，分别是 这里是这是原始图像，就是说拿五张图片进行一个可视化，两张狗，三张猫的图像，然后这个是一个 resize， 就是说图像的一个尺寸的一个 res， 一个重整，然后一个旋转 recession 可以看到角度的旋转， 然后平移变换，就是说你看这平移上去，然后下面的像素用宁静的填充，然后是一个缩放， 手放可以看到就有明显一个变形，然后一个颜色通道的变化，颜色通道的变化，嗯，在这里可是画出来不是很明显，但他的一个里面的一个三通道，其实是发生了变化的 那一个翻转可以看到，就是说嗯，翻转的话就是图像的一个角度，一个翻转可以看到是猫是这个方向的， 翻转过来是这个样子。然后数据的一个增强之后，我们对数据增强之后的一个数据进行一个训练，就可以看到 我们解决了过滤和这个现象。验证和训练的 accuracy 比较接近，然后并且 los 的话也是比较接近的，并且有一个下降的一个趋势。在这里只训练二十 gap， 你可以训练多个 f 去看一下。然后从原测试上的准确率从百分之六十九可以看到，测试上我们在之前之前有六十九，然后之前达到百分之七十二左右 啊。报告的话也把这些点给提成就出来了。

可以看到这三张图片拼接在一起之后，基本上看不出他有任何拼接过的痕迹。哈喽，大家好啊，这一期视频来给大家分享一个拼接图片的库，叫 stitching， 熟悉 opencv 的朋友应该对这个库不陌生，在这里声明一下，我说的图片拼接并不是把两张图片简单的拼接在一起，而是通过类似于 ps 智能填充的方式来实现两张图片的拼接。首先我们看一下这个案例中三张图片， 可以看到这三张图片中有很多重叠的部分。接下来我们使用这个库把它们拼接好，看一下最终的结果会是什么样子。它的用法非常简单，首先导入这个库，然后我们准备好这些图片的路径，放到一个列表中，然后我们先通过 stitching 点 stitcher 实力画一个 stitch 对象，然后再通过这个对象的 stitch 方法把这些图片进行拼接就可以了，也就三行代码，如果你想写的更简洁，可能就一行代 代码就结束了。这个函数呢？大家可以到 github 官网里面看到的例子，例子里面有完整的代码，我们运行一下，看一下结果。 可以看到这三张图片拼接在一起之后，这些重叠的部分他是处理的非常好的，基本上看不出他有任何拼接过的痕迹。在这个案例中，除了前面提到的三张图片，我们再加了一个噪声的图片，这个图片跟前面三张图片没有任何关系。我们看一下这个噪声图片， 可以看到这张图片跟前面三张图片是没有任何关联的。我们还是使用同样的写法把这四张图片进行拼接，我们看一下他会怎么处理，可以看到这个结果跟上一次运行的结果是一模一样的， 也就是说这个库他可以去除其他的一些干扰因素的图片，只要这个图片在总体上是跟其他图片是没有任何关联的，他是不会参与这个图片的拼接的。

恭喜你发现饱了， 这里函数参数要理解清楚，一不小心图像就受损严重。

大家不要对我有什么过高期待，昨天发了个视频，发现挺多人想学 opensv 的教程，信号大干了视频也在录了。这个 opensv 系列教程是面向小白的图像处理入门教学，只是教 怎么去掉包不减算法和原理，但是我会尽量说清楚每个方法是干什么的，各个参数是什么意思，什么情况下可以用来做什么，每个知识点多举点例子来加深理解，帮助大家 快速入门，快点上手，用 open cv 做点小东西，仅此而已。