Удаление красного, зеленого и синего канала из цветного изображения в Python
Чтобы удалить красный канал из цветного изображения, считайте изображение в массив BGR с помощью cv2.imread() и присвойте нули 2D-массиву, соответствующему красному каналу.
В этом примере мы удалим красный канал со следующего изображения.
Ознакомиться подробнее c удалением других каналов можно здесь.
Чтобы удалить красный канал из цветного изображения, считайте изображение в массив BGR с помощью cv2.imread() и присвойте нули 2D-массиву, соответствующему красному каналу.
В этом примере мы удалим красный канал со следующего изображения.
Ознакомиться подробнее c удалением других каналов можно здесь.
Регулировка контрастности, резкости и яркости изображения
В следующем примере мы изменим контраст изображения с коэффициентом 1, что дает исходное изображение. Затем с коэффициентом 1,5, что увеличивает контраст изображения. А затем с коэффициентом 0,5, что делает изображение серым.
Ознакомиться подробнее можно здесь.
В следующем примере мы изменим контраст изображения с коэффициентом 1, что дает исходное изображение. Затем с коэффициентом 1,5, что увеличивает контраст изображения. А затем с коэффициентом 0,5, что делает изображение серым.
Ознакомиться подробнее можно здесь.
Добавление или смешивание двух изображений с использованием OpenCV в Python
Вы можете добавить или смешать два изображения, используя opencv с помощью метода cv2.addWeighted().
В следующем примере мы возьмем два изображения и сложим их.
Ознакомиться подробнее можно здесь.
Вы можете добавить или смешать два изображения, используя opencv с помощью метода cv2.addWeighted().
В следующем примере мы возьмем два изображения и сложим их.
Ознакомиться подробнее можно здесь.
Удаление пробелов в начале и конце строки
Чтобы удалить пробелы, присутствующие в начале и в конце строки, вы можете использовать метод strip() для строки.
В следующем примере мы присваиваем переменной строку, в начале и в конце которой есть пробелы. Затем мы используем метод strip(), чтобы удалить пробелы вокруг строки.
Чтобы удалить пробелы, присутствующие в начале и в конце строки, вы можете использовать метод strip() для строки.
В следующем примере мы присваиваем переменной строку, в начале и в конце которой есть пробелы. Затем мы используем метод strip(), чтобы удалить пробелы вокруг строки.
Функция cv2.blur()
Вы можете размыть изображение в Python с помощью функции OpenCV cv2.blur().
Выше приводится простой пример, в котором нужно размыть изображение и сохранить его.
Ознакомиться подробнее можно здесь.
Вы можете размыть изображение в Python с помощью функции OpenCV cv2.blur().
Выше приводится простой пример, в котором нужно размыть изображение и сохранить его.
Ознакомиться подробнее можно здесь.
Что выведет код сверху?
Anonymous Quiz
14%
1, 2, 3, {'x': 4, 'y': 5}
43%
1 (2, 3) {'x': 4, 'y': 5}
22%
1, 2, 3, 'x=4', 'y=5'
21%
1, 2, 3, 4, 5
Как проверить, содержит ли строка только буквы в Python?
Чтобы проверить, содержит ли строка только буквы алфавиты, используйте для строки функцию isalpha(), которая возвращает логическое значение. Возвращаемое значение True – если строка содержит только алфавиты, и False – если нет.
Создадим строку и проверим, содержит ли строка только буквы.
Чтобы проверить, содержит ли строка только буквы алфавиты, используйте для строки функцию isalpha(), которая возвращает логическое значение. Возвращаемое значение True – если строка содержит только алфавиты, и False – если нет.
Создадим строку и проверим, содержит ли строка только буквы.
Как преобразовать цветное изображение в черно-белое
Иногда может потребоваться преобразовать изображение в двоичное. Другими словами, вам нужно преобразовать цветное изображение или изображение в оттенках серого в черно-белое изображение.
В следующем примере мы прочитаем следующее цветное изображение, используя cv2.imread() в качестве изображения в градациях серого, а затем применим функцию к массиву изображений.
Подробнее ознакомиться можно здесь.
Иногда может потребоваться преобразовать изображение в двоичное. Другими словами, вам нужно преобразовать цветное изображение или изображение в оттенках серого в черно-белое изображение.
В следующем примере мы прочитаем следующее цветное изображение, используя cv2.imread() в качестве изображения в градациях серого, а затем применим функцию к массиву изображений.
Подробнее ознакомиться можно здесь.
Преобразование значений словаря в список в Python
В следующей программе у нас есть словарь, инициализированный тремя парами ключ:значение. Мы будем использовать метод dict.values() для получения объекта dict_values. Мы передаем метод в качестве аргумента конструктору list(), который возвращает список значений.
В следующей программе у нас есть словарь, инициализированный тремя парами ключ:значение. Мы будем использовать метод dict.values() для получения объекта dict_values. Мы передаем метод в качестве аргумента конструктору list(), который возвращает список значений.
Фильтрация нежелательного содержимого
Регулярные выражения также можно использовать для фильтрации определенных слов из комментариев к сообщениям, что особенно полезно в сообщениях в блогах и социальных сетях.
В следующем примере показано, как можно отфильтровать предварительно выбранные слова, которые пользователи не должны использовать в своих комментариях.
Регулярные выражения также можно использовать для фильтрации определенных слов из комментариев к сообщениям, что особенно полезно в сообщениях в блогах и социальных сетях.
В следующем примере показано, как можно отфильтровать предварительно выбранные слова, которые пользователи не должны использовать в своих комментариях.