我使用python的opencv3通过anaconda安装它使用:conda安装-cmenpoopencv3=3.2.0但是当我用它来将图片转换为灰度时，比如:importcv2importmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimage=cv2.imread('opencv_logo.png')image1=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_RGB2GRAY)print(image.shape)print(image1.shape)plt.imshow(image1)我不知道为什么:我使用windows+minicond
假设我有一个值在0到1范围内的2DNumpy数组，它表示灰度图像。然后如何将其转换为PILImage对象？到目前为止的所有尝试都产生了极其奇怪的散乱像素或黑色图像。forxinrange(image.shape[0]):foryinrange(image.shape[1]):image[y][x]=numpy.uint8(255*(image[x][y]-min)/(max-min))#CreateaPILimage.img=Image.fromarray(image,'L')在上面的代码中，numpy数组图像通过(image[x][y]-min)/(max-min)归一化，因此每个值
我正在从一个指定x和y坐标强度值的文件(不是开源图像格式)中读取二进制数据，并希望将其转换为PNG图像(或其他广泛支持的格式)。我将数据加载到一个数组中(使用数组模块)，其中每个元素都是从0到255的整数。要将其保存到PNG，我可以为每个元素(x)创建一个3项元组，如下所示:t=(x,x,x)使用map()添加将其应用于整个数组，然后使用putdata()保存图像。但是，转换为元组数组需要很长时间(几分钟)。有没有一种方法可以仅使用一个整数(而不是元组)来指定rgb值。我猜另一种方法是使用NumPy，但我不知道从哪里开始，所以在这方面的任何帮助也将不胜感激。在此先感谢您的帮助。
我想为ImageMagick使用PythonAPI绑定(bind)http://wand-py.org直接操作图像。但是，我无法从文档中推断出如何使用灰度转换。任何人都可以提供有关此问题的信息吗？fromwand.imageimportImagetry:withImage(file=path)asimg:img.grayscale()#PSEUDOCODEformygivenproblemexcept:pass 最佳答案 这可以通过设置图像的色彩空间来实现。fromwand.imageimportImagewithImage(fil
我正在使用python以数值方式求解积分:其中a(x)可以取任何值；[-1;1]的正数、负数、内部或外部，eta是无穷小的正量。有第二个外积分改变了a(x)的值我正在尝试使用Sokhotski–Plemeljtheorem解决这个问题:然而，这涉及确定原则值，我在python中找不到任何方法。我知道它是在Matlab中实现的，但有谁知道在python中确定主值的库或其他方法(如果存在主值)？ 最佳答案 您可以使用sympy直接计算积分。它的eta->0的实部是主值:fromsympyimport*x,y,eta=symbols('x
我想使用scipy.integrate中的dblquad重复计算二维复积分。由于评估次数会非常多，我想提高代码的评估速度。Dblquad似乎无法处理复杂的被积函数。因此，我将复数被积函数拆分为实部和虚部:defintegrand_real(x,y):R1=sqrt(x**2+(y-y0)**2+z**2)R2=sqrt(x**2+y**2+zxp**2)returnreal(exp(1j*k*(R1-R2))*(-1j*z/lam/R2/R1**2)*(1+1j/k/R1))defintegrand_imag(x,y):R1=sqrt(x**2+(y-y0)**2+z**2)R2=sq
我正在尝试制作一种特殊的光栅，称为Gabor贴片，可以在thistutorial的底部找到一个例子。我将其代码移植到了python。使用matplotlib的imshow函数，我获得了以下补丁。虽然颜色不同，但我怀疑这与matplotlib显示数值的方式有关。从本质上讲，此图像是一个100x100像素的二维数组，包含从-1.0到1.0(含)的值。如果有人想尝试操作有问题的数组，我已将其保存为pickle对象here.我的问题如下:如何在确保满足以下条件的同时将此数组传输到pygame表面？着色转换为灰度着色(c.f.:第一个链接中的最后一张图片)解决方案必须使用pygame版本1.9.
使用curve_fit时来自scipy.optimize为了在python中拟合一些数据，首先定义拟合函数(例如二阶多项式)如下:deff(x,a,b):返回a*x**2+b*x然后进行拟合popt,pcov=curve_fit(f,x,y)但现在的问题是，如果函数包含积分(或离散和)，如何定义第1点中的函数，例如:x和f(x)的实验数据仍然给出，所以第2点与我想象的相似，一旦我可以在python中定义f(x)。顺便说一句，我忘了说这里假设g(t)具有众所周知的形式，并且包含拟合参数，即多项式示例中给出的参数a和b。任何帮助深表感谢。这个问题实际上应该是一个通用问题，帖子中使用的函数只
动机:我有一个多维积分，为了完整起见，我在下面复制了它。它来自存在显着各向异性时的第二维里系数的计算:这里W是所有变量的函数。这是一个已知函数，我可以为其定义一个python函数。编程问题:如何让scipy整合这个表达式？我正在考虑将两个三重四边形(scipy.integrate.tplquad)链接在一起，但我担心性能和准确性。scipy中是否有更高维的积分器，可以处理任意数量的嵌套积分？如果不是，最好的方法是什么？ 最佳答案 对于像这样的高维积分，蒙特卡洛方法通常是一种有用的技术-它们收敛于答案作为函数评估次数的平方根反比，这对
我正在寻找一个python库，它可以让我计算随机微积分的东西，比如我将定义扩散的随机过程的(条件)期望。我看了一下simpy(simpy.sourceforge.net)，但它似乎不能满足我的需求。这是为了快速制作原型(prototype)和进行实验。在Java中，我成功地使用了(现在不活动)http://martingale.berlios.de/Martingale.html图书馆。这个问题本身并不难，但是有很多不平凡的样板文件要做(高效内存使用、变量缩减技术等)。理想情况下，我可以这样写(只是说明性的):defmy_diffusion(t,dt,past_values,world
