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2022年暑期集训记录--7月5日
1.stega5 1.得到一张png，binwalk发现有错误数据，pngcheck显示无错误，猜测是lsb，扔进Stegsolve中，在red plane1处发现一张码 2.扫码得到一些十六进制数据 3.看到标志性开头03 f3是pyc文件，保存下来为pyc文件，在线反编译网站：https://tool.lu/pyc/ 得到py文件 4.我直接运行py没运行出来，就（MATLAB）大家来找茬-简易的彩色图像找不同
（MATLAB）大家来找茬-简易的彩色图像找不同 核心代码测试其他 by 今天不飞了 闲着没事，又来写代码了。今天相中这个，彩色图像找不同。写了个简易的版本，不适用于手机拍的图 核心代码 function [coorList,num] = SpotTheDifferences(im1,im2) % 平滑 H = fspecial('gaussian',7AI换脸-简单换脸、人脸对齐、关键点定位与画图
```bash 简单换脸、人脸对齐、关键点定位与画图 有人将其进行中文翻译也有将其进行一定改编有以下两个案例： 1.《川普撞脸希拉里(基于 OpenCV 的面部特征交换)-2》 变脸 变脸贴图： 从这张： 这里写图片描述 变为这张： 这里写图片描述 因为原文里面内容丰富，我觉得Python图像处理
今天，博主正式开始了Python图像处理的学习新征程，各位小伙伴们一起来学习吧！ Python利用图像处理库Pillow（PIL）对图片进行处理。 安装与导入 在Linux系统中，只需要输入pip install Pillow即可 1.图像读取 首先，我们要打开一张图片 from PIL import Image #引入模块 im=Image.open('l【图像配准】基于matlab互信息图像配准【含Matlab源码 1210期】
一、简介 基于matlab互信息图像配准 二、部分源代码 close all clear all tic x0=[50; 50; -15; 0.5]; % Initial points, [X, Y, angle, scaling] % Select them as close to the matching points as possible % by guessing【瑕疵检测】基于matlab GUI灰度共生矩阵痕迹检测【含Matlab源码 863期】
一、简介 1 灰度共生矩阵生成原理 灰度共生矩阵(GLDM)的统计方法是20世纪70年代初由R.Haralick等人提出的，它是在假定图像中各像素间的空间分布关系包含了图像纹理信息的前提下，提出的具有广泛性的纹理分析方法。 灰度共生矩阵被定义为从灰度为i的像素点出发，离开某个固定位置（相隔距【目标跟踪】红外图像弱小目标检测与跟踪【Matlab 733期】
一、简介 基于matlab红外图像弱小目标检测与跟踪 二、源代码 clear %生成待检测的图像im1； im1=0.6*ones(128,128); im1(80,90)=256; im1(100,100)=256; imshow(im1) % 确定邻域的大小：5×5； r=2; k=1; % 调用编写的函数计算图像的局域灰度概率矩阵； P=ta计算机视觉-全景拼接
一、原理(一) RANSAC算法 SIFT算法的描述子稳健性很强，比Harris角点要来得精确，但是它仍然会受到一些噪声点的干扰，有时就会因为不同地方有类似的图案导致匹配错误，RANSAC算法便是用来找到正确模型来拟合带有噪声数据的迭代方法。RANSAC通过反复取样，即从整个观测数据中随机抽一些数据2021-03-28
[计算机视觉]匹配地理标记图像 一、sift原理 SIFT算法概述 尺度不变特征转换即SIFT (Scale-invariant feature transform)是一种计算机视觉的算法。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年LPIPS评价指标的计算
import torch import lpips # from IPython import embed import os use_gpu = False # Whether to use GPU spatial = True # Return a spatial map of perceptual distance. # Linearly calibrated models (LPIPS) loss_fn = lpips.LPIPS(net='alex&数字图像处理学习笔记9：图像复原及重建1（常见噪声及滤波方法、噪声判别方法）
文章目录 前言一、图像退化/复原过程的模型二、常见空间域噪声模型1.高斯噪声2.瑞利噪声3.伽马噪声4.指数噪声5.均匀分布噪声6.脉冲（椒盐）噪声 三、图像中噪声判别四、空间滤波去噪 前言 图像增强处理是根据自己需要，按照主观要求去改善图像。图像复原则是一个客观的过程，将【图像处理】图像锐化的工作原理和算法实现（matlab实现）
实验目的 1、掌握一阶锐化算法的工作原理和算法实现。 2、掌握二阶锐化算法的工作原理和算法实现。 实验内容 测试图片 链接: https://pan.baidu.com/s/1-7zn44maHCCI7w9qaZjvxg 提取码: dakh 实现拉普拉斯锐化 实验代码 im = imread('.\im\Grayblur6.png'); imshow(im); tpython从入门到放弃之图像处理
1.高斯滤波 from PIL import Image, ImageFilter # 打开图像 im1 = Image.open('D:/Desktop/img/timg (2).jpg') # 创建一个im1两倍宽的图像 img = Image.new('RGB', (im1.width*2, im1.height), 'red') # 高斯模糊处理 im2 = im1.filter(ImageFilter.CONTOUR) # 将im1粘Python图像处理-3.pil裁剪、旋转粘贴图片
from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt pil_im1 = Image.open('pic1.png') plt.figure("girlfriend1") plt.imshow(pil_im1) box = (100,100,400,400) region = pil_im1.crop(box)#cut from the picture plt.figure("girlfriend图像分割 阈值分割
转自：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/49387483 灰度图像的自动阈值分割（Otsu 法） 机器视觉领域许多算法都要求先对图像进行二值化。这种二值化操作阈值的选取非常重要。阈值选取的不合适，可能得到的结果就毫无用处。今天就来讲讲一种自动计算阈值的方法。这利用Python库，把Python当PS用！
给大家带来一篇关于PIL的文章，PIL全称是Python Image Library，顾名思义，是用来做图像处理的。用这个库，可以实现很多PS里的效果，比如像图片模糊、寻找轮廓、边缘检测等等。我们来看看具体怎么做到的呢？ PS作为世界四大发明之一可以说被广大网友用到了极致，只有你想不到的没有我P不了的，任PIL：处理图像的好模块
介绍 PIL是一个专门用来处理图像的模块，可以对图象进行各种各样的变换 打开一张图片 from PIL import Image # 调用Image下的open方法，即可打开一张图片 # 得到的im便是图片的字节流 # 我们便可以对im进行操作 im = Image.open("古明地觉.jpg") 查看图片的相关信息 显示图片 im.s计算机视觉 针对不同场景做全景拼接
针对不同场景做全景拼接 利用RANSAC算法来做不同场景的全景图 在运行代码的时候，会遇到一些错误，主要原因出现在pcv模块中。 from pylab import * from numpy import * from PIL import Image # If you have PCV installed, these imports should work from PCV.geometry importpython 三种常用图像库opencv、matplotlib、PIL图片读取方式对比总结
一.opencv: cv2 'cv2' import cv2 import os # im1 = cv2.imread(r'C:\Users\admin\Desktop\Celeba\celeba/000001.jpg')#对 # im1 = cv2.imread(r'C:\Users\admin\Desktop\Celeba\celeba')#报错,要明确到图片名 im1 = cv2.imread(os.pathPython的一个“骚操作”！
PS作为世界四大发明之一可以说被广大网友用到了极致，只有你想不到的没有我P不了的，任何正经的图片在都可以变成搞笑图片（比如下图）当然也可以用ps做一点正经的事情。 作为一个爱折腾的程序猿能用代码的解决的事情绝对不会用其他的方式，Python可以打飞机，人工降雪，那么p个图对于Python来说