标签: image-processing

System.Drawing支持非常有限数量的图像格式

我想要做的是,给定一些格式的图像(JPG,TIFF,GIF或PDF),将它们转换为其他格式.

我特意寻找.NET的免费或开源版本的库. Google和Stack Overflow给了我一些结果库,比如LeadTools(我厌恶而不是免费)和C/C++库.

我确实对Stack Overflow进行了研究,但是我从下面的一些重复的问题中找不到答案.

1. 最有用的免费.NET库？
2. 您找到的最有用的.net库是什么？
3. 什么是最好的图像处理库？

我有一批PNG文件,我需要转换为JPEG.我正在寻找一个免费的值得信赖的实用程序,它将为我提供最优化的JPEG.

我找到了一些付费的实用程序,我有Photoshop,但我想要一些专门用于任务的东西,我不想不小心下载间谍软件.

我很惊讶没有在StackOverflow上找到这个问题,但如果它们存在,请指出任何类似问题的方向.

如何使用PHP将水印应用于上传的图片？

示例链接:http://www.kitebeaches.com/kitesurf/uploadPicture/NIRVANA_Club_Village.html

我怎样才能将eps图像转换为jpg/png.您可以建议任何好的应用程序.

使用哪种算法将32位RGB图像缩小到自定义分辨率？算法应该是平均像素.

例如,如果我有100x100图像,我想要大小为20x50的新图像.第一个源行的前五个像素的平均值将给出dest的第一个像素,而第一个源列的前两个像素的平均值将给出第一个dest列像素.

目前我所做的是首先按X分辨率缩小,然后按Y分辨率缩小.我在这个方法中需要一个临时缓冲区.

你知道有没有优化的方法？

我正在制作一个读取ID卡的OCR。通过使用YOLO获得感兴趣的区域，然后将该裁剪的区域交给tesseract进行阅读。由于这些裁切后的图像非常小且模糊，因此tesseract无法读取它们。它还给出了错误的预测，这很烦人！我认为通过提高裁剪图像的图像质量可以解决问题。

裁剪区域之一。

有什么方法可以改善此类图像？

我有一个如下图像:

我想从中提取文本,应该是ws35,我尝试使用pytesseract库使用该方法:

pytesseract.image_to_string(Image.open(path))

但它什么也没有回报......我做错了什么？如何使用OCR取回文本？我需要在它上面应用一些过滤器吗？

在制作一个简单的图片上传器时，我正在学习FileReader API。上传文件有4种格式，分别是数组缓冲区，二进制字符串，数据URL和文本，我想知道如何选择一种。

在几篇文章中，这表示当您想显示上传的图片时，数据URL是好的，而当您操纵文件时，数组缓冲区是好的。你怎么看？并且，什么时候是选择二进制字符串或文本格式的好时机？

这是一个我正在尝试执行的简单Matlab代码.

function result = scale(img, value)
    result = value .* img;
end

dolphin = imread('dolphin.png')
imshow(scale(dolphin, 1.5));

错误说:

Error: File: scale.m Line: 5 Column: 1 This statement is not inside any function. (It follows the END that terminates the definition of the function "scale".)

我在这做错了什么？

我正在尝试使用matplotlib savefig（）保存灰度图像。我发现使用matplotlib savefig（）之后保存的png文件与代码运行时显示的输出图像有些不同。代码运行时生成的输出图像包含的详细信息比保存的图形还多。

如何以所有细节都存储在输出图像中的方式保存输出图？

我的代码如下：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(1)
img_DR = cv2.imread(‘image.tif',0)
edges_DR = cv2.Canny(img_DR,20,40)
plt.imshow(edges_DR,cmap = 'gray')
plt.savefig('DR.png')
plt.show()

输入文件（'image.tif'）可以在这里找到。

以下是代码运行时生成的输出图像：

以下是保存的图像：

尽管上述两个图像表示同一张图片，但您可以注意到它们略有不同。敏锐地观察两个图像的圆形边缘，表明它们是不同的。