2021SC@SDUSC 源码：utils.py 本篇主要分析utils.py中的class GFPGANer的enhance（）方法，该方法实现了图像的修复 目录 enhance( ) （1）.清空之前初始化的face_helper的所有参数 （2）.修复前对图片进行预处理：仿射变换（对齐），相似变换（截取） （3）人脸修复 （4）调用astype('uint8')会将小数部分直接截去
1.使用opencv来切割，这个你可以把图片理解成为二维数组来玩 pip install opencv-python 代码： import cv2 def cut_img(old_path,new_path,area): img = cv2.imread(old_path) cropped = img[area[1]:area[3],area[0]:area[2]] cv2.imwrite(new_path,cropped) View C
使用的IDE为pycharm community 代码 import sys import cv2 import numpy as np input_file=sys.argv[1] img=cv2.imread(input_file) #cv2.imshow('original',img) #cv2.waitKey() # ================== 在terminal运行，python first.py 1.jpg # ================== 可以看到显
参考文章： 剪裁：https://blog.csdn.net/hfutdog/article/details/82351549 Background：学校要求上传电子证件照，大小为538*441像素，白底。这个尺寸实在是奇怪，我的照片大小是1080*1512像素，蓝底，于是我打算学习用python处理。 一、调整大小 既要调整比例又要缩放的要求还是有些复杂，
Well, I used the command pdftops in the LaTeX distribution such as MiKTeX/TeXLive/CTex to implement one pdf2eps command, as follows @echo off rem pdf2eps <pdf file without ext> set filename=%~dpn1 pdfcrop "%filename%.pdf" "%filename%-
在这篇文章里我们聊一下Python实现图片裁剪的两种方式，一种利用了Pillow，还有一种利用了OpenCV。两种方式都需要简单的几行代码，这可能也就是现在Python那么流行的原因吧。 OpenCV对其进行裁剪 首先，我们有一张原始图片，如下图所示： 然后，我们利用OpenCV对其进行裁剪，代码如下所示： im
# -*- coding: utf-8 -*-'''Created on 2019年7月22日'''from selenium import webdriverfrom time import sleepfrom PIL import Imageimport randomimport osimport cv2import numpy as npurl ="URL"driver = webdriver.Chrome()dr
