numpy处理图像压缩使用numpy对图像resize

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本文目录一览：

1、python开发的程序打包以后很大
2、有没有一些图像处理新手可以练习的项目?
3、资源|100+开源干货助你Python之路青云直上(计算机视觉篇)
4、超声波数据集格式应该是什么
5、OpenCV读取图片与PIL读取图片的差别

python开发的程序打包以后很大

体积过大的核心原因Python解释器与标准库的强制打包打包工具（如PyInstaller）会将Python解释器、核心库及动态链接库（如Windows的DLL、Linux的.so）封装到可执行文件中，确保无Python环境的设备可运行。仅这部分基础环境的体积通常在10MB~50MB之间，是基础体积的主要来源。

简介：在打包过程中，可能会引入一些源码中并未使用的模块。通过卸载这些未使用的模块，然后再执行打包程序，可以有效减小打包后的文件体积。操作方法：检查并卸载未使用的模块：仔细检查你的Python代码，确定哪些模块是未使用的，并使用pip或pipenv卸载这些模块。

测试与额外讲解测试包含如下步骤：双击运行pystand，程序提示缺少依赖，执行下载脚本。安装完成后，提示用户重启程序。重启程序，首次启动较慢（包含第三方库py转pyc的过程），后续启动正常。

我也是，谢了一个简单的格式化输出到txt的程序居然有90M，惊呆了，期待有大神来科普下。

首先，使用纯净的Python环境进行打包。在打包Python程序时，应尽量避免集成不必要的包。有用户反馈，使用Anaconda等集成环境可能会导致打包的exe文件过大且运行缓慢。相比之下，使用纯净的Python环境进行打包可以显著减小exe文件的大小，并提高运行速度。其次，尝试使用其他打包工具。

pyinstaller、nuitka、嵌入式打包性能比较如下：pyinstaller打包性能：相较于pycharm直接运行的方式，pyinstaller打包后的程序性能会有一定差距，具体差距程度取决于测试的具体场景和任务类型。pyinstaller的优势在于其打包的便捷性和跨平台性，但可能在性能上有所妥协。

numpy处理图像压缩使用numpy对图像resize

有没有一些图像处理新手可以练习的项目?

1、照片滤镜效果：色彩调整与风格化这是最直观且能快速看到成果的项目。新手可模仿社交软件滤镜功能，调整照片的亮度、对比度、饱和度等参数。例如，通过调整亮度偏移量改变整体明暗，或利用直方图拉伸压缩实现对比度增强。进阶可尝试伽马校正（非线性调整高光/阴影细节）或色温调节（叠加颜色图层模拟暖/冷色调）。

2、基础自学PS的可行性技术门槛低：PS作为图像处理软件，核心功能（如抠图、调色、合成）通过系统学习可快速掌握。例如，98年女大学生从0基础学习2个月后，通过接简单订单（如抠图、P字、宣传页设计）还清2万元贷款，证明短期集中学习可达到基础接单水平。

3、图像与数据处理类turtle绘图利用turtle库绘制几何图形、分形树或动画，学习图形编程和循环结构。Python人脸检测使用OpenCV库检测图像中的人脸，学习图像处理和机器学习基础。Python图像分割通过阈值分割或边缘检测算法分离图像前景与背景，掌握numpy和matplotlib库的使用。

4、对于图像处理新手来说，有几款软件简单又好用。比如光影魔术手，它操作界面简洁直观，容易上手。还有美图秀秀，功能丰富多样，能满足基本的图像美化需求。光影魔术手的优势明显。它的界面设计简洁明了，即使是初次接触图像处理软件的人，也能快速找到所需功能。

5、选择建议新手入门：从五子棋、贪吃蛇、Turtle绘图开始，熟悉基础语法和库使用。进阶练习：尝试人脸检测、音乐播放器、URL缩短，涉及第三方库和实际功能开发。兴趣驱动：根据个人偏好选择游戏类（如坦克大战）或工具类（如文本编辑器）项目。

6、深化学习：在掌握基础功能后，开始学习更高级的特效、调色、合成等技巧。可以通过参加线上课程、加入PS学习社群或挑战更复杂的项目来提升自己的技能。视频剪辑的学习途径虽然问题主要关注PS的学习，但视频剪辑也是与图像处理紧密相关的领域。

资源|100+开源干货助你Python之路青云直上(计算机视觉篇)

OpenCV-Python 简介：OpenCV是Python下的一个开源计算机视觉库，提供了丰富的图像处理、视频分析、特征检测等功能，是计算机视觉领域最常用的库之一。

超声波数据集格式应该是什么

基于超声波反射的数据集格式对于超声波在不同材质表面反射产生的回波数据集，其文件格式通常采用csv（逗号分隔值）格式。每个csv文件包含的数据点数量可能有所不同，但一个常见的例子是每个文件含有4096个数据点。这种格式的数据集通常用于分析超声波在材料中的传播特性，以及反射回波的特性。

超声波数据集常见的格式有多种。其中，比较常用的是图像格式，比如常见的位图格式（如BMP），它能清晰地记录超声波检测所形成的图像数据，每个像素点的信息都被精确存储，便于直观查看和分析图像细节。

显示屏：采用高亮度5英寸彩色TFT液晶显示屏，分辨率为640×480像素。存储：内置32MB Flash存储和外接U盘，存储格式包括设置参数和屏幕拷贝。扩展接口：提供VGA输出1个，USB接口1个，LAN接口1个。防护等级：达到IP20标准。

多格式DICOM技术支持 RadiAnt支持多种DICOM图像格式，包括但不限于数字式放射照相术(CR， DX)、乳房X射线照相术(MG)、计算机断层照相法(CT)、磁共振(MR)、正电子发射计算机断层扫描PET-CT (PT)、超声波扫描术(US)、数字血管造影术(XA)、核医学照相术(NM)以及二次图片和扫描的图像(SC)等。

OpenCV读取图片与PIL读取图片的差别

综上所述，OpenCV和PIL在读取图片时存在显著的差别，主要体现在读取函数、通道顺序、数据格式、保存和显示方式等方面。在选择使用哪个库时，需要根据具体的应用场景和需求来决定。

OpenCV和PIL在颜色空间转换方面有所不同，OpenCV默认BGR格式，而PIL则为RGB。skimage的读取默认为RGB，且读取灰度图时会归一化像素值。总结来说，OpenCV适合需要底层操作和高效性能的场景，PIL则因其易用性和丰富的图像处理功能常被选择，skimage则适合对图像处理有高度精确要求的情况。

OpenCV：适用场景：适合需要底层操作和高性能计算的场景，如实时图像处理、视频处理等。特点：使用imread读取图像，默认图像格式为BGR，与PIL的RGB格式不同。提供丰富的底层图像处理函数，性能优化较好。PIL：适用场景：因其易用性和丰富的图像处理功能，常被用于日常图像处理任务，如图像裁剪、缩放、旋转等。

将OpenCV读取的图像转换为PIL Image后再进行transform会增加计算开销。因此，在选择图像处理库时，需要权衡处理效果与性能开销之间的关系。综上所述，Python Pillow和OpenCV在resize操作上存在差异，这主要体现在插值方法、使用场景与兼容性、处理效果与细节以及性能与开销等方面。