Изображения являются неотъемлемой частью нашего окружения, и способность манипулировать ими или изменять их внешний вид — ценный навык. Обработка изображений находит свое применение в широком спектре областей, включая визуализацию данных и машинное обучение, где автоматизированные системы обрабатывают тысячи изображений одновременно.

В этой статье мы рассмотрим базовый метод обработки изображений, который включает преобразование изображений RGB (красный, зеленый, синий) в изображения в оттенках серого (черно-белые). Для этого мы воспользуемся Matplotlib, популярной библиотекой Python, известной своими возможностями создания графиков и визуализации данных. Кроме того, мы рассмотрим несколько практических примеров преобразования изображений RGB в оттенки серого с помощью Matplotlib.

Вы уже испытали на себе парадокс дня рождения. Мы в этом уверены.

Это один из тех парадоксов, которые имеют место в реальной жизни. Вспомните свое время в детском саду, начальной или старшей школе. Или даже подумайте о своей группе друзей. Сколько вы знаете случаев, когда у двух людей был один и тот же день рождения (день и месяц)?

Python - популярный язык для анализа и визуализации данных, и он предлагает широкий спектр библиотек для создания красивых и информативных визуализаций.

В этой статье рассмотрим метод визуализации данных для 2-мерных временных рядов данных с использованием imageio

Диаграммы разброса довольно просты и их легко создать - по крайней мере, я так думал. Недавно мне пришлось визуализировать набор данных с сотнями миллионов точек данных. Если вы разработчик Python, вы сразу же импортируете matplotlib и приступите к работе. Но оказывается, что есть более эффективные, быстрые и интуитивно понятные способы создания диаграмм рассеивания.

В чем проблема matplotlib? Что ж, matplotlib это отличная библиотека Python, и она определенно обязательна для изучения данных. Но matplotlib это также огромный универсал и может работать неоптимально в некоторых сценариях. Это один из тех.

Распознавание лиц - это современная технология. И сегодня мы собираемся изучить распознавание и обнаружение лиц с помощью библиотеки Python OpenCV.

Лица на фотографиях и в фильмах. Наш мозг, конечно, быстро распознает человека на фотографиях и видео.

Однако мы хотим, чтобы компьютеры или сотовые телефоны сами определяли эти элементы. Итак, давайте поговорим о двух способах обнаружения лиц на фотографиях.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. От простых до сложных визуализаций - это библиотека для большинства.

В этом уроке мы рассмотрим, как изменить фон графика в Matplotlib.

Добро пожаловать в этот учебник по набору данных MNIST. В этом руководстве мы узнаем, что такое набор данных MNIST, как импортировать его в Python и как построить его с помощью matplotlib.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Большая часть популярности Matplotlib связана с его параметрами настройки - вы можете настроить практически любой элемент из его иерархии объектов.

В этом руководстве мы рассмотрим, как изменить частоту тиков в Matplotlib. Мы сделаем это как на уровне фигуры, так и на уровне оси.

Matplotlib - одна из наиболее широко используемых библиотек визуализации данных в Python. Большая часть популярности Matplotlib связана с его параметрами настройки - вы можете настроить практически любой элемент из его иерархии объектов.

В этом руководстве мы рассмотрим, как установить диапазон оси (xlim, ylim) в Matplotlib, чтобы обрезать или расширить представление до определенных пределов.