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scikit-image 是专注于图像处理的Python包，并且使用原生的Numpy数组作为图像对象。本章描述如何在不同图像处理任务上使用scikit-image，并且保留了其他科学Python模块比如Numpy和Scipy的链接。 也可以看一下：对于基本图像处理，比如图像剪切或者简单过滤，大量简单操作可以用Numpy和SciPy来实现。看一下使用Numpy和Scipy图像操作和处理部分。 注意，

在本章中，我们将重点关注结构化，半结构化和非结构化数据之间的区别。 结构化数据 结构化数据涉及以行和列的形式存储在表格中的SQL格式的数据。 它包括一个关系密钥，它被映射到预先设计的字段中。 结构化数据用于更大规模。 结构化数据仅占所有信息学数据的5％到10％。 Semi-structured data Sem结构数据包括不驻留在关系数据库中的数据。 它们包含一些可以更容易分析的组织属性。 它包括

在上一章中，我们已经了解了如何从现有PDF文档中提取文本。 在本章中，我们将讨论如何将图像插入PDF文档。 将图像插入PDF文档 您可以分别使用PDImageXObject和PDPageContentStream类的createFromFile()和drawImage()方法将图像插入PDF文档。 以下是从现有PDF文档中提取文本的步骤。 第1步:加载现有PDF文档 使用PDDocument类的静

无论 Web 前端，还是 APP 开发，都避免不了和图像处理打交道，对于前端来说，图像处理都还好说，也比较简单。 但对于应用后台，或者接口而言，毕竟主要工作是处理数据的，图像处理方面比较少，但是现在后台处理图片功能，也会越来越多，如在公众号，要实现特定海报生成功能，这时候就需要将粉丝用户的头像和昵称内嵌到固定的图片上，制作成海报，分享朋友圈，起到宣传作用。 所以今天特向 PHP 工程师们推荐一个

这是 iPhone 上一个简单的图像处理库。支持的图像操作包括： Canny edge detection - http://en.wikipedia.org/wiki/Canny_edge_detection Histogram equalisation - http://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_equalisation Skeletonisation -

SIP 提供了图像处理、模式识别以及计算机视觉处理。 SIP is able to read/write images in almost 90 major formats, including JPEG, PNG, BMP, GIF, FITS, and TIFF. It includes routines for filtering, segmentation, edge detection,