Jhead

最近在整理10多年前的老照片，发现一个问题：早年间的一些功能机拍摄的照片没有EXIF信息中的拍摄日期，只有修改日期。而众所周知，照片一旦进行旋转、裁剪、增删EXIF信息等操作后，修改日期就会改变。对于老照片来说，没有拍摄日期信息十分不便，在照片流中也无法按拍摄日期显示。 jhead是一个Windows程序，虽然没有图形界面，但是可以很方便的完成照片信息的修改。 jhead官网：Exif Jpeg

jhead 源代码下载地址 一个现成更改照片时间的程式--jhead，由网页中，releases表里下载110k的十分好用。 下载jhead时，记得把jhead程序存放在要更改的照片文件夹里，不然无法使用。 它的强大在于它 一、提供了其他工具所不能企及的功能 二、强大的批处理能力 唯一的问题是：jhead不是个window程式，它是个DOS程式，许多用window的人，对DOS并不熟，因此，说明j

@echo off ::程序:::::::::::::::::::: set TT=exif修改器 color 0a :主窗口 ::主窗口:::::::::::::::::::: title %TT% ::代码区:::::::::::::::::::: echo  0. 手动输入命令 echo  1. -v 显示详细信息 echo  2. -du 删除非原始exif信息。 echo.       

如果要对图像进行进一步的处理，就可以先通过getImageData()方法获取图像像素，进行处理后再通过putImageData()方法，把处理后的像素重新绘制到画布中。 1）getImageData()方法 该方法用于获取画布上指定区域的图像像素数据。调用格式如下： var data = context.getImageData(sx, sy, sWidth, sHeight) 其中，sx、s

读取图像文件信息 使用图像读取器读取文件头中的信息： #include <stdio.h> #include <LCUI/LCUI.h> #include <LCUI/image.h> ​ int main(int argc, char *argv[]) { FILE *fp; LCUI_ImageReaderRec reader = { 0 }; if (ar

主要内容：图像裁剪操作,图像拷贝和粘贴图像的剪裁、复制、粘贴是图像处理过程中经常使用的基本操作，Pillow Image 类提供了简单、易用的 API 接口，能够帮助您快速实现这些简单的图像处理操作。 图像裁剪操作 Image 类提供的 crop() 函数允许我们以矩形区域的方式对原图像进行裁剪，函数的语法格式如下： box：表示裁剪区域，默认为 None，表示拷贝原图像。 注意：box 是一个有四个数字的元组参数 (x_左上,y_左

主要内容：创建缩略图,批量修改图片尺寸在图像处理过程中经常会遇到缩小或放大图像的情况，Image 类提供的 resize() 方法能够实现任意缩小和放大图像。 resize() 函数的语法格式如下： 参数说明： size：元组参数 (width,height)，图片缩放后的尺寸； resample：可选参数，指图像重采样滤波器，与 thumbnail() 的 resample 参数类似，默认为 Image.BICUBIC； box：对

目标 学习几个图像算术操作，例如加、减、位操作等等。 你会学到这些函数：cv2.add()、cv2.addWeighted() 等等。 图片相加 你可以通过 OpenCV 函数 cv2.add() 将两个图像相加，或者简单地通过 Numpy 操作符 res = img1 + img2 将两个图像相加。这两个图像应该有相同的深度和类型，或者第二个 图像 也可以只是一个标量值。 OpenCV 加法和

本文向大家介绍Python OpenCV处理图像之图像像素点操作，包括了Python OpenCV处理图像之图像像素点操作的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例为大家分享了Python OpenCV图像像素点操作的具体代码，供大家参考，具体内容如下 0x01. 像素 有两种直接操作图片像素点的方法： 第一种办法就是将一张图片看成一个多维的list，例如对于一张图片im，想要操作第四行第

本文向大家介绍TensorFlow保存TensorBoard图像操作，包括了TensorFlow保存TensorBoard图像操作的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 简单的代码： ipython中使用！+命令可以直接运行terminal命令。 terminal输入： tensorboard --logdir graph/ 跳出：Starting TensorBoard 54 at http:

目标 学会： 访问像素值并修改它们 访问图像属性 设置感兴趣区域(ROI) 分割和合并图像 本节中的几乎所有操作都主要与Numpy相关，而不是与OpenCV相关。要使用OpenCV编写更好的优化代码，需要Numpy的丰富知识。 （由于大多数示例都是单行代码，因此示例将在Python终端中显示） 访问和修改像素值 让我们先加载彩色图像： >>> import numpy as np >>> impo