ndimage

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다음 코드를 사용하여 폴더의 이미지를 반복하고 파일 이름을 키로 사용하여 사전에 저장하지만 이미지가 폴더는 메모리에 쉽게 맞아야합니다. 왜 그런가요? 어떻게 고칠 수 있습니까? def make_image_dict(folders): image_dict={} for folder in folders: files = os.listdir(

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그레이 스케일 이미지에서 2 점 간의 강도 가중치 최소 경로

이미지의 두 특정 지점 간 최소 경로, 즉 픽셀 강도 (그레이 스케일)로 가중치 된 인접 픽셀 간 거리의 합이 최소화되는 경로를 결정하고 싶습니다. (흑색 경계는 제로 가중치 패딩 역할) 예를 들어,이 사진은 입력 화상 을 도시이 UL에서 LR 코너에, 적색 (손으로 그린) 최소 경로이다 matlab에는 graydist 기능이 있습니다. ndimage/sc

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100 (X)의 세트를 포함하고, I 가지고 2 차원 어레이 <code>a</code>를 3D 이진 영상

를 생성 Y는 Z 좌표 : [[ 0.81 0.23 0.52] [ 0.63 0.45 0.13] ... [ 0.51 0.41 0.65]] 내가 101 개 픽셀과, b을 3 차원 이진 이미지를 생성하고자 좌표의 x, y, z 차원 각각은 0.00과 1.00 사이의 범위입니다. a 의해 정의 된 위치에 화소가 다른 화소가 나는 b = np.zeros((1

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3D 이미지를 통해 2D 커팅을 생성하는 방법은 무엇입니까?

일부 데이터 (래스터 3D 이미지)가있는 3D 배열이 있습니다. 해당 배열을 통해 2D 컷을 얻고 싶습니다. 적절한 보간법을 사용하는 것이 좋습니다 (선형 적으로 -이 경우에는 "삼선 형"일 것입니다). 그러나 컷의 평면은 법선 벡터와 거리를 사용하여 편리하게 설명 할 수 있습니다. 절단면이 축 중 하나와 평행하다면, 이는 간단합니다. 3D 배열을 슬라이스

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모양으로 2 차원 배열의 최대 필터의 성능을 향상

하자 내가 (모양 안에 최대 수를 얻을 수있는 2 차원 배열을 각 열의 각 행 위에 모양 (다이아몬드)의 let img = [[0, 1, 2, 1, 3, 0], [1, 1, 1, 1, 1, 1], [1, 2, 1, 0, 1, 1], [1, 1, 1, 1, 1, 1], [0, 1, 4, 1, 5, 0],

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ndimage.label : 특정 크기

상황의 표시 패치 : 나는 이미지를 분석하고 관심의 픽셀을 찾기 위해 SVM을 사용합니다. 관심이 적은 픽셀 (아래의 전체 코드)을 필터링 한 후 결과 바이너리 마스크가 저장되어 나중에 표시됩니다. 동시에, 나는 바이너리 마스크를 통해 가서 발견 패치 목록을 생성 할뿐만 아니라 얼마나 많은 패치를 추적 할 ndimage.label을 사용 (기능 수) 문제/

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막대 이미지 객체를 numpy 배열로 변환하는 방법 (OpenCV없이)?

Wand을 사용하여 pdf 파일을 이미지로 변환 중입니다. 그런 다음 ndimage를 사용하여 추가 이미지 처리를 수행합니다. 나는 완드 이미지를 ndarray로 직접 변환하고 싶습니다 ... 나는 대답을 보았습니다 here,하지만 OpenCV를 사용합니다. OpenCV를 사용하지 않고 이것이 가능합니까? 이런 당신은 버퍼를 사용할 수 있습니다

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배열로 표시된 ndimage에 인수를 취하는 함수를 적용합니다.

scipy.ndimage를 사용하여 레이블을 지정한 배열을 가지고 있으며 각 요소에 해당 레이블의 요소를 곱하고 싶습니다. 그러나 ndimage.labeled_comprehension for this를 사용할 수 있다고 생각했지만 함수에 인수를 전달하는 방법을 파악할 수 없습니다. 예를 들어 : a = np.random.random(9).reshape(3,

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N-d numpy 이미지의 크기를 조정하는 방법은 무엇입니까?

N-d numpy 이미지의 크기를 조정하는 방법은 무엇입니까? 나는 그것을 서브 샘플링하기를 원할뿐만 아니라 픽셀을 보간/평균화하려고합니다. : 제가 array([[[3, 1, 3, 1], [3, 1, 3, 1], [3, 1, 3, 1], [3, 1, 3, 1]], [[3, 1, 3, 1], [3, 1

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변형시키는 및

가 UPDATE scipy NumPy와 /과 3 차원 볼륨을 리샘플링 : 내가 만든 아니라 노트북 ipython 기록. 코드를 원한다면 첫 번째 대답을보십시오. 내가 그레이 스케일 값의 40x40x40 볼륨을 가지고 질문. 회전/시프 팅/셔링이 필요합니다. 여기서 균질 변환 유용한 컬렉션이다 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/code/