scipy.ndimage.generic_filter을 사용하여 배열의 지역화 된 모달 값을 계산합니다. 두 가지 방법을 비교하여 어떤 것이 더 빠른지 (첫 번째 방법은 매우 느려짐) 비교하고있었습니다. 내 첫 번째 접근 방식은; import numpy as np
import scipy.stats as stats
import scipy.ndimage
불규칙한 물체가있는 이미지가 있으면 개별 직경을 찾고 싶습니다. Thanks to this answer 나는 개체를 식별하는 방법을 알고 있습니다. 그러나 이미지에 표시된 물체의 최대 직경을 측정 할 수 있습니까? scipy-ndimage 설명서를 검토 한 결과 전용 기능을 찾지 못했습니다. 개체 식별을위한 코드 :이 import numpy as np
f
ndarray으로 저장된 이미지가 있습니다. 이 배열의 각 픽셀을 반복하고 싶습니다. 은이 같은 배열의 각 요소에 대해 반복 수 :이 예 준다 from scipy import ndimage
import numpy as np
l = ndimage.imread('sample.gif', mode="RGB")
for x in np.nditer(l):
일부 현미경으로 밝은 영역 이미지를 분할하려고합니다. E. coli 박테리아. I 유사한와 (본는 위상 콘트라스트를 얻을 경우에도) 이것을 일하고 사진 : 내 문제 내 세그멘테이션 기능을 실행 한 후 (아래 OtsuMask) I는 (분할 박테리아를 구별 할 수 있다는 것이다을 샘플 코드에서 아래 코드를 사용해보십시오.) 즉, 두 개의 서로 다른 레이블이있는