scikit-image

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나는 skimage.transform.resize을 사용하고 있습니다. 그림이 180x180 - 픽셀이고 3 개의 채널이 있다고 가정합니다. 예를 들어 : 결과 from skimage.transform import resize x = resize(im, (16, 16)) 형상, 즉 x는 (16x16x3)이다. 즉, x의 세 번째 차원은 채널을 나타냅니

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Python Slippy-map Tile Generation

이전 동료로부터 두 개의 Python 스크립트 (조각과 비슷 함)를 상속 받았습니다. 이 코드는 고해상도 이미지 (png)를 도형 좌표 공간 (위도/경도)에서 Leaflet.js에서 사용할 수있는 확대/축소 가능 타일 (slippy-map)로 변환합니다. Python (또는 GIS) 녀석이 아니기 때문에 나는 제대로 작동하도록 노력하고 있습니다. 문제가 내

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파이썬을 사용하여 노이즈 이미지의 어두운 부분의 백분율을 계산하는 방법

여기 나는 매우 시끄러운 이미지를 업로드했습니다. 이미지에는 어두운 부분이 있습니다. 이미 파이썬을 사용하여 이미지 처리를하고 어두운 영역의 백분율을 계산하는 방법이 있습니까? 필수 : 일부 그레이 스케일 noise x-ray image

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버퍼 및 memoryview 파이썬

내가 파이썬에 새로 온 사람에 동일한 차원에서 연속되지 않으며 나는 다음 그림에서 타원 검출을 시도했습니다 : https://i.stack.imgur.com/5ybMh.jpg 을하지만이 코드를 사용할 때 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from skimage import data, col

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마스크 된 배열을 통해 skimage.equalize_hist를 수행하는 동안 오류가 발생했습니다.

이미지가 마스크 처리 된 배열로 나타납니다. 이미지는 전경과 배경으로 구성되어 있습니다. 배경에 관심이 없으므로 가려졌습니다. 대비가 좋지 않은 이미지이고 전경에서 대비를 높이고 싶습니다. skimage.exposure.equalize_hist equalize_hist 함수가 마스크 된 데이터를 무시하기 위해 명명 된 매개 변수 mask을 사용하는 것으로

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이미지를 사용하여 이미지에 구멍을 완전히 채우는 방법은 무엇입니까?

나는 이진 입력 이미지 (왼쪽)에 구멍을 채우는 데 skimage를 사용하고 있습니다. 그러나 이것은 내 코드 from skimage import ndimage img_fill_holes=ndimage.binary_fill_holes(binary).astype(int) 완전히 바이너리 이미지에 구멍을 채울 수없는 위의 코드의 결과입니다. 출력이 여전히

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scikit-image에서 윤곽을 수위가 낮은 배열 마스크로 변환하는 효율적인 방법은 무엇입니까?

거기 내가 윤곽을 numpy 배열 마스크로 변환하는 효율적인 방법은? 예를 들어, 2 개의 등고선이 도넛 모양을 나타내는 경우 하나는 내부 등고선이고 다른 하나는 외부 등고선입니다. 어딘지 모르게 열거 형 배열로 래스터화할 수 있습니다. 배열의 요소는 도넛 형으로 True 또는 1로 표시되고 다른 요소는 False 또는 0으로 표시됩니다. opencv에서

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현실적인 효과를 내가 이미지가

를 제공하기 위해 이미지에 사용자 정의 테두리를 추가 :이 이미지에 , 나는 그것이 줄 수 있도록 하단에 테두리를 추가 할 효과 같은 실루엣. 최종 이미지는 다음과 같아야합니다 Zindarod에서 제공

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이미지의 뒤집을 회전

파이썬에서 회전 변환을 찾고 있는데, 원래 이미지를 반전시킬 수 있습니다. 나는 결과가,369과 같은 reflect를 사용하여 동일한 할 경우 지금까지 나는 import skimage.transform as tf import scipy im = scipy.misc.ascent() r1 = tf.rotate(im, 10, mode='wrap') r

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이미지에서 숫자 및 문자 추출 기능

문자 및 숫자를 분류하는 Python 프로그램을 작성하고 있습니다. 분류자를 썼고 데이터 세트의 이미지가 있습니다. 파이썬이나 이미지 작업에별로 경험이 없습니다. 내 문제는 내가 갖고있는 이미지로 데이터 세트를 만드는 방법입니다. 모양을 가진 배열처럼 만드는 법. 방금 각 이미지의 배열을 만들어야합니까? 또는 색상 히스토그램을 사용 하시겠습니까? 아마 모든