scikit-image

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씨앗이 흰색으로 표시되고 배경이 검은 색으로 정확하게 표시되는 흑백 이미지로 그림을 변환하고 싶습니다. 나는 그것을 python opencv 코드에 넣고 싶습니다. 제발 도와주세요 아래 주어진 코드를 사용하여 위의 그림에 대한 좋은 결과를 얻었습니다. 이제는 임계 값이 작동하지 않는 다른 그림이 있습니다. 이 문제를 어떻게 해결할 수 있습니까? 내가 얻은

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ScikitLearn 분류기를 큰 이미지의 타일/창에 적용하는 방법

scikit에서 배운 훈련 용 클래스 작성기입니다. a RandomForestClassifier. 분류기는 크기의 샘플에 대해 교육을 받았습니다. 25x25. 큰 이미지 (예 : 640x480)의 모든 타일/창에이 방법을 쉽게 적용하려면 어떻게해야합니까? 내가 수 할 (느린 코드는 앞서!)입니다 x_train = np.arange(25*25*1000).re

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나는 다음과 같은 이미지의 골격을 그리려는

scikit 이미지와 바이너리 이미지의 골격을 구하는 방법 import cv2 from skimage import morphology, color import matplotlib.pyplot as plt image = cv2.imread(r'C:\Users\Administrator\Desktop\sample.jpg') gray_image = cv2

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opencv에서 RGB 이미지와 회색 이미지를 결합하는 방법은 무엇입니까?

나는 두 이미지를 결합하는이 링크를 대해 참조하고, 두 이미지가 RGB는 형식의되고있는 경우는 작동 Combining Two Images with OpenCV 문제는 RGB 이미지는 세 가지입니다 때문에, 회색 이미지와 RGB 이미지를 결합하는 방법입니다 회색 이미지는 2 차원입니다.

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piecewiseAffineTransformation 후의 포인트 위치 추적

Skimage 웹 사이트에서 this example을 따라갔습니다. 코드가 원본 이미지에 부분 별 아핀 변환을 수행하고 결과 이미지가 아래 이미지와 유사합니다. 는 I 추적하려고 방법 전과 변환 매트릭스 인덱스를 액세스하여 변형 후의 화상의 움직임에 일부 특정 포인트. 내 코드 here 내가 또한 가장 가까운 격자 점에 지정된 점을 넣어 find_linsp

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scikit-image 픽셀 단위 조작

이미지를 읽고 각 픽셀에 대해 기능을 수행 한 다음 새 이미지로 저장해야합니다. 처음과 마지막 부분 (읽기와 쓰기)에는 scikit-image를 사용하지만 빠른 방법으로 두 번째 작업 (실제 변환)을 수행하는 데 문제가 있습니다. scikit-image에서 읽기 작업의 결과는 너비와 높이가 이미지이고 N_CHANNELS가 3 또는 4 인 모양 (WIDTH,

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io.imread 일부 .tif 파일을 읽지 만 다른 파일은 읽지 않습니다.

스크립트의 오류를 이해하려고합니다. 나는 동료로부터 스크립트를 물려 받았고 내 컴퓨터에서 작동하도록하려고합니다. Python3.3.5에서 실행 중이며 if는 .tif 파일에서 일부 측정 기능을 수행합니다. 이 모듈의 목록은 내가 import matplotlib, copy, skimage, mahotas, os, tifffile from skimage im

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파이썬에서 Matlab filter2 (필터, 이미지, '유효')와 같습니다.

파이썬 OpenCV 또는 scikit 이미지 라이브러리에서 Matlab의 filter2(filter, image, 'valid') 함수와 동일한 기능을 알고 싶습니다. 나는 주로 이미지를 0으로 채우지 않고 필터와 이미지의 컨볼 루션을 계산할 수있는 valid 인수와 관련이 있습니다. 나는 similar question이이 포럼에 게시되었지만 filter2

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PIL (Python)을 사용하여 jpeg 이미지에서 RGB 값을 찾으십니까?

이제 PIL을 사용하여 jpeg 이미지를 읽고 RGB 값을 가져옵니다. 비록 모든 RGB를 결합하여 주어진 값 rgb와 동일한 너비와 높이를 찾을 수 있습니다. 더 효과적인 방법이나 기능이이 목표를 달성합니까? 내 궁극적 인 목표는 위도와 경도 정보를 포함하여이 이미지에 dBZ의 데이터를 얻을 수 있습니다. 첫 번째 단계에서, 주어진 RGB와 동일한 좌표로

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Skimage filters.sobel_v는 의미가 없습니다. 왜? <a href="http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.filters.html#skimage.filters.sobel_v" rel="nofollow noreferrer">scikit-image's documentation</a>에서

가 수직 라인을 검출하기위한 커널이라고 말한다 : 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1 내가 할 경우 img = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) Lx = filters.sobel_v(img) 하고, 다음 Lx를 인쇄, 내가 얻을 : Lx 0.0000 0.0000 0.0000 0.000