scikit-image

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    我有一张表示为numpy遮罩数组的图像。图像由前景和背景组成,我对背景不感兴趣,因此我将其蒙蔽。这是一个对比度差的图像,我想增加在前景的对比度使用skimage.exposure.equalize_hist 我注意到equalize_hist函数采用命名参数mask忽略未屏蔽的数据。 我的代码看起来像这样 import numpy as np import skimage.exposure as

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    我有一种有效的方法将等高线转换为numpy数组掩码吗?例如,如果我有两个轮廓代表甜甜圈形状,一个是内轮廓线,另一个是外轮廓线。我可以以某种方式将它光栅化为一个numpy数组,其中落入圆环形状的数组中的元素将标记为True或1,其他元素为False或0. 我发现了一种在opencv中执行此操作的方法。但我想知道我是否可以在scikit-image中做同样的事情? [编辑]:轮廓被存储为元组的列表(x

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    假设我们有许多彩色图像是一些纹理图案的例子。这种纹理被某些外来物体“破坏”的情况很少见。检测这些罕见异常的最佳方法是什么? 我想过培训CNN,但好例子的数量远远超过了坏例子,所以我有我的疑惑。我开始研究灰度共生矩阵(GLCM)和局部二元模式(LBP),但我认为颜色信息可以在确定中断发生中起重要作用。我能否从这些提取的特征(GLCM或LBP)中找到分布并计算新图像属于此分布的概率? 感谢您的帮助!

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    我正在尝试使用skimage.transform.resize function调整.jpg图片的大小。函数返回我奇怪的结果(见下图)。我不确定它是一个错误还是错误地使用该函数。 import numpy as np from skimage import io, color from skimage.transform import resize rgb = io.imread("../

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    我是新来的蟒蛇,简历和这个论坛。请帮忙: - 我现在不允许使用Open CV。但我想通过任何其他库来实现其确切的功能。我只能坚持python。 我希望我的程序能够通过命令“cv2.VideoCapture(0)”完全执行opencv所做的操作,并只将所有内容保存在python中。它只需显示我的摄像头看到的任何内容。 我试过scikit-image和scikit-video,但找不到任何模块(如果你

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    如何去识别并从图像中提取矩形(如下图所示)。 请注意,我的矩形可能不完整,并且有一些缺失边缘,并且一些边可能是局部线条。 谢谢!

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    当我在scikit-image软件包中使用打开操作时出现内存错误。对于半径为16或更大的球/球的三维结构元素会发生此内存错误。我正在尝试使用粒度测量来测量图像中物体的尺寸分布(3D阵列),所以我需要增加半径的结构元素。内存需求也呈指数增长,我无法找到解决方法。有没有简单的解决这个问题,以便我可以使用更大半径的结构元素?图像尺寸是200X200X200。 TIA Traceback (most re

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    假设我关注的是我想要计算非矩形GLCM图像的一部分。我应该怎么做呢?我做了一个遮罩程序,将图像中我不关心的部分清零,我不知道如何在不考虑图像的归零部分的情况下拍摄这个“蒙版”图像... 感谢您的帮助!

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    我试图如下加载的图像为灰度: from skimage import data from skimage.viewer import ImageViewer img = data.imread('my_image.png', as_gray=True) 但是,如果我检查使用img.shape其形状它原来是一个三二维的,而不是二维的,数组。我究竟做错了什么?

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    我使用skimage到创作者与此类似索贝尔过滤器的图片 我想知道有没有办法磨砺这个索贝尔滤波器的形象?要说,除去像气球后面微弱线条那样更微弱的白线? 我使用Skimage来做到这一点,但我可以访问OpenCV等其他东西。 我的代码专门为... from skimage.filters import sobel elevation_map = sobel(img) plt.imshow(elev