skimage数字图像处理高级
skimage数字图像处理高级
本文提供更多更强大的滤波方法,这些方法放在 filters.rank 子模块内。 这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小,因此需要导入 morphology 模块来设定。 autolevel 这个词在 Photoshop 里面翻译成自…
2023-12-29
在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线、圆、椭圆等。 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换。 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用 y=mx+b 来表示,其中 m…
2024-01-19
在极坐标中,圆的表示方式为: x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为(x0,y0),r为半径,θ为旋转度数,值范围为0-359 如果给定圆心点和半径,则其它点是否在圆上,我们就能检测出来了。在图像中,我们将每个非0像素点作为圆…
2025-03-27
在前面的python数字图像处理(10):图像简单滤波 中,我们已经讲解了很多算子用来检测边缘,其中用得最多的canny算子边缘检测。 本篇我们讲解一些其它方法来检测轮廓。 查找轮廓(find_contours) measure模块中的f…
2025-03-27
形态学处理,除了最基本的膨胀、腐蚀、开/闭运算、黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等。 凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内。 函数为: skimage.morp…
2025-03-27
骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴,都放在morphology子模块内。 1、骨架提取 骨架提取,也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度,用于特征提取和目标拓扑表示。 morphology子模块提供了两个函数…
2025-03-27
为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。