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使用Python處理圖像

Mar 03, 2025 am 10:18 AM

Python的Scikit-image圖書館

>圖像處理:實用指南

> 1911年的報紙編輯著名地??說:“使用圖片。這是一千個字。” 這突出了圖像在交流中所扮演的至關(guān)重要的角色,從日常照片到MRIS和Ultrasounds等專業(yè)醫(yī)學掃描。 圖像採集方法差異很大 - 皮膚癌圖像的Dermatoscopes,用於個人照片的數(shù)碼相機以及用於休閒快照的智能手機。但是,可能會出現(xiàn)諸如模糊的圖像缺陷,通常是由於採集過程而引起的。 那呢? 在處理預先存在的醫(yī)學圖像時,重新成像不是一個選擇。這是圖像處理技術(shù)變得無價之寶。

牛津詞典定義的圖像處理是“對數(shù)字化圖像的分析和操縱,尤其是為了提高其質(zhì)量?!? 這種數(shù)字操作需要使用編程語言,而Python具有強大的庫,是一個絕佳的選擇。 本教程使用Python的

庫演示了基本的圖像處理任務(wù)。 scikit-image>

>灰度刻有圖像

庫簡化了圖像操縱。 我們將首先將顏色圖像轉(zhuǎn)換為灰度。 庫的scikit-image函數(shù)加載了圖像,imread()>使用亮度計算將其轉(zhuǎn)換為灰度:rgb2gray()

L = 0.2125*R 0.7154*G 0.0721*B

這是Python代碼:>

產(chǎn)生的灰度圖像:
from skimage import io, color

img = io.imread('pizzeria.png')
img_grayscale = color.rgb2gray(img)

io.imsave('gray-pizzeria.png', img_grayscale)
io.imshow(img_grayscale)
io.show()

Image Processing Using?Python

應(yīng)用過濾器

圖像過濾通過諸如邊緣增強,銳化和平滑的操作來增強圖像。 我們將應(yīng)用SOBEL過濾器以進行邊緣檢測:

(注意:如果圖像不是2D;確保正確的圖像格式,可能會出現(xiàn)警告。)
from skimage import io, filters

img = io.imread('pizzeria.png')
sobel_a = filters.sobel(img)

io.imsave('sobel-filter.png', sobel_a)
>

索貝爾過濾圖像:

Image Processing Using?Python 其他過濾器,例如用於模糊的高斯濾波器,提供了進一步的圖像操縱功能。 標準偏差參數(shù)控制強度模糊。

高斯濾波器結(jié)果(σ= 10和σ= [20,1]):>
from skimage import io, color, filters

img = io.imread('pizzeria.png')
gaussian_a = filters.gaussian(img, 10)
gaussian_b = filters.gaussian(img, [20, 1])

io.imsave('gaussian-filter-10.png', gaussian_a)
io.imsave('gaussian-filter-20-1.png', gaussian_b)

Image Processing Using?Python Image Processing Using?Python 閾值

閾值將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二進製圖像(黑色和白色)。 我們使用平均灰度值作為閾值:

閾值圖像:

Image Processing Using?Python

結(jié)論

scikit-image>提供廣泛的圖像處理功能。 探索其廣泛的文檔以獲取更先進的技術(shù)。 對於有興趣學習Python的人,很容易獲得全面的教程。

以上是使用Python處理圖像的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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