我尝试从位图(System.Drawing.Bitmap)中获取所有字节值。因此,我锁定字节并复制它们:
public static byte[] GetPixels(Bitmap bitmap){
if(bitmap-PixelFormat.Equals(PixelFormat.Format32.bppArgb)){
var argbData = new byte[bitmap.Width*bitmap.Height*4];
var bd = bitmap.LockBits(new Rectangle(0, 0, image.Width, image.
如果totalValues到getResults()的值超过12,则不会从resultCh频道读取值,并得到fatal error: all goroutines are asleep - deadlock!。
package main
type result struct {
index int
count int
}
func getResults(indexCh chan int, resultCh chan result, totalValues int) {
allFields := make([]int, totalValues)
for i
我想将DICOM映像从int16转换为uint8。我在Python中使用了Z_axis = bytescale(img),但这与在MATLAB中使用im2uint8得到了不同的结果。在MATLAB中,使用uint8转换成im2uint8后的DICOM图像的最小值和最大值分别为(124,136)。但是在使用bytescale进行转换后,Python中的这些值是(0,255)。
Python代码:
for person in range(0, len(dirs1)):
if not os.path.exists(os.path.join(directory, dirs1[person])):
我试图测量透明边界到图像的距离(在y轴上):
from PIL import Image
im = Image.open('test.png')
im.show()
#im.size = (500,500) I assume the distance will be from 200-300
有没有这样做,或得到一个估计从顶部的钱包到顶部的透明图像?
我已经在matlab中写了一段代码,它可以将图像调整到一定的大小(而不会扭曲它们),并在必要时应用填充。
但是,填充是黑色的,我希望它是透明的。我不知道该怎么做。这是我的代码:
% global variables
inputFolder = 'input/images/';
outputFolder = 'input/resized/';
extension = 'jpg';
x = 1000;
y = 1000;
% list all the files in the input folder
fileList = dir([inputFo
我正在寻求将工作流从MATLAB迁移到Python。我将做大量的大图像过滤,并立即遇到一个性能障碍。在MATLAB R2022a中,用10西格玛高斯滤波器对11587乘13744进行滤波需要少于2秒的时间:
tic, imgf=imgaussfilt(im,10); toc
Elapsed time is 1.792801 seconds.
我在scipy 1.8.0和skimage 0.19.1中尝试了同样的方法,两者都要慢得多:
%timeit scipy.ndimage.gaussian_filter(im, 10, truncate=2)
4.89 s ± 15.4 ms per lo
好的。我完全糊涂了。我有一张二值图像。这些值是(据称)0和1。我在Matlab中读取它,以验证:
binaryImage = imread('binary.png');
得到最大值和最小值,分别为1和0。
maxValue = max(binaryImage(:));
minValue = max(binaryImage(:));
我用同样的二值图像,用Python读.
from scipy.misc import imread
为了得到像素值,我们把它压平。
li = img.flatten()
# check each value
for s in li:
pri