图像处理中的常见任务包括显示图像,基本操作如裁剪、翻转、旋转等,图像分割,分类和特征提取,图像恢复和图像识别。常用的基于 python 脚本语言开发的数字图片处理库有以下几种,比如 PIL,Pillow, opencv, scikit-image 等。(PIL 是针对 python2, pillow 是针对 python3,两者功能一样。)
skimage.draw.set_color(img, coords, color)
代码运行过程中报错:ImportError: cannot import name 'compare_ssim' from 'skimage.measure'
Region Adjacency Graph number of segments: 1183
本文进入热榜收到了不少关注,所以将本文的代码放在了GitHub上,jupyter的,有需要的自取。
import cv2 import numpy as np from skimage.io import imread from skimage.color import rgb2gray from skimage.measure import ransac from skimage.util import img_as_float from matplotlib import pylab as pylab from skimage.feature import corner_harris, corner
译者|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 Python中的skimage包可以快速入门图像处理 学习使用skimage进行图像处理的8个强大技巧 每个skimage的技巧都附加了Py
算法:菲尔森茨瓦布(Fzlzenszwalb)图像分割是采用了一种基于图的分割方法。在基于图的方法中,将图像分割成片段的问题转化为在构建的图中找到一个连接的组件。同一组件中两个顶点之间的边的权重应相对较低,不同组件中顶点之间的边的权重应较高。算法的运行时间与图形边的数量呈近似线性关系,在实践中速度快。该算法保留了低变异性图像区域的细节,忽略了高变异性图像区域的细节,而且具有一个影响分割片段大小的单尺度参数。
受到华为云一门课程的实验代码启发,警告意思是说 skimage.novice 模块将在0.14.版本丢弃,在0.16.版本后被移除。
二值图像的凸壳指的是包围输入二值图像白色区域的最小的凸多边形的像素集合。 skimage中的函数 from skimage.morphology import convex_hull_image chull = convex_hull_image(image) 完整代码: """ =========== Convex Hull =========== The convex hull of a binary image is the set of pixels included in the s
学习数字图像处理,第一步就是读取图像。这里我总结下如何使用 opencv3,scikit-image, PIL 图像处理库读取图片并显示。
本节讲解如何利用opencv、PIL、 scikit-image等工具进行图像读取、图像保存、图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等基本操作。
OpenCV 是用 C++ 在后端进行编程的,并作为一个机器学习包,来分析 Python 中的图像模式。
Caffe2 提供了对图片进行加载、裁剪、缩放、去均值、batch 等处理的函数 - helper.py.
异常:ModuleNotFoundError: No module named 'skimage'
曾今看过The Terminator的人肯定会同意这是那个时代最伟大的科幻电影。在电影中,詹姆斯卡梅隆推出了一个有趣的视觉效果概念,让观众可以看到被称为终结者的机器人的眼睛。这种效应后来被称为终结者视觉,在某种程度上,它将人类从背景中分割出来。它可能听起来完全不合适,但图像分割是当今许多图像处理技术的重要组成部分。
图像处理时,我们需要的最重要的技能之一就是能够识别图像中的特定部分。一张图片只有在特定的感兴趣点能够被识别和分别列出的情况下才有用。在本文中,我们将了解如何做到这一点。
AI 科技评论按:随着人工智能技术的逐年火热,越来越多的人投入到计算机视觉领域的相关研究中。而图像分割是图像处理中非常重要的一个步骤,它是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域,并提取出感兴趣目标的技术。
除了opencv专门用来进行图像处理,可以进行像素级、特征级、语义级、应用级的图像处理外,python中还有其他库用来进行简单的图像处理,比如图像的读入和保存、滤波、直方图均衡等简单的操作,下面对这些库进行详细的介绍。
项目地址:https://github.com/Oldpan/Pytorch-Learn/tree/master/Image-Processing
最近一直在用python做图像处理相关的东西,被各种imread函数搞得很头疼,因此今天决定将这些imread总结一下,以免以后因此犯些愚蠢的错误。如果你正好也对此感到困惑可以看下这篇总结。当然,要了解具体的细节,还是应该 read the fuck code和API document,但貌似python的很多模块文档都不是很全,所以只能多看代码和注释了。
算法:快速移位图像分割算法(QuickShift)是一种与基于核均值漂移算法近似的二维图像分割算法,属于局部的(非参数)模式搜索算法系列(每个数据点关联到基础概率密度函数模式),QuickShift图像分割同时在多个尺度上计算分层分段并应用于由颜色空间和图像位置组成的五维空间中。dst=skimage.segmentation.quickshift(img, ratio, kernel_size, max_dist, return_tree, sigma, convert2lab, random_seed)
Caffe 使用的是 OpenCV 的 Blue-Green-Red (BGR),而不是通用的 Red-Green-Blue (RGB).
- 高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。如果一个噪声,它的幅度分布服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。
在使用Python编程时,有时候可能会遇到类似于AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'的错误。这个错误通常出现在使用scikit-image库的时候,表明无法找到名为‘io’的属性。
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。
算法:entropy滤波是图像局部熵,熵是使用基为2的对数运算出来的,将局部区域的灰度值分布进行二进制编码,返回编码的最小值。
对于目标识别任务,比如判断一张图片中有没有车、是什么车,一般需要解决两个问题:目标检测、目标识别。而目标检测任务中通常需要先通过某种方法做图像分割,事先得到候选框;直观的做法是:给定窗口,对整张图片滑动扫描,结束后改变窗口大小重复上面步骤,缺点很明显:重复劳动耗费资源、精度和质量不高等等。 针对上面的问题,一种解决方案是借鉴启发式搜索的方法,充分利用人类的先验知识。J.R.R. Uijlings在《Selective Search for Object Recoginition》提出一种方法:基于数据驱动,与具体类别无关的多种策略融合的启发式生成方法。图片包含各种丰富信息,例如:大小、形状、颜色、纹理、物体重叠关系等,如果只使用一种信息往往不能解决大部分问题,例如:
Compact watershed segmentation number of segments: 256
1、skimage.feature.hog()用于提取图像的hog特征。返回特征及特征图像。hog:方向梯度直方图
在服务器使用matplotlib的时候,可能是因为没有装图形化和显示相关的包的原因,总是会出现backend相关的错误。所以我调查了下matplotlib中的backend的含义,以及如何处理相关的错误。
目录 1,图像特征 2,角点特征 3,使用OpenCV和PIL进行特征提取和可视化 4,特征匹配 5,图像拼接
4.217784404754639 (200, 101088) (150, 101088) 3.3909857273101807 1.0
显然OpenCV中常见的轮廓分析无法获得上面的中心红色线段,本质上这个问题是如何提取二值对象的骨架,提取骨架的方法在OpenCV的扩展模块中,另外skimage包也支持图像的骨架提取。这里就分别基于OpenCV扩展模块与skimage包来完成骨架提取,得到上述图示的中心线。
该文章介绍了如何利用skimage和PIL库读取和编辑PNG图像。首先介绍了PNG图像的格式,包括png-8,png-24和png-32。然后介绍了如何利用skimage.io中的imread函数读取PNG图像,其中利用了Numpy库来读取。最后介绍了如何对PNG图像进行编辑操作,包括利用PIL库和matplotlib库。
最近在研究深度学习视觉相关的东西,经常需要写python代码搭建深度学习模型。比如写CNN模型相关代码时,我们需要借助python图像库来读取图像并进行一系列的图像处理工作。我最常用的图像库当然是opencv,很强大很好用,但是opencv也有一些坑,不注意的话也会搞出大麻烦。近期我也在看一些别人写的代码,因为个人习惯不一样,他们在做深度学习时用于图片读取的图像库各不相同,从opencv到PIL再到skimage等等各种库都有,有些库读进来的图片存储方式也不太一样,如果不好好总结这些主流图像读写库特点的话,以后看代码写代码都会遇坑无数。这篇文章就总结了以下主流Python图像库的一些基本使用方法和需要注意的地方:
算法:简单线性迭代聚类(Slic,simple linear iterativeclustering)算法是将彩色图像转化为CIELAB颜色空间和XY坐标下的5维特征向量,然后对5维特征向量构造距离度量标准,对图像像素进行局部聚类的过程。SLIC算法生成紧凑、近似均匀的超像素,在运算速度,物体轮廓保持、超像素形状方面具有较高的综合评价,比较符合人们期望的分割效果。如果要得到良好的效果,那么必须在Lab颜色空间中执行该算法。该算法发展迅速,并且得到了广泛的应用。
算法:BRIEF关键点匹配是短二进制特征描述符进行关键点匹配,使用一组强度差测试来进行计算,利用该描述符使用汉明距离度量进行匹配是非常有效。BRIEF虽然不提供旋转不变性,但可以通过检测不同尺度的特征来获得尺度不变性。
算法:色阶滤波是用局部直方图来对图片进行滤波分级,局部地拉伸灰度像素值的直方图,以覆盖整个像素值范围。从左到右是从暗到亮的像素分布,黑色代表最暗位置,白色代表最亮位置,灰色代表中间调。色阶修改扩大照片的动态范围,查看和调色,修正曝光,提高对比度等作用。通常情况下,图像是8位通道,而16位通道色域更广。如果图像先转换成16位通道再进行色阶调整将断层,那么再转换回8位通道则断层被填补来挽救废片。
算法:bottomhat滤波是先计算图像的形态学的闭运算,然后用原图像减去运算的结果值,有点像黑帽操作。bottomhat使用结构元素计算区域的闭合,闭合结果与原始区域之间的差异。与在特定情况下合并区域的闭运算不同,bottom_hat计算通过这种合并生成的区域。结构元素的位置没有意义,因为闭运算对于参考点的选择是不变的。结构元素可选择,圆、矩形、椭圆、区域多边形、区域点等操作符生成。
算法:dequalize滤波是均衡化滤波,利用局部直方图对图像进行均衡化滤波。直方图对图像进行均衡化滤波从本质上是一种归一化算法,将目前灰度区间较窄的范围通过一种非线性的方式在整个像素可视空间重映射,最后达到一种图像增强效果的目的。但是直方图均衡化无法表达具体的像素位置,因为直方图本身也仅仅表达某一灰度值出现的概率,并未体现该灰度值所在的位置信息。直方图均衡化处理之后,原来比较少像素的灰度会被分配到其他的灰度,像素相对集中, 处理后灰度范围变大,对比度变大,清晰度变大,达到有效增强图像的目的。
算法:enhance_contrast滤波器是对比度增强滤波,首先计算局部区域最大值和最小值,然后查看当前点像素值最接近最大值还是最小值,最后替换为最大值或最小值。原始图像中每个像素与模糊图像中对应像素之间的亮度差异表示像素针对其相邻者的对比程度。该像素的亮度随后会与局部坐标对比度成比例变化。模糊之后更暗的像素必须比其相邻者更亮,因此其亮度会进一步提高,而如果像素在模糊之后更暗,则它甚至将变暗更多,在细节最显著的图像区域中选择性地增大对比度。钝化遮蔽的参数是像素半径(越过该半径的颜色会模糊)、该效果对亮度的改变程度以及对比度“阈值”(低于该阈值不会进行任何亮度变化)。
CSDN 叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/
到此这篇关于python库skimage给灰度图像染色的方法示例的文章就介绍到这了,更多相关python 灰度图像染色内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn!
入职了之后挺忙,已经好久没有做一些科普性的更新了。近期已做了些学术要求不高的工作,所以刚好有时间写写总结。
Caffe2 模型加载与测试 Model Zoo 这里以 squeezenet 模型为例,对图片中的 object 分类. 下载训练好的模型: python -m caffe2.python.models.download -i squeezenet 模型加载: 读取 protobuf 文件: with open("init_net.pb") as f: init_net = f.read() with open("predict_net.pb") as f: predict_net
原文下载地址:https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/ssim.pdf
Python有很多的数字图像处理相关的包,像PIL, Pillow, OpenCV, scikit-image等等。 其中PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限。 OpenCV实际上是一个c++库,只是提供了Python接口。 scikit-image是基于SciPy的一款图像处理包,它将图片作为NumPy数组进行处理,与matlab处理方法类似**。(对图像的简单处理如截取、擦除、改变RGB某一通道的值或者拼接只需要对对应的数组进行操作即可)** skimage包的全称是scikit-image SciKit (toolkit for SciPy),它对SciPy.ndimage进行了扩展,提供了更多的图片处理功能。 它由Python语言编写,由SciPy 社区开发和维护。skimage包由许多的子模块组成,各个子模块提供不同的功能。
本文介绍如何使用 PyTorch 实现 FCN 对 PASCAL VOC 数据集进行分类。首先,使用 Docker 安装 PyTorch 和 torchvision,然后使用 torchvision.datasets.VOCSegmentation 载入 PASCAL VOC 数据集。接着,使用 torchvision.models.detection.faster_rcnn.FasterRCNN 将数据集进行分类,并输出预测结果。最后,使用自定义的 colorization 函数将预测结果着色,并保存为图像文件。
python 读取image 在python中我们有两个库可以处理图像文件,scipy和matplotlib. 安装库 pip install matplotlib pillow scipy 用法 from scipy.misc import imread data = imread(image_root) #data是 ndarray对象 import matplotlib.image as mpimg data = mpimg.imread(image_root) #data是 ndarray对象 s
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