代码：import skimage.io return skimage.img_as_float(skimage.io.imread(f))
浏览 15提问于2019-08-02得票数 3
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我有一组黑白图像，如下所示，如图1所示，我希望它们的线条要小得多，如图2所示，尽管没有尽可能少的线条。我也尝试过形态学的方法和算法，比如Canny和Python，但是我没有得到我想要的结果。
浏览 4提问于2022-03-09得票数 1
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如何检查模块是否已导入
、、、
我使用numpy和scipy进行数据分析。我想在我定义的函数中编写一段代码，以便在调用函数时检查是否导入了numpy，如果没有导入，那么它应该导入它。
浏览 2提问于2019-12-11得票数 2
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我有一张图片： ? 我必须检测中间的空白区域，然后像这样把它分成两部分- ? 这是我到目前为止所编写的代码。但它只检测黑线，而不检测中间的白色区域。 import numpy as npgray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)median = cv2.medianBlur(gray,5)maxLin
浏览 111提问于2020-07-06得票数 0
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中没有响应，以为我会在这里尝试)，并在尝试运行切割功能分水岭时得到以下错误：c:\users\murryadmin\anaconda3\envs\napari-env\lib\site-packages\aicssegmentation\core\utils.py(449
浏览 17提问于2022-06-28得票数 1
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skimage.draw模块具有绘制圆、椭圆、线条等功能，但是线条宽度似乎固定在1像素。似乎没有用于设置线条宽度的参数。Stefan van der Walt建议在skimage.measure子模块中有隐藏的功能来绘制更粗的线条，但我看了一下文档，只看到了profile_line函数，它确实有一个linewidth参数最好使用skimage。
浏览 31提问于2019-10-31得票数 0
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我在Python3.5中将一些数据分割为多个类。生成的图像如下
我想删除的数据中有很多小岛屿。我已经圈了几个，给出了一个想法，但有很多。
我的想法是，我希望能够指定一个最小半径，低于这个半径的噪音岛应该被删除。具有灰度开度和薄片环绕的图像
浏览 5提问于2017-10-26得票数 1
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我正在尝试转换一个看起来像：它看起来像(我画的这个)：我想在图像中检测和绘制线条，其中厚/薄的部分被平滑，以创建一个稍微均匀的宽度，以及如果图像中的像素是接触的，线是重叠的。(如果你放大原来的图像，你可以看到即使是薄片也有连接它们的像素)原始图像中像素的薄片最终被分解。因此，转换后的图像的像素在原始图像中的位置不是重叠的，从而在线条上产生空白。中的一些线足够近，如果我扩展一些东西来修复#1，检测到的线条最终会在它们不应该重叠的地方重叠。edges = cv2.Canny(im
浏览 4提问于2021-08-21得票数 2
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以下是示例图像：import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfromskimage.filters import threshold_meanfromskimage.morphology import opening
from skimage</
浏览 17提问于2020-02-08得票数 3
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在接触图像边界的物体上填充洞
、、、、
我在试着在下面的图像上填洞。当我使用SciPy的binary_fill_holes()时，我通常是成功的，除了接触图像边界的对象。是否有任何现有的Python函数可以在触及边框的对象中填充漏洞？我试着在图像周围添加一个白色边框，但这只会导致整个图像被填充。
浏览 9提问于2014-03-10得票数 13
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分水岭后保存二进制图像
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import cv2from matplotlib import pyplot as pltfrom skimage import morphologyfromskimage.io import imread, imsave, ims
浏览 17提问于2016-09-07得票数 0
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import datafrom skimage.util import img_as_ubytefrom skimage.morphology import diskimport osfrom ski
浏览 19提问于2022-10-30得票数 1
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我正在做一个项目，在这个项目中，我必须完成下图中的虚线，然后计算面积。有没有办法用python补齐下图中的虚线？
浏览 2提问于2020-08-15得票数 0
为此，我使用skimage形态学库(opening，whiet_tophat)函数。白顶帽本身意味着=初始图像打开的图像。在我的代码中，我将skimage的函数结果与手工获得的结果进行比较。import numpy as npimport cv2 as cvimg_not = cv.bitwise_not(img)
se
浏览 2提问于2021-12-02得票数 0
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我希望首次使用Watershed库应用skimage算法，并发现文档示例非常令人困惑，因为在不同的模块中给出了两个版本的watershed。
浏览 2提问于2020-05-18得票数 0
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我通过以下方式实现了这一点 thresholded = image > threshold
despeckled = skimage.morphology.remove_small_objects我认为我应该能够应用skimage.util.apply_parallel函数来加速我的处理(并且可以在内存少于196 GB的机器上运行，幸运的是我有)。(skimage.morphology.remove_small_object
浏览 0提问于2020-09-18得票数 0
我有这样的形象：在我用scikit图像的骨骼化功能把它骨架化之后out = morphology.skeletonize(gray
浏览 7提问于2014-01-06得票数 2
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我使用直方图均衡化和自适应从灰度图像中擦除光照：import numpy as npimport mahotas as mhfrom skimage import iofrom skimage import data, img_as_float
from skimage import exposur
浏览 6提问于2014-01-30得票数 1
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