scikit-image

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    거기 내가 윤곽을 numpy 배열 마스크로 변환하는 효율적인 방법은? 예를 들어, 2 개의 등고선이 도넛 모양을 나타내는 경우 하나는 내부 등고선이고 다른 하나는 외부 등고선입니다. 어딘지 모르게 열거 형 배열로 래스터화할 수 있습니다. 배열의 요소는 도넛 형으로 True 또는 1로 표시되고 다른 요소는 False 또는 0으로 표시됩니다. opencv에서

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    를 제공하기 위해 이미지에 사용자 정의 테두리를 추가 :이 이미지에 , 나는 그것이 줄 수 있도록 하단에 테두리를 추가 할 효과 같은 실루엣. 최종 이미지는 다음과 같아야합니다 Zindarod에서 제공

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    파이썬에서 회전 변환을 찾고 있는데, 원래 이미지를 반전시킬 수 있습니다. 나는 결과가,369과 같은 reflect를 사용하여 동일한 할 경우 지금까지 나는 import skimage.transform as tf import scipy im = scipy.misc.ascent() r1 = tf.rotate(im, 10, mode='wrap') r

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    문자 및 숫자를 분류하는 Python 프로그램을 작성하고 있습니다. 분류자를 썼고 데이터 세트의 이미지가 있습니다. 파이썬이나 이미지 작업에별로 경험이 없습니다. 내 문제는 내가 갖고있는 이미지로 데이터 세트를 만드는 방법입니다. 모양을 가진 배열처럼 만드는 법. 방금 각 이미지의 배열을 만들어야합니까? 또는 색상 히스토그램을 사용 하시겠습니까? 아마 모든

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    나는 skimage.transform.resize을 사용하고 있습니다. 그림이 180x180 - 픽셀이고 3 개의 채널이 있다고 가정합니다. 예를 들어 : 결과 from skimage.transform import resize x = resize(im, (16, 16)) 형상, 즉 x는 (16x16x3)이다. 즉, x의 세 번째 차원은 채널을 나타냅니

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    이전 동료로부터 두 개의 Python 스크립트 (조각과 비슷 함)를 상속 받았습니다. 이 코드는 고해상도 이미지 (png)를 도형 좌표 공간 (위도/경도)에서 Leaflet.js에서 사용할 수있는 확대/축소 가능 타일 (slippy-map)로 변환합니다. Python (또는 GIS) 녀석이 아니기 때문에 나는 제대로 작동하도록 노력하고 있습니다. 문제가 내

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    여기 나는 매우 시끄러운 이미지를 업로드했습니다. 이미지에는 어두운 부분이 있습니다. 이미 파이썬을 사용하여 이미지 처리를하고 어두운 영역의 백분율을 계산하는 방법이 있습니까? 필수 : ​​ 일부 그레이 스케일 noise x-ray image

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    내가 파이썬에 새로 온 사람에 동일한 차원에서 연속되지 않으며 나는 다음 그림에서 타원 검출을 시도했습니다 : https://i.stack.imgur.com/5ybMh.jpg 을하지만이 코드를 사용할 때 import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from skimage import data, col

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    이미지가 마스크 처리 된 배열로 나타납니다. 이미지는 전경과 배경으로 구성되어 있습니다. 배경에 관심이 없으므로 가려졌습니다. 대비가 좋지 않은 이미지이고 전경에서 대비를 높이고 싶습니다. skimage.exposure.equalize_hist equalize_hist 함수가 마스크 된 데이터를 무시하기 위해 명명 된 매개 변수 mask을 사용하는 것으로

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    나는 이진 입력 이미지 (왼쪽)에 구멍을 채우는 데 skimage를 사용하고 있습니다. 그러나 이것은 내 코드 from skimage import ndimage img_fill_holes=ndimage.binary_fill_holes(binary).astype(int) 완전히 바이너리 이미지에 구멍을 채울 수없는 위의 코드의 결과입니다. 출력이 여전히