scikit-image — это библиотека Python для обработки изображений, созданная на основе NumPy и SciPy. Он предоставляет ряд алгоритмов для задач обработки изображений, таких как шумоподавление, преобразование цветового пространства и сегментация изображения. Он предназначен для работы с 2D- и 3D-изображениями и предлагает ряд инструментов для фильтрации изображений, обнаружения признаков и преобразования изображений. scikit-image прост в использовании и предоставляет удобный интерфейс для работы с изображениями в Python. Это популярный выбор для задач обработки изображений в научных и инженерных приложениях.

Основы имиджа

Изображение может содержать различные типы основных деталей, например:

  1. Разрешение — Количество пикселей в изображении
  2. Глубина цвета — Количество битов, используемых для представления цвета каждого пикселя в изображении.
  3. Размеры — физический размер изображения, обычно выражаемый в дюймах или сантиметрах.

Фильтрация изображений в skikit-image

В scikit-image вы можете использовать модуль filters для применения к изображению различных типов фильтров. Вот пример использования фильтра median для удаления шума с изображения:

Нажмите на ссылку, чтобы перейти к официальной документации

from skimage import data, io, filters
image = np.array([1, 2, 3, 2, 1, 2, 1, 3, 2])
iamge2= filters.apply_hysteresis_threshold(image, 1.5, 2.5).astype(int)
print(iamge2)

здесь мы использовали порог гистерезиса, но у нас есть много других алгоритмов для фильтрации, пожалуйста, обратитесь к ссылке выше

шумоподавление изображения с помощью skikit-image

Чтобы убрать шум с изображения с помощью scikit-image, вы можете использовать функцию denoise_tv_chambolle из модуля skimage.restoration. Эта функция использует алгоритм полного шумоподавления для уменьшения шума в изображении.

from skimage import io, restoration,data
image= data.camera()
denoised_image = restoration.denoise_tv_chambolle(image, weight=2.5)
pl.imshow(denoised_image)

Сегментация изображения с помощью изображения Scikit

сегментация — это процесс разделения изображения на отдельные области или объекты. В scikit-image вы можете использовать модуль segmentation для выполнения сегментации изображения.

from skimage import io, restoration,data,segmentation
image= data.camera()
segments = segmentation.slic(image, n_segments=50, compactness=1000)
pl.imshow(segments)

Обнаружение функций с помощью изображения Scikit

Обнаружение элементов — это процесс идентификации и извлечения из изображения таких элементов, как углы, края и пятна. Эти функции можно использовать в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения или для других задач обработки изображений.

В scikit-image вы можете использовать модуль feature для обнаружения функций.

Вот пример того, как использовать функцию corner_peaks из модуля skimage.feature для обнаружения углов на изображении:

from skimage import io, restoration,data,segmentation,color,feature
import matplotlib as plt
image= data.camera()
image = color.rgb2gray(image)

# Detect corners
corners = feature.corner_peaks(feature.corner_harris(image))

plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.plot(corners[:,:, 1], corners[:,:, 0], 'r.')
plt.show()

Преобразование изображения

Преобразование изображения — это процесс изменения формы или внешнего вида изображения. В scikit-image вы можете использовать модуль transform для выполнения различных типов преобразований изображений.

Вот пример использования функции resize из модуля skimage.transform для изменения размера изображения:

from skimage import io, restoration,data,segmentation,color,feature,transform
import matplotlib as plt
image= io.imread('image.jpg')
image = color.rgb2gray(image)
resized_image = transform.resize(image, (image.shape[0] // 2, image.shape[1] // 2))
plt.imshow(segments)

Преобразование цветового пространства

Преобразование цветового пространства — это процесс преобразования изображения из одного цветового пространства в другое. В scikit-image вы можете использовать модуль color для преобразования цветового пространства.

Вот пример использования функции rgb2gray из модуля skimage.color для преобразования изображения из цветового пространства RGB в цветовое пространство оттенков серого:

from skimage import io, restoration,data,segmentation,color,feature,transform
import matplotlib as plt
image= data.camera()
image = color.rgb2gray(image)
plt.imshow(image)

это некоторые основные функции образа Skikit, если вам нужна дополнительная информация, связанная с этим полем, пожалуйста, обратитесь к документации Skikit-image. спасибо