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:
- Разрешение — Количество пикселей в изображении
- Глубина цвета — Количество битов, используемых для представления цвета каждого пикселя в изображении.
- 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