Рубрики

Начало работы с Scikit-image: обработка изображений в Python

scikit-image — это пакет Python для обработки изображений, который работает с массивами numpy, представляющими собой набор алгоритмов обработки изображений. Давайте обсудим, как обращаться с изображениями во множестве информации и как ее применять в реальном мире.

Важные особенности scikit-изображения:

Simple and efficient tools for image processing and computer vision techniques.
Accessible to everybody and reusable in various contexts.
Built on the top of NumPy, SciPy, and matplotlib.
Open source, commercially usable – BSD license.

Примечание. Перед установкой scikit-image убедитесь, что NumPy и SciPy предварительно установлены. Теперь самый простой способ установить scikit-образ — использовать pip :

pip install -U scikit-image

Большинство функций лыжного мага находятся внутри подмодулей. Изображения представлены в виде массивов NumPy, например, двумерных массивов для двухмерных изображений в оттенках серого.

Код № 1:

# Python3 программа для обработки
# изображения с использованием skikit-image

  
# импорт данных из лыжного мага

from skimage import data

  

camera = data.camera() 

  
# Изображение с 512 строками
# и 512 столбцов

type(camera) 

  

print(camera.shape)

Выход :

numpy.ndarray
(512, 512)

Код # 2: подмодуль skimage.data предоставляет набор функций, возвращающих примеры изображений.

# Python3 программа для обработки
# изображения с использованием skikit-image

  
# импорт фильтров и
# данные от лыжного мага

from skimage import filters

from skimage import data

  
# Предопределенная функция для извлечения данных

coins = data.coins() 

  
# способ найти порог

threshold_value = filters.threshold_otsu(coins) 

  

print(threshold_value)

Выход :

107

Код № 3: Загрузка собственных изображений в виде массивов NumPy из файлов изображений.

# Python3 программа для обработки
# изображения с использованием skikit-image

import os

  
# импорт из лыжного мага

import skimage

from skimage import io

  
# способ загрузить изображение автомобиля из файла

file = os.path.join(skimage.data_dir, 'cc.jpg')

  

  

cars = io.imread(file)

  
# способ показать входное изображение
io.imshow(cars)
io.show()

Выход :

Приложения :

  • Анализ медицинских изображений.
  • Классификация изображений для обнаружения.

Рекомендуемые посты:

Начало работы с Scikit-image: обработка изображений в Python

0.00 (0%) 0 votes