scikit-image

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我想应用到一个简单的磁盘过滤器适合文件： from skimage.morphology import disk from skimage.filters.rank import median import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from astropy.io import fits # Open data files

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Scikit-image展开活动轮廓（蛇）

我跟着这个link的例子。但是，等高线从初始点收缩。是否有可能做出展开的轮廓？我想要显示的图像。左侧的图像是它的外观，右侧的图像是我想要的样子 - 展开而不是收缩。红色圆圈是起点，蓝色轮廓是在n次迭代之后。有没有我可以设置的参数 - 我看了所有的参数，但似乎没有设置。另外，当提到“活动轮廓”时，它通常是否假定轮廓收缩？我读this paper，并认为它可以合同和扩大。 img = data.ast

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从文档图像中删除非彩色组件

我需要准备文档图像以进一步识别。我国有严格的规定，文件必须用黑色或灰色字体书写。签名和邮票也必须是蓝色的。因此，在当前步骤中，我需要通过删除非灰度彩色元素来删除图章和签名。这是例如文档的片段：我写的代码转换成灰度级的灰度化成分，并分别非灰度化成分： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from

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屏蔽，然后粘贴在Python

两个图像我有一个看起来像这样的图像：我想要的背景为白色和所有其他的像素为黑色，这样将我的图像看起来喜欢这样的：假设原始图像是img和上面的结果是mask。当我尝试从原始图像中获取mask时，事情并不按预期工作。我这样做： mask = np.ones_like(img)*255 mask[img > 0] = 0 理想情况下，我应该得到预期的结果，但这是我所得到的。另外，我还有一个图像

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添加自定义边框的图像，以获得真实的效果

我有一个图像，如下图所示：为了这个形象，我想在底部添加边框，以便它可以给像效果一样的轮廓。最终的图像应该是这样的：

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图像的可逆旋转

我正在寻找python中的旋转变换，它可以被倒置以产生原始图像。到目前为止，我使用 import skimage.transform as tf import scipy im = scipy.misc.ascent() r1 = tf.rotate(im, 10, mode='wrap') r2 = tf.rotate(r1, -10, mode='wrap') 如果我使用ref

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从图像中提取数字和字母特征

我在写一个python程序来分类字母和数字。我已经写了分类器，并且我有我的数据集的图像。我真的没有太多的Python或使用图像的经验。我的问题是如何用我拥有的图像创建我的数据集。如何创建一个像它们一样的数组。我应该创建一个每个图像的numpy数组吗？或者使用颜色直方图？我可能会将所有图像转换为灰度。我发现了分类猫和狗的链接。它使用两种方法来提取图像特征，但我不知道这是否适用于我的情况。 k-

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导入错误：没有名为模块“skimage”，但我有所有的依赖和scikit图像安装

我试图在python3.4运行程序，但它总是给我这个错误信息 from skimage import feature 导入错误：没有模块名为“skimage” 我在网上搜索答案在这里和那里，尝试了一些解决方案，但我不断收到错误。但后来我试图在python2.7中运行完全相同的程序，并且它没有给出任何错误mesaage，所以我认为它在python2.7中运行良好。无论如何，我可以得到这个程序运行

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将图像转换为位图

我试图为一个字母图像创建一个位图，但是我没有获得所需的结果。我开始使用图像已经有几天了。我试图读取图像，创建一个numpy数组并将其保存在一个文件中。我写的代码波纹管： import numpy as np from skimage import io from skimage.transform import resize image = io.imread(image_path, as

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如何使用python来计算噪点图像暗区的百分比

这里我上传了一张非常嘈杂的图像。和在图像中有一些黑暗的地方。有没有办法使用python来做图像处理并计算黑暗区域的百分比？ noise x-ray image