scikit-image

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我有一种有效的方法将等高线转换为numpy数组掩码吗？例如，如果我有两个轮廓代表甜甜圈形状，一个是内轮廓线，另一个是外轮廓线。我可以以某种方式将它光栅化为一个numpy数组，其中落入圆环形状的数组中的元素将标记为True或1，其他元素为False或0. 我发现了一种在opencv中执行此操作的方法。但我想知道我是否可以在scikit-image中做同样的事情？ [编辑]：轮廓被存储为元组的列表（x

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如何检测纹理中断

假设我们有许多彩色图像是一些纹理图案的例子。这种纹理被某些外来物体“破坏”的情况很少见。检测这些罕见异常的最佳方法是什么？我想过培训CNN，但好例子的数量远远超过了坏例子，所以我有我的疑惑。我开始研究灰度共生矩阵（GLCM）和局部二元模式（LBP），但我认为颜色信息可以在确定中断发生中起重要作用。我能否从这些提取的特征（GLCM或LBP）中找到分布并计算新图像属于此分布的概率？感谢您的帮助！

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Skimage - 调整大小函数的奇怪结果

我正在尝试使用skimage.transform.resize function调整.jpg图片的大小。函数返回我奇怪的结果（见下图）。我不确定它是一个错误还是错误地使用该函数。 import numpy as np from skimage import io, color from skimage.transform import resize rgb = io.imread("../

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如何连接并访问网络摄像头以获取视频和图像以便在不使用opencv的情况下进行处理？

我是新来的蟒蛇，简历和这个论坛。请帮忙： - 我现在不允许使用Open CV。但我想通过任何其他库来实现其确切的功能。我只能坚持python。我希望我的程序能够通过命令“cv2.VideoCapture(0)”完全执行opencv所做的操作，并只将所有内容保存在python中。它只需显示我的摄像头看到的任何内容。我试过scikit-image和scikit-video，但找不到任何模块（如果你

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图像高度只能从一大排图像中检索一次

所以就像我在标题中写的那样，我有多个具有相同类的元素，我获取该类并尝试检查子图像的width/height/src该图像。我只设法获得第一个图像的高度//宽度，但是我得到所有图像的src。下面是HTML： <a class="test"> <img src="http://www.kitchenspro.com/files/Testimonials/Large/150204670025031

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Java的每一个结束的HTML标记子串一串

我有一个包含HTML标记，如下面的字符串： Hi i'm a beautifull string 我需要拆分每个HTML结束标记后的字符串，并得到一个变量的标记和文字在类似于下面的另一个变量： startMarkup: text: Hi endMarkup: startMarkup: text: i'm endMar

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Skimage filters.sobel_v结果没有意义。为什么？

在scikit-image's documentation它说，用于检测纵向线条的内核，就是： 1 0 -1 2 0 -2 1 0 -1 如果我做的： img = np.array([[1.0, 2.0, 3.0], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) Lx = filters.sobel_v(img) 和，然后打印Lx，我得到： Lx 0.0000 0.0000 0.0

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如何在JavaScript中将base64 wav转换为base64 mp3

我在我的应用程序中遇到了问题。我想录制声音并使用Cordova将其存储在iOS中。我已经有一个base64/wav文件，但它非常重，所以我想将它转换为base64/mp3。哪种算法可以让我做到这一点？例子： b64Wavtob64mp3("base64/..."); // Return a mp3 base64 提前感谢！

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坎尼操作上的图像

我想下面的图片，以（通过使用Python）： 1）找出骨头（只有双方将做轮廓） 2）认识并画出所有的轮廓。它可能是这个样子：更好的轮廓就算不错了。我不能完全肯定，我怎么能解决这个问题，图像的梯度是：

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尝试在遮罩数组上执行skimage.equalize_hist时出错

我有一张表示为numpy遮罩数组的图像。图像由前景和背景组成，我对背景不感兴趣，因此我将其蒙蔽。这是一个对比度差的图像，我想增加在前景的对比度使用skimage.exposure.equalize_hist 我注意到equalize_hist函数采用命名参数mask忽略未屏蔽的数据。我的代码看起来像这样 import numpy as np import skimage.exposure as