importimageioimportmatplotlib.pyplotasplt # Gamma encoding pic=image io.imread('img/parrot.jpg')gamma=2.2# Gamma<1~Dark;Gamma>1~Bright gamma_correction=((pic/255)**(1/gamma))plt.figure(figsize=(5,5))plt.imshow(
1,2,3])y=np.array([0,1,4,9])# 新点位置x_new=np.linspace(0,3,10)# 插值结果y_new=[linear_interpolation(x[i],y[i],x[i+1],y[i+1],x_new[i])foriinrange(len(x)-1)forx_newinnp.linspace(x[i],x[
我们基本的思路就是遍历这个三维数组。这次使用的是nditer方法,它可以辅助我们进行遍历操作,而不是写三层for循环。 由于我们的逻辑需要将RGBA当做一个像素点去看待,而遍历操作会将它们当成4个独立的迭代器去看,失去了关联性。于是我们需要引入每个迭代器所代表元素的坐标来建立它们之间的关系。这样nditer的flags参数我们...
系列所有的源代码地址:GitHub-Image-Processing-Python。现在,让我们开始吧! 阈值 大津法|OTSU 阈值处理是图像处理中非常基本的操作。将灰度图像转换为单色是常见的图像处理任务。而且,一个好的算法总是以良好的基础开始! OTSU阈值处理是一种简单而有效的全局自动阈值处理方法,用于二值化灰度图像,比如前景(foreground)...
%%time import numpy as np import imageio import matplotlib.pyplot as plt from scipy.signal import convolve2d def Convolution(image, kernel): conv_bucket= [] for d in range(image.ndim): conv_channel= convolve2d(image[:,:,d], kernel, mode="same", boundary="symm") conv_bucket.append(con...
for nrows, ncols, plot_number, factor in X: sub = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number) sub.set_xticks([]) plt.colors() sub.imshow(charlie*0.0002, cmap=cmaps.pop()) sub.set_yticks([]) #fig.show() 1. 2. 3. 4. ...
系列所有的源代码地址:GitHub-Image-Processing-Python。现在,让我们开始吧! 阈值 大津法|OTSU 阈值处理是图像处理中非常基本的操作。将灰度图像转换为单色是常见的图像处理任务。而且,一个好的算法总是以良好的基础开始! OTSU阈值处理是一种简单而有效的全局自动阈值处理方法,用于二值化灰度图像,比如前景(foreground)...
2. Perfect for Image Processing In image processing, each pixel color channel (RGB) typically ranges from 0 to 255, making uint8 the ideal data type. Here’s a simple example using a popular US landmark: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ...
result=np.zeros((image_height-kernel_height+1,image_width-kernel_width+1))foriinrange(result.shape[0]):forjinrange(result.shape[1]):result[i,j]=np.sum(image[i:i+kernel_height,j:j+kernel_width]*kernel)returnresult start_time=time.time()result_traditional=traditional_convolve(image,kernel...
(6, 5)) #fig.subplots_adjust(bottom=0, left=0, top = 0.975, right=1) for nrows, ncols, plot_number, factor in X: sub = fig.add_subplot(nrows, ncols, plot_number) sub.set_xticks([]) plt.colors() sub.imshow(charlie*0.0002, cmap=cmaps.pop()) sub.set_yticks([]) #fig....