from skimage import io,data, exposure, img_as_float import matplotlib.pyplot as plt #显示功能 #filename = 'Thin layer/0.jpg' # 图片文件的路径 #image = io.imread(filename) # 使用imread读取图像,当使用imread时需要调用io image = img_a
img=data.chelsea()print(img.dtype.name) 在上面的表中,特别注意的是float类型,它的范围是[-1,1]或[0,1]之间。一张彩色图片转换为灰度图后,它的类型就由unit8变成了float 1、unit8转float fromskimageimportdata,img_as_float img=data.chelsea()print(img.dtype.name) dst=img_as_float(img)print(dst...
print(image.dtype) # float64 1. 2. 3. 4. 5. 更稳妥的做法,可以使用skimage的img_to_float(): image = img_as_float(image) 1. 这样再添加高斯噪声就可以正确显示。 方差or 标准差 高斯噪声符合一个均值为0,方差为 均值为0,是保证图像的亮度不会有变化,而方差大小则决定了高斯噪声的强度。 方差/...
转换结果为float64类型的数组,范围为[0,1]之间。 将彩色三通道图片转换成灰度图,最后变成unit8, float转换为unit8是有信息损失的。 img_path='data/dpclassifier/newtrain/test/1_0.png'import Imageas imgimport osfrom matplotlibimport pyplotas plotfrom skimageimport io,transform, img_as_ubyte img_file1...
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-QsRlhoyY-1681961425704)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-cv-zh/-/raw/master/docs/handson-imgproc-py/img/ad15e7a2-2613-449f-a932-93a20c55063d.png)] 使用skimage.filters.rank中的maximum()和minimum()功能,实现灰度...
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.patches import Rectangle from skimage.io import imread, imshow import skimage.io as skio from skimage import img_as_ubyte, img_as_float 现在我们看看正在处理的图像。 overcast = imread("image_overcast.PNG") plt.figure(num=None...
(img_cv,cv2.COLOR_BGR2RGB)) print(img_sk.shape) # skimage 转 opencv img_cv_back = cv2.cvtColor(img_as_ubyte(img_sk),cv2.COLOR_RGB2BGR) # skimage 转 PIL img_sk2pil = Image.fromarray(img_as_ubyte(img_sk)) # PIL 转 skimage img_pil2sk = img_as_float(img_sk2pil) print(img_...
pythonCopy codeimportcv2importnumpyasnp # 读取彩色图像 img=cv2.imread("image.jpg")# 将图像转换为HSV颜色空间 hsv_img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)# 定义红色目标区域的颜色范围 lower_red=np.array([0,50,50])upper_red=np.array([10,255,255])# 根据颜色范围对图像进行颜色阈值分割 ...
gray2 = img2.mean(axis=2).astype('float64') # 计算SSIM ssim_value = ssim(gray1, gray2, data_range=gray1.max() - gray1.min(), multichannel=False) print(f'SSIM: {ssim_value}') 2. 视觉信息保真度(VIF) VIF是衡量图像信息保真度的指标,它基于自然场景统计模型,能够评估图像融合过程中信息...
# Print the highest probability labelhighest_probability_index = np.argmax(predictions) print('Classified as: '+ labels[highest_probability_index]) print()# Or you can print out all of the results mapping labels to probabilities.label_index =0forpinpredictions: truncated_probablity = np.float64...