fromscipy.ndimageimportmaximum_filter# 获取极大值点max_points=np.where(data_smooth==maximum_filter(data_smooth,size=3,mode='constant'))[::-1] 1. 2. 3. 4. 步骤4:创建线矢量 一旦我们获得了特征点,我们可以使用这些点来创建线矢量。线矢量可以通过连接特征点来实现。以下是一个简单的线矢量创建示例...
size=(3,3))im_e = ndimage.grey_erosion(im, size=(3,3))im_bg = im_d - im_eim_g = ndimage.morphological_gradient(im, size=(3,3))pylab.gray()pylab.figure(figsize=(20,18))pylab.subplot(231), pylab.imshow(im), pylab.title('original', size=20),pylab.axis...
size=(3,3))im_e = ndimage.grey_erosion(im, size=(3,3))im_bg = im_d - im_eim_g = ndimage.morphological_gradient(im, size=(3,3))pylab.gray()pylab.figure(figsize=(20,18))pylab.subplot(231), pylab.imshow(im), pylab.title('original', size=20),pylab.axis...
importos,ctypesimportnumpyasnpfromscipyimportLowLevelCallablefromscipy.ndimageimportgeneric_filter# 生成圆形邻域数组及其ctypes对象defgenerate_circle_array(r):size=r*2-1array=np.zeros((size,size),dtype=int)center=r-1# 确定每个元素是否处于以数组中心像素为圆心的圆中并做标记。foriinrange(size):forjin...
下面使用一个合成的噪声图像示例来说明如何使用该函数: from numpy import * from numpy import random from scipy.ndimage import filters import rof # 使用噪声创建合成图像 im = zeros((500,500)) im[100:400,100:400] = 128 im[200:300,200:300] = 255 im = im + 30*random.standard_normal((500...
首先,我们将使用一组库来进行经典的图像处理:从提取图像数据开始,使用一些算法转换数据,使用库函数进行预处理、增强、恢复、表示(使用描述符)、分割、分类、检测和识别(对象)以进行分析、理解,并更好地解释数据。接下来,我们将使用另一组库来进行基于深度学习的图像处理,这是一种在过去几年中非常流行的技术。 图像...
(img, mode='salt', seed=None, clip=True) n = 3 # 最大值滤波 max_img = ndimage.maximum_filter(pepper_img, (n, n)) # 最小值滤波 min_img = ndimage.minimum_filter(salt_img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文 gs = gridspec.GridSpec(2...
>>> median_face = ndimage.median_filter(noisy_face, size=5) >>> from scipy import signal >>> wiener_face = signal.wiener(noisy_face, (5, 5)) 在其它过滤器scipy.ndimage.filters和scipy.signal可应用于图像。 1.10.3 数学形态学 数学形态学源于集合论。它表征和转换几何结构。尤其是二进制(黑白...
max_img = ndimage.maximum_filter(pepper_img, (n, n)) # 最小值滤波 min_img = ndimage.minimum_filter(salt_img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 中文 gs = gridspec.GridSpec(2, 6) gs.update(wspace=0.8) ax1 = plt.subplot(gs[0, :2]) ax1...
fromscipyimportndimage im = rgb2gray(imread('../images/mandrill_spnoise_0.1.jpg')) im_o = ndimage.grey_opening(im, size=(2,2)) im_c = ndimage.grey_closing(im, size=(2,2)) im_oc = ndimage.grey_closing(ndimage.grey_opening(im, size=(2,2)), size=(2,2)) ...