rescale 函数可以对图像进行按比例缩放。 函数格式为: skimage.transform.rescale(image,scale[,…]) scale 参数可以是单个 float 数,表示缩放的倍数,也可以是一个 float 型的 tuple, 如[0.2,0.5],表示将行、列数分开进行缩放。 例2:读入一幅数字图像,通过设置不同的比例系数改变图像的尺寸,显示原图 像及处理...
skimage.transform.rescale(image, scale[, ...]) scale参数可以是单个float数,表示缩放的倍数,也可以是一个float型的tuple,如[0.2,0.5],表示将行列数分开进行缩放 from skimage import transform,data img = data.camera() print(img.shape) #图片原始大小 print(transform.rescale(img, 0.1).shape) #缩小为...
skimage.transform.rescale(image, scale[, ...]) scale参数可以是单个float数,表示缩放的倍数,也可以是一个float型的tuple,如[0.2,0.5],表示将行列数分开进行缩放 fromskimageimporttransform,data img=data.camera()print(img.shape)#图片原始大小print(transform.rescale(img, 0.1).shape)#缩小为原来图片大小的0...
skimage.transform.rescale(image, scale[, ...]) scale参数可以是单个float数,表示缩放的倍数,也可以是一个float型的tuple,如[0.2,0.5],表示将行列数分开进行缩放 fromskimageimporttransform,data img=data.camera()print(img.shape)#图片原始大小print(transform.rescale(img, 0.1).shape)#缩小为原来图片大小的0...
pylab.title('Difference Image', size=20) pylab.show() 以下屏幕截图显示了前面代码的输出: 移除小对象 以下代码块显示了如何使用remove_small_objects()功能删除小于指定最小大小阈值的对象指定阈值越高,删除的对象越多: fromskimage.morphologyimportremove_small_objectsim = rgb2gray(imread('../images/circles....
rescale=1./255, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) # 加载和预处理训练数据 train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_datasets, target_size=(224, 224), ...
python使用skimage.transform.rescale压缩图片时会默认把图像转为灰色图像,那是因为skimage.transform.rescale()里面有个参数的默认值问题,channel_axis=None,所以不修改该参数,将无法显示彩色图像,我们只需把参数改为2即可:channel_axis=2。 #使用transform.rescale()压缩图像 ...
compare(clock, anti_clockwise,"Anticlockwise rotated image, use positive angles") 缩放 另一个标准操作是缩放图像。 我们对此操作使用rescale函数: butterflies = imread("images/butterflies.jpg") >>>butterflies.shape (720,1280,3) fromskimage.transfo...
scikit-image是基于scipy的图像处理库,它将图片作为numpy数组进行处理。例如,可以利用scikit-image改变图片比例,scikit-image提供了rescale、resize以及downscale_local_mean等函数。 from skimage import data, color, io from skimage.transform import rescale, resize, downscale_local_mean image = color.rgb2gray(io...
[0])) image_original[..., 1] = gradient_row image_original[..., 2] = gradient_col image_original = rescale_intensity(image_original) image_original_gray = rgb2gray(image_original) affine_trans = AffineTransform(scale=(0.8, 0.9), rotation=0.1, translation=(120, -20)) image_warped = ...