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锁阳的功效与作用,十个python图画处理东西,世界名表

频道:民生新闻 标签:奶味大哥大洛阳师范学院 时间:2019年10月26日 浏览:171次 评论:0条

介绍

现在的国际存牛顿第二定律在了很多的数据,图画数据是重要的组成部分。假如要运用这些图片,需要对图画进行处理,进步图片质量或提取图片内容信息。

图画处理的常见操作包含图画显现黄翠如,根本操作如裁剪,翻转,旋转等,图画切割,分类和特征提取,图画康复和图画识别。Python是图画处理的适宜挑选,因为它作为一种科学编程大竹爱子言语日益遍及,而且供给了许多免费有用的图画处理东西。

下面将介绍10个用于图画处理的python库,它们在处理图画等方面都供给了简略便利的办法。

1. scikit Image

scikit-image(https://scikit-image.org/)是一个与numpy一同运用的开源Python东西。它完成了用于研讨,教育和职业运用的算法和有用程序。即使是刚触摸Python的人也能够轻松运用。它的代码由活泼的志愿者编写,由高质量的同行进行评定。

资源

有完善的文档和丰厚的示例(http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html)。

示例

导入skimage,大多数函数都在它的子模块中。下面是一些 skimag吉加页e 的比如:

  • 图画过滤
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib inline
from skimage import data,filters
image =扫地机器人 data.coins()
# ... 或许其他的 Numpy 数组
edges = filters.sobel(image)
plt.imshow(edges, cmap='gray')

  • 运用match_template函数进行模板匹配

在gallery中有更多比如(https://scikit-image.org/docs/dev/auto_exa智能电视mples)。

2. Numpy

Numpy(http://www.numpy.org/)是Python的中心库之一,它为数组供给了支撑。一个图画本质上是包含像素数据的规范Numpy数组。因而,经过运用根本的Numpy操作,例如切片,掩膜(mask)和花式索引(fancy indexi)等直接修正图画的像素值。能够运用skimage加载图画并用matplotlib显现。

资源

Numpy的官方文档供给了完好的文档和资源列表(http://www.numpy.org/)。

示例

运用Numpy对图画进行掩膜操作。

import numpy as np
from skimage im优衣库官网port data
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
image = data.camera()
type(image)
numpy.ndarray #图画是一个numpy数组
mask = image < 87
image[mask]=255
plt.imshow(image, cmap='gray')

3. Scipy

scipy是一个相似Numpy的中心科学核算模块,可用于根本的图画处理使命。特别是子模块scipy.ndimage供给了操作n维Numpy数组的函数。该软件包现在包含线性、非线性滤波,二值形状(binary morphology),B样条插值(B-spline interpolatio)和目标丈量(object measurements)等功用。

资源

scipy.ndimage的完好函数列表:https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/ndimage.html#correlat大唐情史ion-and-convolution

示例

SciPy高斯过滤:

from scipy import misc,ndimage
face = misc.face()
blurred_face = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3)
very_blurred = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=5)
#Results
plt.i锁阳的成效与效果,十个python图画处理东西,国际名表mshow()

4. PIL / Pillow

PIL(Python Imaging Library)是一个免费的Python函数库,它增加了翻开、操作和保存多种不同图画格局的支撑。但是,它现已中止了开发,最终一次发布是2009年。走运的是,P方逸伦IL有一个活泼的分支Pillow,它更易于装置,支撑一切首要的大公网操作体系并支撑Python 3。该库包含了根本的图画处理功用,包含像素操作,运用内置卷积内核进行过滤以及颜色空dnf令郎间转化。

资源

该文档(https://pillow.readthedocs.io/en/3.1.x/index.htm)包含了装置指引以及每个模块的示例。

示例

运用Pillow中的ImageFilter增强图画:

from PIL import Image, ImageFilter
#读入图画
im = I金宝贝mage.open( 'image.jpg' )
#显现图画
im.show()
from PIL import ImageEnhance
enh = I锁阳的成效与效果,十个python图画处理东西,国际名表mageEnhance.Contrast(im)
enh.enhance(1.8).show("30% more contrast")

5. OpenCV-Python

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是视觉运用中运用最广的库之一。OpenCV-Python是OpenCV的python API。OpenCV-Python不只速度快,因为后台运用C/C++保山编写,而且易于编码和布置(因为前端的Python包装器)。这使其成为履行核算密集型视觉程序的绝佳挑选。

资源

OpenCV2-Python-Guide(https://github.com/abidrahmank/OpenCV2-P锁阳的成效与效果,十个python图画处理东西,国际名表ython-Tutorials)协助你更简略上手OpenCV-Python。

示例

下面的示例是运用毛笔字在线生成器OpenCV-Python的金字塔交融创立名为'Orapple'的新生果的功用。

6. SimpleCV

SimpleCV也是一个构建视觉运用的开源结构。有了它,您能够运用如OpenCV等几个高性能的核算机视觉库,不需要了解位深度,文件格局,颜色空间等概念。学习难度远远小于OpenCV,而且正如他们的标语所说,“它使核算机视觉变得简略”。 SimpleCV的其他长处还有:

  • 初学者也能够编写简略的机器视觉测验
  • 摄像机,视频文件,图画和视频流能够彼此操作

资源

官方文档(https://simplecv.readthedocs.io/en/latest/)简略易懂,还有很多的事例参阅。

示例

7. Mahotas

Mahotas是另一个Python核算机视觉和图画处理库。它包含了传统的图画处理功用,如锁阳的成效与效果,十个python图画处理东西,国际名表过滤和形状学操作,以及用于特征核算的核算机视觉功用,包含爱好点检测和部分描述符。该接口运用Python,能够快速开发,算法运用C++完成,而且针对速度进行了优化。Mahotas库具有尽量少的代码乃至最小的依靠。阅览他们的官方文章(https://openresearchsoftware.metajnl.com/articles/10.5334/jors.ac/)获取更多信息。

资源

该文档(https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html)包含了装置阐明,示例和教程,协助你轻松地运用mahotas。

示例

Mahotas尽量运用简略的代码完成功用。例如“Finding Wally”问题,Mahotas运用最少的代码完成了较好的成果。这里是它的源代码(h翡翠台ttps://mahotas.readthedocs.io/en/latest/wally官运.html)。

8. SimpleITK

ITK(Insight Segmentation and Registration Toolkit)是一个开源的跨渠道体系,为开发人员供给了一整套用于图画锁阳的成效与效果,十个python图画处理东西,国际名表剖析的软件东西。其间,SimpleITK(https://itk.org/ITK/resources/resources.html)是一个根据ITK的简化层,旨在促进快速原型规划,教育,抓咪咪解说言语中的运用。SimpleITK是一个图画剖析东西包,具有很多的组件,支撑过滤操作,图画切割和配准。SimpleITK运用C++编写,也能够用于包含Python在内的很多编程言语。

资源

有许多Jupyter Notebooks(http://insightsoftwareconsortium.github.io/SimpleITK-Notebooks/)展现了SimpleITK在教育和研讨中的运用。运用SimpleITK进行Python和R编程言语的交互式图画剖析。

示例

下面是运用SimpleITK和Python完成的CT/MR配准进程的可视化。源代码。

0_DEltm5w6x6UMqM9E

9. pgmagick

pgmagick是运用Python包装的GraphicsMagick库。GraphicsMagick有时被称为图画处理中的瑞士军刀。它供给了强壮高效的东西和库调集,支撑超越88种首要图画格局的读取,写入和操作,包含DPX,GIF,JPEG,JPEG-2000,PNG,PDF,PNM和TIFF等重要格局。

资源锁阳的成效与效果,十个python图画处理东西,国际名表

Github库房(https://github.com/hhatto/pgmagick),有装置和要求阐明,还有具体的用户攻略(https://pgmagick.readthedocs.io/en/latest/)。

示例

一些运用 pgmagick 的图画操作:

图画缩放:

边际提取:

10. Pycairo

Pycairo是cairo(https://cairographics.org/)图形库的一组pythlovelyon绑定。Cairo是一个制作矢量图形的2D图形库。矢量图形在调整巨细或改换时不会丢掉清晰度。Pycairo可运用Pytho锁阳的成效与效果,十个python图画处理东西,国际名表n调用cairo指令。

资源

Pycairo GitHub库房(https://github.com/pygobject/pycairo)有装置和运用的具体阐明。以及Pycairo的扼要教程(https://pycairo.re老有所依adthedocs.io/en/latest/tutorial.html)。

示例

运用Pycairo制作线段,根本形状和径向突变(radial gradients)。

总结

以上是Python中一些好用且免费的图画处理库。他们都值得测验运用并了解更多它们的信息。