skimage数字图像处理:中级处理
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Python数字图像处理:对比度与亮度调整

图像处理中的图像亮度与对比度的调整,是放在 skimage 包的 exposure 模块里面的。 gamma 调整 原理:I=Ig 对原图像的像素,进行幂运算,得到新的像素值。公式中的 g 就是 gamma 值。 如果 gamma&g...

2025-04-21

2
Python数字图像处理:直方图与均衡化

在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素。 在 skimage 库中对直方图的处理,是放在 exposure 模块中的。 计算直方图 函数: skimage.exposure.histogram(image, nbi...

2025-04-27

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Python数字图像处理:图像简单滤波

数字图像处理中的图像滤波有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声; 另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取。 skimage 库中通过 filters 模块进行滤波操作。 sobel 算子 sobel 算子可用来检测边缘。 函数...

2025-04-27

4
Python数字图像处理:图像自动阈值分割

图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,是利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异, 把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合, 选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区...

2025-04-27

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Python数字图像处理:基本图形的绘制

图形包括线条、圆形、椭圆形、多边形等。 在 skimage 包中,绘制图形用的是 draw 模块,不要和绘制图像搞混了。 画线条 函数调用格式为: skimage.draw.line(r1,c1,r2,c2) r1,r2 : 开始...

2025-04-28

6
Python数字图像处理:基本形态学滤波

基本形态学滤波是指对图像进行形态学变换。变换对象一般为灰度图或二值图,功能函数放在 morphology 子模块内。 基本形态学滤波操作包括:膨胀、腐蚀、开运算、闭运算、白帽、黑帽。 膨胀(dilation) 原理:一般对二值图像进行...

2025-04-28

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在数据科学、机器学习及深度学习的领域里,Jupyter是一个强大的工具,它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体,让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展,Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中,从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





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