scikit-image
是基于 Python 的科学计算库,专注于数字图像处理。
它构建于 NumPy
、SciPy
和 Matplotlib
之上,提供丰富的算法和工具,
覆盖图像预处理、分割、特征提取、形态学操作、三维处理等高级功能。
其 API 设计简洁,适合学术研究和工业应用。
skimage
数字图像处理中的高级处理包括:
- 高级滤波
- 霍夫线变换
- 霍夫圆和椭圆变换
- 边缘与轮廓
- 高级形态学处理
- 骨架提取与分水岭算法
scikit-image
是基于 Python 的科学计算库,专注于数字图像处理。
它构建于 NumPy
、SciPy
和 Matplotlib
之上,提供丰富的算法和工具,
覆盖图像预处理、分割、特征提取、形态学操作、三维处理等高级功能。
其 API 设计简洁,适合学术研究和工业应用。
skimage
数字图像处理中的高级处理包括:
在数字图像处理中,filters.rank 子模块(属于 scikit-image 库) 提供了一系列基于局部邻域排序或形态学运算的非线性滤波方法。 与传统线性滤波(如高斯滤波、均值滤波)不同, 这些方法需要用户自定义设定滤波器的形状和大…
2025-04-17
在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线、圆、椭圆等。 在 skimage 中,霍夫变换是放在 tranform 模块内,本文主要学习霍夫线变换。 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用 y=mx+b 来表示,…
2025-04-17
在极坐标中,圆的表示方式为: x=x0+rcosθ y=y0+rsinθ 圆心为 (x0,y0) , r 为半径,θ 为旋转度数,值范围为 0-359 。 如果给定圆心点和半径,则其它点是否在圆上,就能检测出来了。 在图像中,将每个…
2025-04-17
边缘与轮廓是图像中物体形状的关键特征,广泛应用于目标检测、图像分割、医学影像分析等领域。 Python通过scikit- image库提供丰富的工具,实现高效的边缘检测与轮廓分析。 在Python数字图像处理:图像简单滤波中, 已经了解了…
2025-04-17
形态学处理,除了最基本的膨胀、腐蚀、开/闭运算、黑/白帽处理外, 还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等。 凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内。 函数为: skimage.mor…
2025-04-17
骨架提取与分水岭算法也属于形态学处理范畴,都放在 morphology 子模块内。 骨架提取 骨架提取,也叫二值图像细化。这种算法能将一个连通区域细化成一个像素的宽度, 用于特征提取和目标拓扑。 morphology 子模块提供了两个函数…
2025-04-17
为了方便学习Python语言,基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开,对照书中内容进行学习,在线编写代码和运行代码,代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档,可在同一个页面直接编写,便于作及时的说明和解释。
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。