摘要：
图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术，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域，从而产生相应的二值图像。 在skimage库中，阈值分割的功能是放在 阅读全文
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对图像进行滤波，可以有两种效果：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。 1、sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为：skimage.filters.sobel(image, mask=No 阅读全文
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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这个模块中。 1、计算直方图 函数：skimage.exposure.histogram(image, nbins=256) 在numpy包中，也提供了一个计算直方图的函数hist 阅读全文
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图像亮度与对比度的调整，是放在skimage包的exposure模块里面 1、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>1, 新图像比原图像暗 如果gamma<1,新图像比原图像亮 函数格式为：skimage.expos 阅读全文
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图像的形变与缩放，使用的是skimage的transform模块，函数比较多，功能齐全。 1、改变图片尺寸resize 函数格式为： skimage.transform.resize(image, output_shape) image: 需要改变尺寸的图片 output_shape: 新的图片尺寸 阅读全文
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有些时候，我们不仅要对一张图片进行处理，可能还会对一批图片处理。这时候，我们可以通过循环来执行处理，也可以调用程序自带的图片集合来处理。 图片集合函数为： skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None) 这个函数是放在io模块内的，带两 阅读全文
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实际上前面我们就已经用到了图像的绘制，如： io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制，绘制成功后，返回一个matplotlib类型的数据。因此，我们也可以这样写： import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(i 阅读全文
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一、图像数据类型及转换 在skimage中，一张图片就是一个简单的numpy数组，数组的数据类型有很多种，相互之间也可以转换。这些数据类型及取值范围如下表所示： Data typeRange uint8 0 to 255 uint16 0 to 65535 uint32 0 to 232 float 阅读全文
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图片读入程序中后，是以numpy数组存在的。因此对numpy数组的一切功能，对图片也适用。对数组元素的访问，实际上就是对图片像素点的访问。 彩色图片访问方式为： img[i,j,c] i表示图片的行数，j表示图片的列数，c表示图片的通道数（RGB三通道分别对应0，1，2）。坐标是从左上角开始。 灰度 阅读全文
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方法一：利用PIL中的Image函数，这个函数读取出来不是array格式 这时候需要用 np.asarray(im) 或者np.array（）函数 区别是 np.array() 是深拷贝，np.asarray() 是浅拷贝 from PIL import Image import numpy as 阅读全文