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目录
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OpenCV -
Scikit-Image -
Scipy -
Python Image Library (Pillow/PIL) -
Matplotlib -
SimpleITK -
Numpy -
Mahotas
OpenCV
灰度缩放
下面的代码片段显示了OpenCV中的灰度缩放
import cv2 as cv
img = cv.imread('example.jpg')
cv.imshow('Original', img)
cv.waitKey()
#Use cvtColor, to convert to grayscale
gray_img = cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)
cv.imshow('Grayscale', gray_img)
cv.waitKey(0)
旋转图像
检查以下代码以将图像旋转180度。
import cv2 as cv
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('example.jpg')
h, w = image.shape[:2]
rot_matrix = cv.getRotationMatrix2D((w/2,h/2), -180, 0.5)
rot_image = cv.warpAffine(img, rot_matrix, (w, h))
plt.imshow(cv.cvtColor(rot_image, cv.COLOR_BGR2RGB))
Scikit-Image
检查以下活动轮廓操作代码：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.color import rgb2gray
from skimage import data
from skimage.filters import gaussian
from skimage.segmentation import active_contour
image = data.astronaut()
# Data for circular boundary
s = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
x = 220 + 100*np.cos(s)
y = 100 + 100*np.sin(s)
init = np.array([x, y]).T
# formation of the active contour
centre = active_contour(gaussian(image, 3),init, alpha=0.015, beta=10, gamma=0.001)
figure, axis = plt.subplots(1, 2, figsize=(7, 7))
ax[0].imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax[0].set_title("Original Image")
ax[1].imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
Scipy
from scipy import ndimage, misc
from matplotlib import pyplot as plt
f = misc.face()
b_face = ndimage.gaussian_filter(f, sigma=3)
figure, axis = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 8))
Python Image Library (Pillow/PIL)
更改图像的清晰度：
Matplotlib
SimpleITK
Numpy
Mahotas
结论
下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。
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