問題タブ [scikit-image]

scikit-imageメソッドをテストしているときにskimage.measure.perimeter(image)、この関数の出力を説明できませんでした。

この関数が何を返すかを誤解しましたか。周囲はエリアを囲むパスであることを私は知っています。
注
：-（1）計算された周囲長と返される周囲長の差は、必ずしも4だけではありません。正方形、長方形、その他の多角形に関係なく、6になる場合もあります。
更新：=
（1）関数ページ

、またはのような関連する画像ライブラリを使用して画像をスマートにシャープにする方法を考えています。実際に画像をシャープにする方法を見つけることができましたが、ズームインすると多くのノイズとピクセル化が発生します。ノイズが少なく、python を使用して甘いコントラストで画像をシャープにするスマートシャープ効果ですが、失敗しました。 pythonndimageskimagePILPhotoshop

注:-
(1) メソッドはテスト済みです:-

(2) コードを見つけましたが、Perl. 私が知っているのPython は、ここ または直接 (3) 上記の方法を使用してシャープ化された 2 つの画像で、3 番目は smartsharp で行われ たものです 。 ................................................................... ...............2番目1番目 http://imageshack.us/a/img803/3897/sharp1.png 2番目 http://imageshack.us/a/img809/2235/sharp2 .png 3 番目 MY GOAL > これが私が望む効果3 番目 http://imageshack.us/a/img832/4563/smartsharp.jpg (4) 上の 3 番目の画像を作成するために使用したツールは次のとおりです: smrsharpm http:// imageshack.us/a/img210/2747/smartsharpentoolm.jpg







smrsharp http://imageshack.us/a/img193/490/smartsharpentool.jpg

これは、この質問の拡張された質問です。KindallとStephan Van der Walltのおかげで、前の問題を解決するために、関連するパッケージdeconvolutionを使用して画像にプロセスを適用する方法を理解する必要があります。 私は知っているだけなので、このリンクのコードをPythonを使用してMatLapコードに変換する方法を教えてください。私は「畳み込み定理-練習部分」にのみ興味があり、それは大きな助けになります。また、畳み込みまたはデコンボリューションの方法が画像に どのような影響を与えるかを理解する必要があります。それを理解しようとグーグルで調べましたが、完全には理解できなかった方程式がたくさんあります。 python
pythonMatLab

注：
（1）どのように機能するかについての説明はdeconvolve、確かにありがたいです。
ありがとう

画像があり、その内側の軸を横切るピクセルを取得したいと思います。それらを取得するためにスケルトン化メソッドと内側軸メソッドを使用しようとしましたが、どちらのメソッドも、対応するオブジェクトよりも短い1次元の線を返します。

サンプル画像を含むコードは次のとおりです。-

オリジナル>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>結果
or_imhttp://imageshack.us/a/img23/9035/testwus .jpg sk_im http://imageshack.us/a/img585/1910/imgskx.jpg

ご覧のとおり、黒い線は図形の先端に接続されていません。
（1）画像内の形状の長さを表す完全に接続された1次元の内側軸線を取得するにはどうすればよいですか。
（2）内側軸に垂直なピクセルを取得するにはどうすればよいですか（形状の内側軸と交差する一方の側からもう一方の側に垂直な線を描画したいため）

• このようなことを実行できるPythonライブラリが必要です。

ありがとう

WeightedNormalizedMoments、WeightedHuMoments、HuMoments の違いはどれですか? ( http://scikit-image.org/docs/0.6/api/skimage.measure.html )

HuMoment 以外にスケール回転不変の他の形状プロパティがありますか? それらをどのように実装できるかを示す例がありますか? この例は c++ OpenCV(C) で見つかります: 輪郭からモーメントを計算しますが、Python で作業することを好みます

なぜ scikit-image がビデオのフレーム数を float として返すのか疑問に思っていました。ビデオのフレーム数が分数である場合はありますか?

このコード スニペット...

...17313.0 を返します

バイナリ イメージからスケルトン イメージを作成します。

mahotas python ライブラリを使用してそのスケルトンの終点を検出しましたが、終点の値が 1 でその他の値がゼロの完全な画像配列が返されます。私は終点の座標を検出することを好みます。どうすれば入手できますか?

エンドポイントを計算するマイ コード:

br と ep は、座標を取得したいからのすべてのブランチとエンドポイントを含む配列です。

直径 2、4、または 6 のホイールのスケルトン イメージが描かれています。ポイント座標も分岐しました。

異なる車輪を検出するための 2 つの方法について考えます。

1. 円内の黒い部分を数える
2. 描かれた直径を数える

どちらの場合も、どのように実装できるかわかりません。

ご覧のとおり、ホイールは完全にスケルトン化されていないため、違いを検出するのが難しくなっています。

これは私がスケルトン化に使用するコードです:

まず、画像を二値化し、膨張させてからスケルトン化します。

元の画像: