問題タブ [scikit-image]

numpy (MKL に対してビルド)、scipy、cython、pil、scikit-learn、scikit-image を新しい virtualenv に再インストールしたところ、モジュール skimage.io のインポート時間が非常に遅くなりました。

その理由は何ですか？

PIL と scikit イメージでこの奇妙な問題が発生しました。私がする時

それは完璧に動作します。次のような skimage の rescale メソッドを使用して画像のサイズを変更しようとすると:

それは言う

skimage.io.imreadとskimage.transform.rescaleの両方のドキュメントから、numpy.ndarray私も手動でチェックしました。誰かがこれにいくつかの洞察を投げることができますか?

scikit-image skimage.transform および skimage.measure.ransac を使用して、多項式の幾何学的変換をロバストに推定したいと思います。

ransack documentation は、まさにそれを行う方法の非常に良い例を示していますが、Similarity Transform を使用しています。方法は次のとおりです。

SimilarityTransform の代わりにskimage.transform.PolynomialTransformを使用する必要があり、多項式の次数を指定できる必要があります。

しかし、RANSAC 呼び出しは入力として PolynomialTransform() を受け取りますが、これは入力パラメーターを受け取りません。目的の多項式の次数は、PolynomialTransform() の推定属性で実際に指定されています...したがって、RANSAC 呼び出しでは、多項式の次数のデフォルト値である 2 が使用されますが、3 次または 4 次の多項式が必要になります。

それは基本的なpythonの問題だと思いますか？前もって感謝します！

scikit チュートリアル ( http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_blob.html ) を使用して、ブロブ検出を試しました。Gaussian の差分だけを取得するようにコードを変更しました

今私の質問は次のとおりです:私はグレースケール画像を使用しました(rgb2gray関数で変更しませんでした)が、コードを実行すると、出力として「色付き」画像が得られます(ほとんどすべてのシアンに赤と黄色の斑点があります) . RGB 画像を使用してからグレースケールに変換しても問題はありません。なぜそうなのですか？