問題タブ [scikit-image]

Python ライブラリ scikit image には、「match_template」という関数があります。画像とサブ画像を受け取り、サブ画像がメイン画像内に存在する可能性が最も高い場所を返します。

この情報は、針のイメージの右上が干し草の山イメージのその位置にある可能性を表す値 (それぞれ -1 から 1) のグリッドを介して返されます。

何らかの理由で、出力配列で 3.5 もの値を取得しています。この事実について言及しているドキュメントはありません。

誰が何が起こっているのか知っていますか？

http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.feature.html?highlight=match_template#skimage.feature.match_template

skimage.graph.route_through_arrayで配列を経由してルーティングしたい。1 つの出発点と複数の目的地があります。複数の宛先を関数に挿入できるかどうか疑問に思っています。関数をループすることもできますが、より高速なものを探しています。

大きなファイル 9600x7000 ピクセルの jpg ファイルがあり、エッジ検出を実行できるかどうかを確認しようとしています。次を使用して大きな（25Mb）ファイルをロードしようとしました：

ただし、python インタープリターはクラッシュします。Python 2.7 を実行している Pycharm を使用しています。

そのため、GDAL (大きなGEO 参照ファイルに使用) を使用してファイルをロードしました。問題なくファイルをメモリにロードします。

これにより、ファイルがロードされます。ただし、次のエッジ検出を実行しようとしています:

次のコードを使用して画像を生成すると、これは機能します。

私の問題は、「画像」変数とGDALによって生成されたデータセット変数のデータ形式についてPythonをあまり理解していないことです。私の最終目標は、Python scikit-image ライブラリを使用して、大きな (10000x7000) ピクセルの jpg 画像でエッジ検出を実行できるようにすることです。GDALが大きなjpg画像を読み取るためのより良い方法があれば、私はそれを受け入れます。

私が設定した場合：

実行すると、次のエラーが表示されます。

このエラー メッセージは、データセット変数と画像変数の間のデータ型を理解していないことを示しています。

与えます:

と

タイプ（画像）

与えます:

大きなソース ファイルの場合は 、 http ://www.lib.utexas.edu/maps/tpc/txu-pclmaps-oclc-22834566_a-2c.jpg を使用して試してみてください。

私はこのようなイメージを持っています:

scikitイメージのスケルトン化機能でスケルトン化した後

黒いスペースの数を数える方法はありますか? (この写真では 6) scikit-image または mahotas の背景以外は?

Python cv2でインターネットURLから画像を読み取るにはどうすればよいですか?

このスタックオーバーフローの回答、

Pythonが私に報告したので良くありません：

セットアップを実行しようとすると、Windows コマンド プロンプトから次のエラーが表示されます。

scikitをインストールするために何ができるか知っている人はいますか? ありがとう！

グレースケール画像からのイレースイルミネーションにヒストグラムの均等化と適応を使用しましたが、ヒストグラムの均等化（scikit画像pythonライブラリを使用）が良好だった後、 mahotasでの画像変換中に何か問題が発生しました。真っ黒な写真が撮れました。どうすれば修正できますか？

• ソース画像:

• ヒストグラムの均等化と適応;

• mahotas 変換後の結果。

scikit から mahotas への変換コード:

ソースコード：

scikit-image を使用して整数画像を float 画像に変換するときに、何らかの問題に直面しています。

これは例です (画像は 2 ピクセルの画像です)。

私はこれを期待していました：

しかし、私はこれを得ました：

floatからに精度が失われるのは正常ですが、ここでは からに を使用してint渡すときに実際の情報を失っています。GitHubでコードを読んでも何も見つかりませんでした...intfloatimg_as_float

なぜこれが可能なのですか？

scikit-image を使用して画像を RGB から XYZ に変換しようとしています。入力タイプによっていくつかの違いがあることがわかりました。

これは出力です：

違いの原因は、img_to_float内部で使用される関数です(この質問rgb2xyzを参照してください)。

しかし、私は疑問に思っています:正しい使用方法は何rgb2xyzですか?

この質問に関しては、数式に応じて複数の解決策がありますが、繰り返しになりますが、必要な正しい画像の種類は何ですかrgb2xyz? と思われunit8ますが、なぜですか？ありがとう！

グレースケール画像からのイレース イルミネーションにヒストグラムの均等化と適応を使用しました。

しかし、ヒストグラムの均等化の後、私は大津法を使用します:

次の例のしきい値は 16329 です。

ソース画像:

ヒストグラムの均等化と適応の後:

大津式後：

Otsuの前の画像はuint16の配列で、Otsuの後の画像はboolのnumpy配列です。

スタックオーバーフローでは、照明の問題を回避するためにヒストグラムの等化を使用するように提案されました。

灰色の背景用ですか？どうすれば修正できますか？