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python - バイナリ イメージがほぼすべて黒の場合、どうすれば numpy でチェックインできますか?
numpy または scikit-image モジュールでバイナリ イメージがほぼすべて黒またはすべて白であるかどうかを確認するにはどうすればよいですか?
numpy.all機能について考えnumpy.anyましたが、完全な黒の画像でもほぼ黒の画像でも方法がわかりません。
python - Python: 行からバイナリ イメージを効率的に作成する
線を指定して、線で区切られた 2 つの領域を持つバイナリ イメージをすばやく作成したいと思います。私はそれをやっています
func(i) は
そして、pix_arrいくつかの2D numpy配列です。mおよびcは直線の方程式の傾きと定数です。
次のような出力が得られます
これを行うより速い方法はありますか？
python - scikit-image によって生成される hog 機能の数を制限/制御する
この質問からフォローアップすると、画像の HoG 特徴を分類に使用できる numpy 配列に取得できますが、各画像の HoG 特徴の数は異なります。
したがって、たとえば、1 つの画像は 2080 要素を持つ HoG 特徴の配列を生成し、別の画像は 1744 の配列を生成します。
生成される HoG 機能の数はどのように制御できますか? m 個のサンプルでは、サイズ mxn の配列を機械学習アルゴリズムに渡す必要があるため、 nは定数である必要があります。私が驚いたのは、HoG の特徴を抽出する前に、すべての画像のサイズを同じサイズに変更したことです。なぜ違いがあるのでしょうか?
python - 軸にグラフをプロットしますが、HoG 機能に基づいて画像を分類しようとしているときに結果が得られません
scikit-learn で一部の画像を分類するには、ブーストされたカスケード トレーニングを使用する必要があります。HoGの特徴で分類したい。
以下の私のコードは、この例から改作されています。
コードのこの部分は、私が実際に行った唯一のことです。
コードの残りの部分は、リンクの例からのものです。
私の質問は、これは HoG 機能に従って画像を分類する正しい方法ですか? 全部で528枚の画像があります。最初は 240x360 でした。しかし、 の形状を印刷するとimg_hogs、次のようになりました。
画像よりも多くの特徴があるため、分類が早期に終了するため、プロットするグラフがないと言われました。そこで、画像を 20x30 に縮小しました。
の形状を印刷するとimg_hogs、次のようになります。
しかし、私はまだ結果を得ていません。いずれの場合も、軸はプロットされますが、グラフは空です。
python - Python:バックグラウンドプロセスとして画像を表示しますか?
私は scikit-image を使用しています。以下は、ipython コンソールで私が行っていることを示しています。
ビューアーがフォアグラウンド プロセスとして実行されることを除いて、これはうまく機能します。つまり、表示ウィンドウを閉じるまで ipython シェルにアクセスできません。私はこのビューアが気に入っています。少なくともグレースケール画像の場合、カーソルはグレーレベルと現在のピクセルのインデックスを示します。しかし、画像を表示したり、コンソールで作業を続けたりできるようにしたいと考えています。これを行うにはどうすればよいですか？