Hướng dẫn how do you find the mean of an image in python? - làm thế nào để bạn tìm thấy ý nghĩa của một hình ảnh trong python?

Question

Xem thảo luận

Nội dung chính Show

& nbsp; 6 khóa học & nbsp; & nbsp; & NBSP; 1 Sách điện tử
Java Prime Pack
Trong chương trình này, chúng tôi sẽ tính toán giá trị trung bình của tất cả các pixel trong mỗi kênh bằng thư viện gối. Có tổng cộng ba kênh trong một hình ảnh và do đó, chúng tôi sẽ nhận được một danh sách ba giá trị.
Ảnh gốc
Làm thế nào để bạn tìm thấy ý nghĩa của một hình ảnh?
Làm thế nào để bạn trung bình một hình ảnh trong Python?
Tạo mảng trung bình ..
Ý nghĩa và phương sai trong xử lý hình ảnh là gì?

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc

Bàn luận

Xem thảo luận

Cải thiện bài viết

Lưu bài viết

Đọc
Pixel Values Each of the pixels that represents an image stored inside a computer has a pixel value which describes how bright that pixel is, and/or what color it should be. In the simplest case of binary images, the pixel value is a 1-bit number indicating either foreground or background.
Mean is most basic of all statistical measure. Means are often used in geometry and analysis; a wide range of means have been developed for these purposes. In contest of image processing filtering using mean is classified as spatial filtering and used for noise reduction.
In order to do this we will use mean method

Bàn luận img.mean()
Argument : It takes no argument
Return : It returns float32

Trong bài viết này, chúng ta sẽ thấy làm thế nào chúng ta có thể nhận được giá trị trung bình của hình ảnh trong mahotas. Giá trị trung bình là tổng của các giá trị pixel chia cho tổng số giá trị pixel. & Nbsp; giá trị pixel mỗi pixel đại diện nó nên được. Trong trường hợp đơn giản nhất của hình ảnh nhị phân, giá trị pixel là một số 1 bit cho thấy nền trước hoặc nền. Tôi là cơ bản nhất của tất cả các biện pháp thống kê. Các phương tiện thường được sử dụng trong hình học và phân tích; Một loạt các phương tiện đã được phát triển cho các mục đích này. Trong cuộc thi lọc xử lý hình ảnh bằng cách sử dụng giá trị trung bình được phân loại là lọc không gian và được sử dụng để giảm nhiễu. Để thực hiện việc này, chúng tôi sẽ sử dụng phương thức trung bình & nbsp; & nbsp;
Note : The image should be filtered before getting mean because it can calculate for one channel at one time
Example 1 :

Python3

Cú pháp: IMG.Mean () Đối số: Không có ArgentReturn: nó trả về float32 & nbsp; & nbsp;

Ở đây IMG là hình ảnh được tải bằng mahotas, có thể được thực hiện với sự trợ giúp của mahotas.Imread (Image_Name) Phương thức. ;

import

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

0

import

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

2

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

3

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

4import

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

6

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

7

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

8

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

9

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

1

import numpy
numpy.mean(image_array, axis=0)`

1

import numpy
numpy.mean(image_array, axis=0)`

2

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

7

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

8

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

9

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

0

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

1

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

7

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

8

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

4

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

5

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

6

import numpy
numpy.mean(image_array, axis=0)`

3
Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427
8
import numpy numpy.mean(image_array, axis=0)`
5

Mean Value for 0 channel : 129.05525723083971

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

7
[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]], [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]
8
import numpy numpy.mean(image_array, axis=0)`
8
import numpy numpy.mean(image_array, axis=0)`
9
[[0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5]]
0
[[0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5]]
1

Python3

Đầu ra: & nbsp; & nbsp;

Ví dụ 2: & nbsp; & nbsp;

Cú pháp: IMG.Mean () Đối số: Không có ArgentReturn: nó trả về float32 & nbsp; & nbsp;

import

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

0

import

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

2

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

3

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

4import

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

6

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

7

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

8

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

9

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

1

Step 1: Import the Image and ImageStat libraries.
Step 2: Open the image.
Step 3: Pass the image to the stat function of the imagestat class.
Step 4: Print the mean of the pixels.

4

import numpy
numpy.mean(image_array, axis=0)`

2

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

7

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

8

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

9

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

0

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

1

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

7

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

8

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

4

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

5

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

6

import numpy
numpy.mean(image_array, axis=0)`

3
Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427
8
import numpy numpy.mean(image_array, axis=0)`
5

Mean Value for 0 channel : 27.490094866071427

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

7
[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]], [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]
8
import numpy numpy.mean(image_array, axis=0)`
8
import numpy numpy.mean(image_array, axis=0)`
9
[[0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5]]
0
[[0.5 0.5 0.5] [0.5 0.5 0.5]]
1 For each channel there are different mean value and mean can be a good option to set the threshold value for an image.

Có nghĩa là gì trong xử lý hình ảnh?

Xử lý hình ảnh là một phương pháp để thực hiện một số hoạt động trên một hình ảnh, để có được một hình ảnh nâng cao hoặc trích xuất một số thông tin hữu ích từ nó. Nó là một loại xử lý tín hiệu trong đó đầu vào là hình ảnh và đầu ra có thể là hình ảnh hoặc đặc điểm/tính năng được liên kết với hình ảnh đó.

Ý nghĩa và phương sai trong xử lý hình ảnh là gì?

[[[0.0, 0.0, 0.0], [0.0, 0.0, 0.0]],
 [[1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 1.0, 1.0]]]

Giá trị trung bình có cùng kích thước với dữ liệu của bạn (trong trường hợp các pixel, nghĩ về cường độ), trong khi phương sai có kích thước của bình phương dữ liệu của bạn (vì vậy cường độ^2).

import numpy
numpy.mean(image_array, axis=0)`

Tôi có một hình ảnh RGB đã được chuyển đổi thành một mảng numpy. Tôi đang cố gắng tính toán giá trị RGB trung bình của hình ảnh bằng các hàm Numpy hoặc SCIPY.

[[0.5  0.5  0.5]
 [0.5  0.5  0.5]]

Các giá trị RGB được biểu diễn dưới dạng điểm nổi từ 0,0 - 1,0, trong đó 1.0 = 255.

[0.5  0.5  0.5]

Có nghĩa là gì trong xử lý hình ảnh?PythonServer Side ProgrammingProgramming

Hoàn thành Gói Python Prime

& nbsp; 9 khóa học & nbsp; & nbsp; & NBSP; 2 Sách điện tử 2 eBooks

Hướng dẫn

Chi tiết hơn

Trí tuệ nhân tạo & Máy học học chính

& nbsp; 6 khóa học & nbsp; & nbsp; & NBSP; 1 Sách điện tử 1 eBooks

Hướng dẫn

Chi tiết hơn

Trí tuệ nhân tạo & Máy học học chính

& nbsp; 9 khóa học & nbsp; & nbsp; & NBSP; 2 Sách điện tử 2 eBooks

Hướng dẫn

Chi tiết hơn

Trí tuệ nhân tạo & Máy học học chính

& nbsp; 6 khóa học & nbsp; & nbsp; & NBSP; 1 Sách điện tử

Java Prime Pack

Step 1: Import the Image and ImageStat libraries.
Step 2: Open the image.
Step 3: Pass the image to the stat function of the imagestat class.
Step 4: Print the mean of the pixels.

Trong chương trình này, chúng tôi sẽ tính toán giá trị trung bình của tất cả các pixel trong mỗi kênh bằng thư viện gối. Có tổng cộng ba kênh trong một hình ảnh và do đó, chúng tôi sẽ nhận được một danh sách ba giá trị.

from PIL import Image, ImageStat

im = Image.open('image_test.jpg')
stat = ImageStat.Stat(im)
print(stat.mean)

Ảnh gốc

[76.00257724463832, 69.6674300254453, 64.38017448200654]

Thuật toán

Mã ví dụ

Đầu ra
Prasad Naik
Cập nhật vào ngày 17-Mar-2021 08:27:40
Câu hỏi và câu trả lời liên quan
Tính toán bình phương trung bình gốc của tất cả các pixel cho mỗi dải trong một hình ảnh bằng thư viện gối
Tính toán trung bình của tất cả các pixel cho mỗi dải trong một hình ảnh bằng thư viện gối
Tính toán phương sai của tất cả các pixel cho mỗi dải trong một hình ảnh bằng thư viện gối
Tính độ lệch chuẩn của tất cả các pixel cho mỗi dải trong một hình ảnh bằng thư viện gối
Cắt một hình ảnh bằng thư viện gối
Xoay hình ảnh bằng thư viện gối
Tải và hiển thị hình ảnh bằng thư viện gối
Áp dụng Gaussian Blur cho một hình ảnh bằng thư viện gối
Áp dụng hộp mờ cho hình ảnh bằng thư viện gối
Áp dụng bộ lọc xếp hạng cho một hình ảnh bằng thư viện gối
Áp dụng minfilter trên một hình ảnh bằng thư viện gối
Áp dụng MaxFilter trên hình ảnh bằng thư viện gối

Áp dụng modefilter trên một hình ảnh bằng thư viện gối

Quảng cáo

Làm thế nào để bạn tìm thấy ý nghĩa của một hình ảnh?

Giá trị trung bình là tổng của các giá trị pixel chia cho tổng số giá trị pixel. Các giá trị pixel mỗi pixel đại diện cho một hình ảnh được lưu trữ bên trong máy tính có giá trị pixel mô tả mức độ sáng mà pixel đó và/hoặc nó nên có màu gì.the sum of pixel values divided by the total number of pixel values. Pixel Values Each of the pixels that represents an image stored inside a computer has a pixel value which describes how bright that pixel is, and/or what color it should be.

Làm thế nào để bạn trung bình một hình ảnh trong Python?

Tạo hình ảnh trung bình bằng Python và Pil (Thư viện hình ảnh Python)..

Tạo hình ảnh gốc ..

Tải các hình ảnh gốc được lưu ngay trên ..

Kiểm tra hình ảnh gốc ..

Chuyển đổi các hình ảnh được tải thành NUMPY NDARRAY ..

Kiểm tra hình dạng của mảng IMS ..

Tạo mảng trung bình ..

Kiểm tra hình dạng của mảng IMS ..

Tạo mảng trung bình ..

Xử lý hình ảnh là một phương pháp để thực hiện một số hoạt động trên một hình ảnh, để có được một hình ảnh nâng cao hoặc trích xuất một số thông tin hữu ích từ nó.Nó là một loại xử lý tín hiệu trong đó đầu vào là hình ảnh và đầu ra có thể là hình ảnh hoặc đặc điểm/tính năng được liên kết với hình ảnh đó.a method to perform some operations on an image, in order to get an enhanced image or to extract some useful information from it. It is a type of signal processing in which input is an image and output may be image or characteristics/features associated with that image.

Ý nghĩa và phương sai trong xử lý hình ảnh là gì?

Giá trị trung bình có cùng kích thước với dữ liệu của bạn (trong trường hợp các pixel, nghĩ về cường độ), trong khi phương sai có kích thước của bình phương dữ liệu của bạn (vì vậy cường độ^2). (so intensity^2).

programming python Scipy import image Cv2 mean Mean of array