Lập trình bên PillowpythonserverPythonServer 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 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 standard deviation of the pixels.Trong chương trình này, chúng tôi sẽ tính toán độ lệch chuẩn của tất cả các pixel trong mỗi kênh bằng thư viện gối. Có tổng cộng 3 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.stddev)Ảnh gốc
[72.25694839223894, 66.24724750077299, 65.50769196475312]
Thuật toán
Mã ví dụ
- Đầu ra
- Prasad Naik
- Cập nhật vào ngày 18 tháng 3 năm 2021 07:19:06
- Câu hỏi và câu trả lời liên quan
- Tính toán trung bình của tất cả các pixel cho mỗi dải trong một hình ảnh bằng thư viện gối
- Tính giá trị 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 toán bình phương trung bình gốc 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
Áp dụng trung bình trên một hình ảnh bằng thư viện gối
Tính độ lệch chuẩn của các giá trị của mảng hình ảnh N-D, tùy chọn ở các khu vực phụ được chỉ định.
Parametersinputarray_likeinputarray_likeDữ liệu hình ảnh N-D để xử lý.
LabelsArray_Like, Tùy chọnarray_like, optionalNhãn để xác định các tiểu đoàn phụ trong đầu vào. Nếu không có, phải có hình dạng giống như đầu vào.
indexInt hoặc chuỗi int, tùy chọnint or sequence of ints, optionalNhãn để bao gồm trong đầu ra. Nếu không có (mặc định), tất cả các giá trị nơi các nhãn không khác nhau được sử dụng.
ReturnSstArdard_DeviationFloat hoặc ndarraystandard_deviationfloat or ndarrayCác giá trị của độ lệch chuẩn, đối với mỗi tiểu vùng nếu nhãn và chỉ số được chỉ định.
Ví dụ
>>> a = np.array([[1, 2, 0, 0], ... [5, 3, 0, 4], ... [0, 0, 0, 7], ... [9, 3, 0, 0]]) >>> from scipy import ndimage >>> ndimage.standard_deviation(a) 2.7585095613392387
Các tính năng để xử lý có thể được chỉ định bằng cách sử dụng nhãn và chỉ mục:
>>> lbl, nlbl = ndimage.label(a) >>> ndimage.standard_deviation(a, lbl, index=np.arange(1, nlbl+1)) array([ 1.479, 1.5 , 3. ])
Nếu không có chỉ mục nào được đưa ra, các nhãn khác không được xử lý:
>>> ndimage.standard_deviation(a, lbl) 2.4874685927665499