| cho ind, coor trong liệt kê (patch_coors). ph, pw = coor[0], coor[1] pred_map[ph. ph+args. patch_len, pw. pw+args. patch_len] += preds[ind] ttl_samples += đầu vào. kích thước (0) prob_pred = np. chia(pred_map, wmap) slide_pred = (prob_pred > 0. 5). astype(np. uint8) pred_save_path = os. con đường. tham gia (result_dir, cur_slide + "_" + args. loại_khối u + ". tif") io. imsave(pred_save_path, slide_pred*255) if args. save_org và args. tumour_type == "khả thi". org_w, org_h = wsi_head. level_dimensions[0] org_pred = biến đổi. thay đổi kích thước (prob_pred, (org_h, org_w)) org_pred = (org_pred > 0. 5). astype(np. uint8) org_save_path = os. con đường. tham gia (org_result_dir, cur_slide[-3. ] + ". tif") imsave(org_save_path, org_pred, nén=9) time_elapsed = thời gian. time() - vì print('Kiểm tra mất {. 0f}m {. 2f}s'. định dạng(time_elapsed // 60, time_elapsed % 60)) Fredrik Lundh fredrik. lundh@image. kết hợp. se Thứ ba, ngày 13 tháng 5 năm 1997 17. 26. 44 +0200 > an hour ago I wanted to show (to my boss) how easy
> it is to do some image manipulation in Python. He
> was quite impressed until I tried to write the
> resulting TIFF image to a file with G4 compression.
> Is it really so? Can't the tiff library be used for
> this?
Sure, it only takes someone to do it. And an integrated G4 codec is
in the plans for 0.4 or something, but while you're waiting, here's
some simple code that uses the "tiffcp" utility to write TIFF's of all
flavours. Just import the following module from your program, and you
can then use the "compression" option with the save method as shown in
the test snippet.
Cheers /F
#
# use "tiffcp" to write compressed TIFF files.
#
# fredrik lundh (may 13, 1997)
#
import os, tempfile
# install standard driver
import Image, TiffImagePlugin
LZW = "lzw"
ZIP = "zip"
JPEG = "jpeg"
PACKBITS = "packbits"
G3 = "g3"
G4 = "g4"
def _save(im, fp, filename):
# check compression mode
try:
compression = im.encoderinfo["compression"]
except KeyError:
# use standard driver
TiffImagePlugin._save(im, fp, filename)
else:
# compress via temporary file
if compression not in (LZW, ZIP, JPEG, PACKBITS, G3, G4):
raise IOError, "unknown compression mode"
file = tempfile.mktemp()
im.save(file, "TIFF")
os.system("tiffcp -c %s %s %s" % (compression, file, filename))
try: os.unlink(file)
except: pass
Image.register_save(TiffImagePlugin.TiffImageFile.format, _save)
if __name__ == "__main__":
# test
im = Image.open("/usr/iv/tip/images/lenna.ppm")
im = im.point(lambda v: v >= 128 and 255, "1")
im.save("lenna.tif", compression=G4)
_______________
IMAGE-SIG - SIG on Image Processing with Python
send messages to: [email protected]
administrivia to: [email protected]
_______________
Xử lý hình ảnh là kỹ thuật cốt lõi của thị giác máy tính, giúp phát triển nhiều ứng dụng thực tế như robot, ô tô tự lái và camera thông minh, phát hiện đối tượng,…. Xử lý ảnh cho phép chuyển đổi và thao tác trên hàng khử ảnh cùng lúc, từ đó trích xuất những thông tin chi tiết và quan trọng. Bài viết này sẽ cùng bạn khám phá về xử lý hình ảnh bằng Python. từ thuật toán, công cụ đến phương pháp hữu dụng. Sau đó lưu lại và tham khảo thêm nhé Show
Nội dung chính Hiển thị 1, Xử lý ảnh cấu hình học (Morphological Image Processing)Xử lý hình ảnh hình thái bao gồm các phép toán phi tuyến tính (phi tuyến tính) tác động đến hình dạng hoặc hình thái của máy ảnh nhị phân. Thuật toán này loại bỏ các điểm nhiễu và làm mịn hình ảnh Xử lý hình thái học cũng có thể được mở rộng cho hình ảnh thang độ xám. Nó bao gồm các thao tác phi tuyến tính liên quan đến cấu trúc của các vị trí trong ảnh, phụ thuộc vào pixel thứ tự. Kỹ thuật này phân tích một hình ảnh bằng cách sử dụng phần tử cấu trúc (phần tử cấu trúc) đặt ở những vị trí khác nhau trong hình ảnh và được so sánh với các pixel lân cận tương ứng. Cấu trúc phần tử là một trận đấu nhỏ với các giá trị 0 và 1 Hai thao tác cơ bản của quá trình xử lý hình thái học là Dilation (phép giãn) và Erosion (phép co)
Số lượng pixel bị xóa hoặc thêm vào ảnh gốc phụ thuộc vào kích thước của cấu trúc phần tử Nguồn. sao Hải vương. ai2. Xử lý cấu hình ảnh GaussianGaussian blur (làm mờ/mịn Gaussian) là kết quả của việc làm mờ hình ảnh bởi một hàm Gaussian Kỹ thuật này được sử dụng để giảm nhiễu ảnh và chi tiết. Hiệu ứng hình ảnh của kỹ thuật Gaussian tương tự như công việc nhìn một hình ảnh qua màn hình mờ. Trong thị giác máy tính, Gaussian được sử dụng để tăng cường hình ảnh ở các quy định khác nhau hoặc như một kỹ thuật tăng cường dữ liệu trong học sâu Hàm gaussian cơ bản được biểu diễn như sau 2. Xử lý cấu hình ảnh Gaussian 2. Xử lý cấu hình ảnh Gaussian Gaussian blur (làm mờ/mịn Gaussian) là kết quả của việc làm mờ hình ảnh bởi một hàm GaussianKỹ thuật này được sử dụng để giảm nhiễu ảnh và chi tiết. Hiệu ứng hình ảnh của kỹ thuật Gaussian tương tự như công việc nhìn một hình ảnh qua màn hình mờ. Trong thị giác máy tính, Gaussian được sử dụng để tăng cường hình ảnh ở các quy định khác nhau hoặc như một kỹ thuật tăng cường dữ liệu trong học sâu Hàm gaussian cơ bản được biểu diễn như sau
Biến đổi Fourier chia ảnh thành các thành phần sin và cosin. Nó có nhiều ứng dụng như tái tạo hình ảnh, nén hình ảnh hoặc bộ lọc hình ảnh 2. Xử lý cấu hình ảnh Gaussian 2. Xử lý cấu hình ảnh Gaussian Gaussian blur (làm mờ/mịn Gaussian) là kết quả của việc làm mờ hình ảnh bởi một hàm Gaussian 2. Xử lý cấu hình ảnh GaussianGaussian blur (làm mờ/mịn Gaussian) là kết quả của việc làm mờ hình ảnh bởi một hàm Gaussian Kỹ thuật này được sử dụng để giảm nhiễu ảnh và chi tiết. Hiệu ứng hình ảnh của kỹ thuật Gaussian tương tự như công việc nhìn một hình ảnh qua màn hình mờ. Trong thị giác máy tính, Gaussian được sử dụng để tăng cường hình ảnh ở các quy định khác nhau hoặc như một kỹ thuật tăng cường dữ liệu trong học sâu 2. Xử lý cấu hình ảnh Gaussian Gaussian blur (làm mờ/mịn Gaussian) là kết quả của việc làm mờ hình ảnh bởi một hàm Gaussian 2. Xử lý cấu hình ảnh GaussianGaussian blur (làm mờ/mịn Gaussian) là kết quả của việc làm mờ hình ảnh bởi một hàm Gaussian Kỹ thuật này được sử dụng để giảm nhiễu ảnh và chi tiết. Hiệu ứng hình ảnh của kỹ thuật Gaussian tương tự như công việc nhìn một hình ảnh qua màn hình mờ. Trong thị giác máy tính, Gaussian được sử dụng để tăng cường hình ảnh ở các quy định khác nhau hoặc như một kỹ thuật tăng cường dữ liệu trong học sâu 2. Xử lý cấu hình ảnh GaussianGaussian blur (làm mờ/mịn Gaussian) là kết quả của việc làm mờ hình ảnh bởi một hàm GaussianKỹ thuật này được sử dụng để giảm nhiễu ảnh và chi tiết. Hiệu ứng hình ảnh của kỹ thuật Gaussian tương tự như công việc nhìn một hình ảnh qua màn hình mờ. Trong thị giác máy tính, Gaussian được sử dụng để tăng cường hình ảnh ở các quy định khác nhau hoặc như một kỹ thuật tăng cường dữ liệu trong học sâu
2. Hình ảnh ScikitScikit là một thư viện mã nguồn mở được sử dụng để xử lý hình ảnh tiền xử lý. Nó sử dụng máy học với các chức năng tích hợp và có thể thực hiện các hoạt động phức tạp trên hình ảnh chỉ với một vài chức năng Scikit hoạt động với các mảng numpy và là một thư viện khá đơn giản ngay cả đối với những người mới làm quen với python. Một số thao tác có thể được thực hiện bằng hình ảnh scikit là
3. GỐI / GỐIPIL là viết tắt của Thư viện hình ảnh Python. Đây là một trong những thư viện mạnh mẽ, hỗ trợ một loạt các định dạng hình ảnh như PPM, JPEG, TIFF, GIF, PNG và BMP Nó có thể giúp bạn thực hiện một số thao tác trên hình ảnh như xoay, thay đổi kích thước, cắt xén, chia tỷ lệ màu xám, v. v. Vui lòng xem qua một số thao tác đó
4. NumPyVới thư viện này, bạn cũng có thể thực hiện các kỹ thuật hình ảnh đơn giản, chẳng hạn như hình ảnh, trích xuất các tính năng và phân tích chúng Hình ảnh có thể được biểu diễn bằng các mảng đa chiều và do đó kiểu của chúng là NdArrays. Image color is an array has 3 dimensions. Bằng cách cắt mảng đa chiều, các kênh RGB có thể được tách ra Dưới đây là một số thao tác có thể được thực hiện bằng NumPy trên hình ảnh (hình ảnh được tải xuống trong một biến có tên test_img bằng cách sử dụng imread)
Ví dụ. np. where (test_img> 150, 255, 0), tức là trong cấu hình này nếu thấy bất kỳ thứ gì bằng 150, thì hãy thay thế nó bằng 255, nếu không thì 0 You can also show the other channel RGB. Nó có thể được thực hiện bằng cách sử dụng đoạn mã này Để có kênh màu đỏ, hãy thực hiện test_img [. ,. , 0], để có kênh màu xanh lá cây, hãy thực hiện test_img [. ,. , 1] và để có được kênh màu xanh lam, hãy thực hiện test_img [. ,. , 2] 5. đại caĐây là một thư viện xử lý hình ảnh và thị giác máy tính và có hơn 100 chức năng. Nhiều thuật toán của nó được thực hiện bằng C++. Bản thân Mahotas là một mô-đun độc lập, tức là nó có phụ thuộc tối thiểu Hiện tại, Mahotas chỉ phụ thuộc vào trình biên dịch C++ để tính toán số, không cần mô-đun NumPy, trình biên dịch thực hiện tất cả công việc của nó |
