scikit-image图像操作示例

多个例子 

scikit-image的通用和介绍性示例。地址:http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/

在叙述文档介绍了基本的图像操作。

腾讯云上面的scikit-image开发文档:https://cloud.tencent.com/developer/section/1414780#stage-100056610

scikit-image API : https://programtalk.com/python-examples/skimage.feature./

操纵曝光和颜色通道

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免疫组织化学染色分离

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使灰度滤镜适应RGB图像

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过滤区域最大值

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局部直方图均衡

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伽玛和对数对比度调整

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直方图均衡

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着色灰度图像

数据

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科学图像

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具体图片

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通用图像

边缘和线条

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轮廓发现

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凸壳

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Canny边缘探测器

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行进立方体

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主动轮廓模型

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边缘算子

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形状

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随机形状

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直线霍夫变换

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近似和细分多边形

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圆形和椭圆形霍夫变换

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缩略

检测特征和对象

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密集的DAISY功能描述

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定向梯度直方图

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角点检测

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模板匹配

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填充孔并找到峰值

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CENSURE功能检测器

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用于纹理分类的多块局部二进制模式

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类似哈尔的特征描述符

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斑点检测

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ORB特征检测器和二进制描述符

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简要二元描述符

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来自图像的Gabors / Primary Visual Cortex“Simple Cells”

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GLCM纹理特征

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形状指数

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滑动窗口直方图

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Gabor滤波器组用于纹理分类

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用于纹理分类的局部二进制模式

过滤和恢复

Frangi过滤器

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滞后阈值

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图像反卷积

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平均过滤器

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不锋利的掩蔽

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图像反卷积

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图像修复

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去噪图片

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小波去噪

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相位展开

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非局部意味着对保留纹理进行去噪

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小波去噪

NumPy阵列上的操作

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使用简单的NumPy操作来处理图像

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阻止图像/数组的视图

对象的分割

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基于区域边界的RAG

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标准化切割

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RAG阈值

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使用紧凑分水岭查找常规分段

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绘图区域邻接图(RAG)

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阈值

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Chan-Vese分割

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寻找局部最大值

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Niblack和Sauvola阈值

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标记图像区域

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测量区域属性

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随机游走分割

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分水岭分割

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流域变换的标记

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分割和超像素算法的比较

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找到两个分段的交集

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区域邻接图

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RAG合并

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区域边界RAG的分层合并

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极值

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形态蛇

几何变换和注册

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漩涡

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建立图像金字塔

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插值:边缘模式

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重新缩放,调整大小和缩小范围

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分段仿射变换

使用RANSAC进行稳健的三维线模型估计

缝雕刻

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掩模归一化互相关

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使用RANSAC进行鲁棒线模型估计

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结构相似性指数

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互相关(相位相关)

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基本矩阵估计

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氡变换

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使用RANSAC进行稳健匹配

更长的例子和演示

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使用级联分类器进行人脸检测

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使用几何变换

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形态学过滤

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比较基于边缘和基于区域的分割

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阈值

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使用类Haar特征描述符进行人脸分类

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排名过滤器

Download all examples in Python source code: auto_examples_python.zip

Download all examples in Jupyter notebooks: auto_examples_jupyter.zip

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