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在这篇文章中,我们将学习如何执行图像处理。在整篇文章中,我们使用到的库是Scikit Image。
图像数据可能是文本之后最常见的数据。那么,电脑如何理解你在埃菲尔铁塔前的自拍呢?
它使用一个称为像素的小正方形网格。像素覆盖一个小区域,并具有表示颜色的值。图像中的像素越多,其质量越高,存储所需的内存越多。
就是这样。图像处理主要是处理这些单独的像素(有时是像素组),以便计算机视觉算法可以从中提取更多信息。
在Matplotlib和Skimage中,图像都作为NumPy ndarray加载。
from skimage.io import imread # pip install scikit-image
image = imread("images/colorful_scenery.jpg")
>>> type(image)
numpy.ndarray
NumPy数组带来灵活性、速度和力量。图像处理也不例外。
Ndarrays可以轻松检索图像的一般详细信息,例如图像的尺寸:
>>> image.shape
(853, 1280, 3)
>>> image.ndim
3
# The number of pix
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