Mahotas 是一个 Python 的图像处理库，包含大量的图像处理算法，使用 C++ 实现的算法，处理性能相当好。
示例代码：
import numpy as np
import mahotas
import pylab
img = mahotas.imread('test.jpeg')
T_otsu = mahotas.thresholding.otsu(img)
seeds,_ = mahotas.label(img > T_otsu)
labeled = mahotas.cwatershed(img.max() - img, seeds)
pylab.imshow(labeled)
计算距离变换：
import pylab as p import numpy as np import mahotas f = np.ones((256,256), bool) f[200:,240:] = False f[128:144,32:48] = False # f is basically True with the exception of two islands: one in the lower-right # corner, another, middle-left dmap = mahotas.distance(f) p.imshow(dmap) p.show()
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实例1：distance()图像距离计算 import pylab as p,numpy as np import mahotas as mh f = np.ones((256,256), bool)#原图像 f[200:,240:] = False f[128:144,32:48] = False # dmap像素（y，x）到最接近背景（黑色）像素的欧几里德距离平
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1.函数 mahotas.polygon.line((y0, x0), (y1, x1), canvas, color=1)# 画一条线 参数： p0 : 一对整数-第一点 p1 : 一对整数第二点 canvas : ndarray在要显示的图像上绘制 color : integer, optional绘图颜色 ===========================================
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1.函数： mahotas.labeled.bbox(f, as_slice=False) # 标记数组中所有对象的边界框 参数： f：int ndarray as_slice：bool可选--是否返回切片对象而不是整数坐标(默认值：False) 返回值：bboxes：ndarray 实例： bboxes = mh.labeled.bbox(f) bboxe
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mahotas作为一种计算机视觉方向方面的python库，其不仅包含了上百种视觉方向的机器学习的算法，同时还可以操作python的numpy数组，使得数据处理，很方便。 虽然mahotas作为一种新型的库，其每个月都在更新，但是其接口是很稳定的，我们的学习更加的简单方便。 mahotas.as_rgb(r, g, b)： as_rgb是一个将各个色彩融合在一起的一个接口，其中的r,g,b分别是各个
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我正在阅读一本教科书，其中一个示例要求使用python的mahotas。我立即尝试使用pip安装它，并立即收到此错误： x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -Wstrict-prototypes -g -fstack-protector --param=ssp-buffer-size=4 -Wformat -Wer
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Mahotas 是一个 Python 的图像处理库，包含大量的图像处理算法，使用 C++ 实现的算法，处理性能相当好。 新版本删除对 scipy 的依赖，增加了一个 interpolate模块，修复了 64 位系统下 FreeImage 的 bug 和 2D TAS 问题。 Mahotas下载地址请点这里 转载于:https://my.oschina.net/taisha/blog/36968
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计算机视觉与图像处理的关系
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Mahotas: Computer Vision Library 1、使用sudo pip install mahotas 2、如果报错：error: command ‘gcc’ failed with exit status 1 while installing eventlet，则说明 少python development headers你应该执行如下命令： sudo apt-get ins
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1.1.用途： # 无损压缩图片-小波变换，在保留大部分信号的前提下使大多数值均为0（否则较小） 2.实例： 实例1：无损压缩图片 import numpy as np ,mahotas as mh from matplotlib import pyplot as plt image = mh.demos.load('luispedro', as_grey=True)
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image = mahotas.imread(‘image_file.jpg’) Traceback (most recent call last): File “”, line 1, in File “/usr/local/lib/python2.6/dist-packages/mahotas-0.6.4-py2.6-linux-i686.egg/mahotas/init.py”, line 6
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大多数图像处理和操作技术可以使用两个库进行有效的处理：Python Imaging Library (PIL) 和 OpenSource Computer Vision (OpenCV)。 下面来简单介绍一下这两个库。 Python 图像库 Python 图像库, 全称为 Python Imaging Library，简称PIL，是Python图像操作的核心库之一。遗憾的是，PIL 的开发工作已经
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Tensorflow封装了很多图像处理的操作，包括读取图像、图像处理、写图像到文件等等。在批量处理图像时，Tensorflow要求所有的图像都要有相同的Size，即$$(height,width,channels)$$。 读取图像 %matplotlib inline import tensorflow as tf import numpy as np #mil.use('svg') mil.us
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安装扩展 使用Composer安装ThinkPHP5的图像处理类库： composer require topthink/think-image 图像操作 下面来看下图像操作类的基础方法。 打开图像文件 假设当前入口文件目录下面有一个image.png文件，如图所示： 使用open方法打开图像文件进行相关操作： $image = \think\Image::open('./image.png');
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主要内容：GD 库PHP 提供了丰富的图像处理函数，主要包括： 函数 描述 gd_info() 取得当前安装的 GD 库的信息 getimagesize() 获取图像信息 getimagesizefromstring() 获取图像信息 image_type_to_extension() 获取图片后缀 image_type_to_mime_type() 返回图像的 MIME 类型 image2wbmp() 输出WBM
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Matplotlib 软件包中的 模块提供了加载、缩放和显示图像的功能，该模块只能支持 PNG 格式的图片，如果格式不符，需要对图片的格式进行转换。 Matplotlib 支持的图片格式非常有限，所以通常情况下，建议采用 Python 图像处理库 Pillow 来处理图像，若感兴趣可以自行了解。 下面示例，imread() 函数用于读取图像数据并形成 ndarray 数组 ，其数据类型为 floa
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缩略图功能 通过http请求获取缩略图 在GET请求参数中添加thumb=1&w=${IMAGE_WIDTH}&h=${HEIGHT} 例子： 原图地址： https://cdn.cnbj0.fds.api.mi-img.com/fds-demo/mi5.jpg 缩放为100x200： https://cdn.cnbj0.fds.api.mi-img.com/fds-demo/mi5.jpg?th
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CodeIgniter 的图像处理类可以使你完成以下的操作： 调整图像大小 创建缩略图 图像裁剪 图像旋转 添加图像水印 可以很好的支持三个主流的图像库：GD/GD2, NetPBM, 和 ImageMagick。 注意: 添加水印操作仅仅在使用GD/GD2时可用。另外，即使支持其他的图像处理库，但是为了计算图像的属性，GD是必需的。然而，将使用你制定的库来进行图像处理操作。 初始化类 像 Cod
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CodeIgniter 的图像处理类可以使你完成以下的操作： 调整图像大小 创建缩略图 图像裁剪 图像旋转 添加图像水印 可以很好的支持三个主流的图像库：GD/GD2、NetPBM 和 ImageMagick 。 注解 添加水印操作仅仅在使用 GD/GD2 时可用。另外，即使支持其他的图像处理库， 但是为了计算图像的属性，GD 仍是必需的。然而在进行图像处理操作时， 还是会使用你指定的库。 初始化