行使Numpy和Opencv完成图像的根基数据说明（Part II）

在上一节中，首要是先容了图像的根基常识以及OpenCV的根基操纵，详细内容拜见“行使Numpy和Opencv完成根基图像的数据说明(Part I)”。这部门内容是接着上一节的内容，首要先容一些其余的操纵。

行使逻辑操纵处理赏罚像素值

可以行使逻辑运算符建设沟通巨细的数组。可是，逻辑运算操纵并不会建设出任何新的数组，只是将True返回给主机变量(host variable)。譬喻：假设在RGB图像中过滤掉一些像素值低的像素或像素值高的像素(以及其余任何前提)，将RGB转换为灰度图看起来不错，可是我们今朝不会对彩色图像举办这样的处理赏罚。

起首加载图像，并将其表现在屏幕上：

留意图像的路径题目.之后必要思量转储这个表现的图像。假设对付任何环境，我们都想要滤除去低于某值的全部像素值，并假设该阈值配置为20。为此，我们将行使逻辑运算符来执行此使命，最终功效将返回全部索引的真值。

正如之前所说，主机变量，一样平常并不行使这个名称，但在本文中引用它，这是由于它的举动只保存真值，而不是其他任何情势的值。以是，假如展示low_pixel和pic的外形，我们就会发明它们着实具有沟通的外形。

我们行使全局较量运算符为全部像素值小于200的像素点天生低值滤波器。可是，我们也可以行使此low_pixel数组作为索引将这些低值配置为某些特定值，这些值也许高于或低于先前的像素值。

掩膜

图像掩膜是一种图像处理赏罚技能，被普及用于去除具有恍惚边沿、透明或毛刺部门的照片配景，看起来相同于PS中的一项技能。

下面将教育读者一路建设一个圆盘外形的掩膜。起首，我们丈量从图像中心到每个界线像素值的间隔，在这里回收应用较量利便的半径，然后行使逻辑运算符建设一个圆盘。这个进程很简朴，如下面的代码所示：

卫星图像处理赏罚

作为edX的果真课之一，下面将先容一些卫星图像及其处理赏罚要领，这部门内容黑白常有效的，下面临其举办一些处理赏罚，做一些说明使命。

下面看看它的一些根基信息：

从中可以发明一些风趣的对象，像很多其他可视化功效一样，每个rgb层中的颜色都暗示对应的内容。譬喻，赤色强弱暗示像素中地理数据点的高度，蓝色强弱暗示方位的怀抱，而绿色暗示斜率，这些颜色将有助于我们以更快、更有用的方法通报信息，而不只是表现数字。

• 赤色像素暗示：高度
• 蓝色像素暗示：方位
• 绿色像素暗示：斜率

只需看一下这张彩色图像，实习有素的眼睛就能判别出海拔是几多，斜率是几多，方位在那边，所觉得这些颜色加载更多寄义可以或许暗示更科学的对象，一个好的设法!

检测每个通道的高像素

作者：Mohammed Innat，呆板进修和数据科学研究者

【编辑保举】

1. 行使Python + OpenCV来实现脸部和眼睛的检测
2. 行使Python+OpenCV举办图像模板匹配(Match Template)
3. 数据处理赏罚机能比拟（Python原生vs Pandas vs Numpy）
4. 行使Pandas&NumPy举办数据洗濯的6大常用要领

（编辑：湖南网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!