高级滤波:

 from skimage import data,color,data_dir
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.camera())
auto =sfr.autolevel(img, disk(5)) #半径为5的圆形滤波器
plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.imshow(auto,plt.cm.gray)
data_dir

高级滤波.....

 from skimage import data,color
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
import skimage.filters.rank as sfr
img =color.rgb2gray(data.camera())
auto =sfr.bottomhat(img, disk(5)) #半径为5的圆形滤波器
auto1 =sfr.tophat(img, disk(5)) #半径为5的圆形滤波器
plt.figure('filters',figsize=(12,12))
plt.subplot(131)
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(132)
plt.imshow(auto,plt.cm.gray)
plt.subplot(133)
plt.imshow(auto1,plt.cm.gray)

提取轮廓....

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import measure,draw,data,filters
#生成二值测试图像
img=data.page()
thresh = filters.threshold_isodata(img)
img1 = (img <= thresh)*1.0 #根据阈值进行分割
#检测所有图形的轮廓
img2 = img1[:,:]
contours = measure.find_contours(img1, 0.5)
#绘制轮廓
fig, (ax0,ax1,ax2) = plt.subplots(1,3,figsize=(15,15))
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax1.imshow(img1,plt.cm.gray)
ax2.imshow(img2,plt.cm.gray) #enumerate索引序列
for n, contour in enumerate(contours):
ax2.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=1)
plt.show()

提取轮廓..............

 import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import measure,data,color
img=color.rgb2gray(data.horse())
contours = measure.find_contours(img, 0.5)
fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0, ax1= axes.ravel()
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
rows,cols=img.shape
ax1.axis([0,rows,cols,0])
for n, contour in enumerate(contours):
ax1.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=1)
ax1.axis('image')
plt.show()

凸包............

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color,morphology
img=color.rgb2gray(data.horse())
img=(img<0.5)*1
chull = morphology.convex_hull_image(img)
fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0, ax1= axes.ravel()
ax0.imshow(img,plt.cm.gray)
ax1.imshow(chull,plt.cm.gray)

多个凸包.....................................................................................

 import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,color,morphology,feature
img=color.rgb2gray(data.coins())
edgs=feature.canny(img, sigma=3, low_threshold=10, high_threshold=50)
chull = morphology.convex_hull_object(edgs) #绘制轮廓
fig, axes = plt.subplots(1,2,figsize=(8,8))
ax0, ax1= axes.ravel()
ax0.imshow(edgs,plt.cm.gray)
ax0.set_title('many objects')
ax1.imshow(chull,plt.cm.gray)
ax1.set_title('convex_hull image')
plt.show()

看不懂也写不下去了...

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