Threshold Otsu: AttributeError：'AxesSubplot‘对象没有属性'ravel’_子图AttributeError：'AxesSubplot‘对象没有属性'get_extent’_AttributeError：“”tensorflow.python.framework.ops.EagerTensor“”对象没有“”ravel“”属性“” - 腾讯云开发者社区

) # Otsu's thresholding ret2,th2 = cv.threshold(img,0,255,cv.THRESH_BINARY+cv.THRESH_OTSU) # Otsu's...plt.title(titles[i*3]),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(3,3,i*3+2),plt.hist(images[i*3].ravel...plt.imshow(cv.threshold(data,127,255,cv.THRESH_OTSU)[1]) ?...简单使用模板匹配 import numpy as np import cv2 as cv # ROI值先写目标对象值先写 h = cv.imread("E:/h.png") # 被搜索图片 hua...基于ORB的匹配器 import numpy as np import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt # ROI值先写目标对象值先写

1.1K3 0

基于OpenCV的图像分割处理！

图像阈值化的目的是要按照灰度级，对像素集合进行一个划分，得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域，各个区域内部具有一致的属性，而相邻区域不具有这种一致属性。...OTSU（大津法）使用threshold进行阈值处理时，需要自定义一个阈值，并以此阈值作为图像阈值处理的依据。...缺点：对图像噪声敏感；只能针对单一目标分割；当图像中的目标与背景的面积相差很大时，表现为直方图没有明显的双峰，或者两个峰的大小相差很大，分割效果不佳，或者目标与背景的灰度有较大的重叠时也不能准确的将目标与背景分开...OTSU处理在OpenCV中，设定参数type为“THRESH_OTSU”即可实现OTSU方式的阈值分割。且设定阈值thresh为0。...(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY) #采用OTSU的处理 t2, dst2 = cv2.threshold(img, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY

3.4K1 1

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

图像二值化-局部阈值方法汇总

概述：在图像处理中二值图像处理与分析是图像处理的重要分支，图像二值分割尤为重要，有时候基于全局阈值自动分割的方法并不能准确的将背景和对象二值化，这个时候就需要使用局部的二值化方法。...最初输入的对比度阈值(Contrast Threshold)为T=15，第二个参数在ImageJ的代码实现中没有用到。...Contrast 基于对比度二值化方法，根据局部像素块最大值与最小值决定中心像素是否设为对象像素或者背景像素。...OpenCV中也有基于Otsu的全局阈值实现。看这里即可《二值化算法OTSU源码解析》 Phansalkar 该方法对低对比度的图像实现二值化比较管用，计算阈值的公式如下： ?...其中参数k的默认取值为0.5 相关源代码可以从下面的链接中获取 https://github.com/fiji/Auto_Threshold

8.1K10 1

基于 OpenCV 的图像分割

通过查看图像，我们可以看到没有任何明显的伪影会干扰分割。但是，小伙伴们可以使用中值滤镜消除离群值噪声并平滑图像。中值过滤器用中值（在给定大小的内核内）替换离群值。...对于本例中的图像，似乎Otsu，Yen和Triangle方法的效果很好。在本文中，我们将使用Otsu阈值技术将图像分割成二进制图像。...Otsu阈值化和可视化 threshold = skimage.filters.threshold_otsu(median_filtered) print("Threshold value is {}...".format(threshold)) predicted = np.uint8(median_filtered > threshold) * 255 plt.imshow(predicted,...else: tn, fp, fn, tp = sklearn.metrics.confusion_matrix(groundtruth_list, predicted_list).ravel

1.2K1 2

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配图像二值化

匹配原理模板匹配是一种最原始、最基本的模式识别方法，研究某一特定对象物的图案位于图像的什么地方，进而识别对象物，这就是一个匹配问题。它是图像处理中最基本、最常用的匹配方法。...将模版对其均值的相对值与图像对其均值的相关值进行匹配，1表示完美匹配，-1表示糟糕的匹配，0表示没有任何相关性(随机序列)。...| cv.THRESH_OTSU) # ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=0, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY...) ret, binary = cv.threshold(src=gray, thresh=0, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU...=0, maxval=255, type=cv.THRESH_BINARY | cv.THRESH_OTSU) print(f'threshold value：{ret}') # 阈值

9364 0

一文概述用 python 的 scikit-image 模块进行图像分割

阈值算法通过选择高于或低于某个阈值的像素，将对象从从背景中分割出来是最简单的方法。在北京分割中，这通常是一个非常有用的方法。了解更多可以查看这里。...fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.hist(text.ravel(), bins=32, range=[0, 256]) ax.set_xlim(0, 256); ?...其中常用的方法有 otsu, li, local 等等。...image_show(text < text_threshold); ? otsu 算法分割 ? li 算法分割在 local 算法中，我们还需要指定 block 的大小。...text_threshold = filters.threshold_local(text,block_size=51, offset=10) image_show(text > text_threshold

1.9K3 0

OpenCV轮廓层次分析实现欧拉数计算

可以看到通过简单的欧拉数属性就可以对它们进行区分。左侧对象中有两个联通区域，所以N=2，没有洞孔区域，所以H=0，计算得到欧拉数目为 2 – 0 = 。...欧拉数是图像几何识别中重要的属性，举例如下图中三个英文字母 ?...上面的索引如果是负数就表示没有相关层次信息，如果是非负数就表示有相关的层次关系信息。...二值化与轮廓发现的代码如下： Mat gray, binary; cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY); threshold(gray, binary, 0, 255,...THRESH_BINARY | THRESH_OTSU); vector hireachy; vector> contours; findContours(binary

2K3 0

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配图像二值化

4.3K3 2

使用Pythonscikit-image实现图像分割

fig, ax = plt.subplots(1, 1) ax.hist(text.ravel(), bins=32, range=[0, 256]) ax.set_xlim(0, 256); ?...比如otsu，li，local。...image_show(text < text_threshold); ? ? 左: otsu || 右: li 在local的情况下，我们还需要指定block_size。...text_threshold = filters.threshold_local(text,block_size=51, offset=10) image_show(text > text_threshold...它是免费提供的，没有任何限制，背后有一个活跃的社区。查看他们的文档以了解更多有关库及其用例的信息。

3.1K1 0

10 个图像处理的Python库

例子这是一个简单的示例（使用 mahotas 附带的示例文件），使用上述阈值区域作为种子调用分水岭（我们使用 Otsu 定义阈值）。...T_otsu = mh.thresholding.otsu(im) # Label the thresholded image (thresholding is done with numpy operations...seeds,nr_regions = mh.label(im > T_otsu) # Call seeded watershed to expand the threshold labeled =...它可以使用NumPy数组、PIL图像对象或简单的Python字节字符串来表示图像数据。并且它提供了逐帧读取和写入视频文件的功能，这对于处理视频流或从视频中提取帧非常有用。...transform(image=image) transformed_image = transformed["image"] 10、timm timm是一个PyTorch模型库，虽然可能和图像处理没有关系

3723 0

Python3 与 C# 扩展之～基础拓展

，动态添加属性，还有没有啥我不知道的知识了？"...有没有办法限制一下呢？小明哈哈一笑，娓娓道来： 1.指定实例属性如果我们想要限制实例的属性怎么办？比如，只允许添加指定属性和方法？...(name, bases, attrs) class Person(object, metaclass=create_class): pass def main(): # 判断一个对象有没有某个属性...()) print(gc.get_threshold()) (234, 8, 1) (700, 10, 10) 比如你新创建了1000个对象，才释放20个，就已经超过默认的700阀值，Python第一代检测就上场了...刚刚说到的例子中，我们以一个不是很常见的情况结尾：我们有一个“孤岛”或是一组未使用的、互相指向的对象，但是谁都没有外部引用。

1.3K4 0

机器学习-09-图像处理02-PIL+numpy+OpenCV实践

()方法可以根据文件扩展名判断图像的格式） im=Image.open('python.png') # 利用Image对象的属性打印输出图像的类型、大小和模式： print(im.format, im.size...# 如果没有安装xv，该函数甚至不能工作。Windows系统下该方法调用默认图片查看器打开图像。...# Image对象的paste ()方法可以为图像对象在特定位置粘贴图像数据： #创建图像对象im的拷贝 im_paste=im #将region_90贴在图像对象im_paste中box对应的位置 im_paste.paste...ravel() 将多维数组降为一维数组，其格式为：一维数组 = 多维数组.ravel() ''' import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot..., threshold2) ''' image：原始图像 threshold1：阈值1 minVal threshold2：阈值2 maxVal ''' threshold值越小，细节越丰富

2172 0

精通 Python OpenCV4：第二部分

例如，图像分割通常用于根据对象的某些属性（例如颜色，边缘或直方图）从背景中提取对象。...: thresh_otsu = threshold_otsu(gray_image) binary_otsu = gray_image > thresh_otsu binary_otsu = img_as_ubyte...j=0，没有上一个轮廓j=1，没有子轮廓j=2或没有父轮廓j=3。...图像矩可以看作是图像像素强度的加权平均值，或者是此类矩的函数，可以对某些有趣的属性进行编码。从这个意义上讲，图像矩可用于描述检测到的轮廓的某些属性（例如，对象的质心或对象的面积等）。...一些基于矩的对象特征如前所述，矩是根据轮廓计算的特征，允许对对象进行几何重构。尽管没有直接可理解的几何含义，但是可以基于矩来计算一些有趣的几何属性和参数。

2.1K1 0

挑战任务: PyQt5编写GUI界面

、读取本地图片、灰度化和Otsu自动阈值分割的功能。...本例中我们只用到了"Push Button"控件和"Label"控件：最上面的三个Label控件用于显示图片，可以在属性窗口调整它的大小，我们统一调整到150×150：另外，控件上显示的文字"text..."属性和控件的名字"objectName"属性需要修改，便于显示和代码调用。...代码中的每部分我都写得比较独立，没有封装成函数，便于理解。...''' if not hasattr(self, "captured"): return _, self.cpatured = cv2.threshold

2.1K2 0

用深度学习做个艺术画家 ——模仿实现PRISMA

比如我们可以从引导图中发现图像特征，从多个特征中寻找出存在的对象，并将这个特征融合到另一个图像中做特征融合。如果能够将特征识别融合做到极致，就可以完成如下假想场景。...keep_size=False) # rgb转化为单通道灰阶图像 l_img = np.float32(r_img.convert('L')) # filters.threshold_otsu...mask = l_img > filters.threshold_otsu(l_img) # 不是适用所有图像都要clear border，比如图像主题大部分需要保留时就不需要 clean_border...img_cvt) PrismaHelper.show_array_ipython(np.float32(d_img)) 输出：图9-13 最后效果图代码并不多，主要思路如下：通过filters.threshold_otsu...本节的代码并没有过多关心运行效率等问题，比如针对图像保存读取scipy.misc比用PIL的实现方式效率要高得多，但为了代码可读性，本书选择使用PIL。

1.7K4 0

图像分割应用：背景虚化！学会这招，又发现新大陆

pooling），对这些对象进行分类，并在每个标识的对象周围绘制边框。...简而言之，图像分割是将图像像素分为小部分或片段，并根据相似的信息或属性将它们分组并为其分配标签的过程，这有助于捕获像素级别的非常小的细节。...正如上一步中所述，背景已被黑色替换，汽车蒙版已变为白色，同样，通过替换这些值，我们也没有丢失任何重要信息。 3.2：调整蒙版图像的大小使其等于原始图像。..., cv2.COLOR_BGR2GRAY) blurred = cv2.GaussianBlur(gray,(15,15),0) ret3,thresholded_img = cv2.threshold...输出将保持不变，与上一个没有任何区别。步骤4：为阈值图像添加颜色。现在我们完成了二值化，是时候将灰度图像转换为RGB图像了。

1.2K2 0

图像处理：斑点检测和连接的组件

colors, titles) fig, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(9, 3), sharex=True, sharey=True) ax = axes.ravel...至于LoG，在某些情况下会将不同的对象聚集成一个检测对象。对于DoG和DoH，情况恰恰相反，对于DoH而言，检测更加精细。假定只检测一次的对象，被多次检测到。...现在这是相对干净的，让我们获取该图像的标签和属性！ label_im = label(im_cleaned) imshow(label_im) ? 注意：有连接的糖果（意味着它们将被视为单个对象）。...但是，请注意，这将影响其他对象，这意味着你们将删除或添加信息。...现在，让我们使用regionprops并查看以下属性：区域周长 bbox —边界框尺寸 bbox_area —边界框的面积质心—质心的坐标凸面图像— Blob的凸面外壳凸面区域—凸面船体的面积

1.2K1 0

【OpenCV】Chapter8.形态学图像处理

/img/lena.jpg", 0) ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU).../img/lena.jpg", 0) ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU).../img/lena_noise.jpg", 0) ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU.../img/lena.jpg", 0) ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 15, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU).../img/lena.jpg", 0) ret, imgBin = cv2.threshold(imgGray, 25, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

9412 0

python: hasattr()、setattr()、getattr()、delattr() 内建函数

Func Func 语法作用 retype hasattr hasattr(object, name) 判断对象中是否含有该属性。...True / False setattr setattr(object, name, values) 给对象的属性赋值，若属性不存在，先创建再赋值。...属性存在则无返回，否则报 AttributeError。...用于判断对象中是否含有该属性。...给对象的属性赋值，若属性不存在，先创建再赋值。

1.1K2 0

jupyter notebook 之 pandas

_subplots.AxesSubplot at 0x269703f21d0> Series Series是一个类似于一维数组的对象，由两个部分组成： values ：是一个一维的ndarray indexs....属性 S.a Out[8]: 6 In [9]: #key S['a'] Out[9]: 6 In [10]: #索引 S[0] Out[10]: 6 序列类型的索引 In [11]: nd1 Out... [14]: np.where(nd1>5) #返回的是元组 Out[14]: (array([0, 1, 3, 6]),) In [15]: indexs = np.argwhere(nd1>5).ravel...() # 返回的是array二维数组，用ravel降维 In [16]: nd1[indexs] Out[16]: array([1000, 6, 7, 9]) pd当中，目前没有搜索方法...，pd是基于(继承)numpy的 In [17]: cond = np.argwhere(S > 5).ravel() In [18]: S[cond] Out[18]: a 6 b 6 d

3.2K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

Python数字图像处理——OpenCV实例解析

基于OpenCV的图像分割处理！

图像二值化-局部阈值方法汇总

基于 OpenCV 的图像分割

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配图像二值化

一文概述用 python 的 scikit-image 模块进行图像分割

OpenCV轮廓层次分析实现欧拉数计算

Python opencv图像处理基础总结(四) 模板匹配图像二值化

使用Pythonscikit-image实现图像分割

10 个图像处理的Python库

Python3 与 C# 扩展之～基础拓展

机器学习-09-图像处理02-PIL+numpy+OpenCV实践

精通 Python OpenCV4：第二部分

挑战任务: PyQt5编写GUI界面

用深度学习做个艺术画家 ——模仿实现PRISMA

图像分割应用：背景虚化！学会这招，又发现新大陆

图像处理：斑点检测和连接的组件

【OpenCV】Chapter8.形态学图像处理

python: hasattr()、setattr()、getattr()、delattr() 内建函数

jupyter notebook 之 pandas

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐