问题标签 [mahotas]

我有一张图像，我想根据图像大小按比例应用膨胀、腐蚀、关闭、打开操作。

在我的代码中，我将图像分为三组，但我认为最好使用其他更好的方法。如何逐步更改我的操作的磁盘大小？

这是我在stackoverflow中提出的第三个问题，因为每次我对python引发运行时错误的方式进行一些更改。

以前的问题是：here和here。在第一个问题中，我认为是内存问题，因为我对许多图像进行了分类，在第二种情况下，运行时错误发生在这一行

我认为这是一个 numpy 模块问题。

但现在我运行时错误发生在这里：

在 mahotas 函数扩张。

我在 90 张图片中只有三张是这样的：

这些是 2 个示例图像，代码可以正常工作：

下面是我得到运行时错误的函数 skelfeatures 的代码：

嗨，我刚刚开始学习使用 python 进行图像处理。当我尝试打开从网上下载的图像时，我不断收到此错误，我不知道如何解决它。谁能帮我解决这个问题？

我正在使用命令提示符安装 Manhotas 1.1.0。我在 zip 文件中有 mahotas，我已将其提取出来。我的程序是：'python setup.py install'。但是，它给了我错误：

提前致谢！

我正在尝试分割一些显示一些大肠杆菌的显微镜明场图像。我正在使用的图片类似于这张（即使这张是通过相位对比获得的）：

我的问题是，在运行我的分割功能（下面的 OtsuMask）后，我无法区分分裂的细菌（您可以在示例图像上尝试我的代码）。这意味着我得到了两个细菌的一个标记区域，它们的末端连接在一起，而不是两个不同的标记图像。两个分裂细菌之间的边界太窄，无法通过我在阈值图像上执行的形态学操作来突出显示，但我想一定有一种方法可以实现我的目标。

有什么想法/建议吗？

OtsuMask 中代码的第一部分由平面拟合和减法组成。

嗨，我正在尝试使用 Mahotas 来读取图像。我收到一条错误消息，提示“ValueError：mahotas.freeimage：无法确定文件图片.jpeg 的类型”。我尝试了几种图像和文件类型，包括 bmp 和 png。

有人按照与我相同的教程在这里提出了这个问题，但没有找到解决方案。

1. 我在 Mac OSx 10.9.4 上运行
2. 我正在使用 Canopy 1.4.1
3. 我使用 Homebrew 安装了 FreeImage 3.16.0

$ brew doctor如果有任何帮助，调用会返回以下警告：

我从图像中提取字符的代码有问题：

例子：

原始图像 处理后的图像

我正在应用一堆过滤器来尝试从这些标志中提取特定字符并将它们发送到我的 OCR 软件（高斯过滤器、水脱落和阈值处理）。

我想对图像应用 otsu 阈值过滤器，但是当我尝试保存图像时，它被转换为 float64，使其无法保存为 png：

给我

如果我尝试创建一个中间变量来保存应用阈值的图像，则图像变为空白：

我能做些什么来解决这个问题？

我有兴趣为 python 使用 Mahotas 包，不幸的是我在安装或运行它时遇到了一些问题。当我运行时：

我得到：

所以我假设它安装正确。当尝试从文档中复制一个简单示例时，我收到以下消息：

由于我在 Mac 上工作，我按照建议运行：

这给了我：

和

所以对我来说，似乎我安装了 imread 就像错误消息告诉我的那样。但是我一直收到同样的信息。

有谁知道如何解决这个问题？非常感谢所有帮助！

我正在尝试使用 Python 来检测白色表面上有多少物体。在这篇文章的末尾可以找到一个示例图像。

我想知道我应该怎么做，主要是因为背景是白色的，而且大多数时候它被检测为前景。

根据本教程（ http://pythonvision.org/basic-tutorial ） ，我现在在 Python 中拥有的内容使用了几个库并将白色检测为对象，因此计数为 1，这些工具被检测为背景，因此被忽略：

是否有任何选项可以将白色部分作为背景并将工具作为前景？

提前致谢！

示例图片：

红色为前景和蓝色背景的分割图像（少数工具合并不是问题）：

这个问题是我之前 2 个问题的后续问题：Python Image tutorial works, other images 表现不同（使用 Pylab 显示图像）和Detect objects on a white background in Python。

我想要实现的是能够以编程方式计算白色背景上单个对象的数量。正如在其他 2 篇文章中看到的那样，我已经能够在某种程度上实现这一目标。此刻，当图像上几乎没有阴影时，我能够计算对象的数量。我试图分析的图像（这篇文章的底部）确实有一些阴影，这些阴影会导致对象合并并被视为一个单独的对象。

我需要一些简单的方法来消除阴影，我已经尝试使用 scikit-image 进行自适应阈值处理（http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_threshold_adaptive.html#example-plot-threshold-adaptive- py），但我偶然发现了一些问题（https://imgur.com/uYnj6af）。有什么不太复杂的方法可以让它工作吗？我以前的帖子中已经有很多代码，但是如果您想查看任何其他代码，请告诉我！

提前致谢。