问题标签 [scikit-image]

我有数百张图像需要组合在一起。所有图像都有名称和颜色。有没有最简单的方法根据里面的名称和颜色对它们进行分组？Python中是否有任何可用的包或任何可以做到这一点的算法？

例如，上面的图像中有“男孩”。如果我有另一个相似的图像，其中有相同的名称。那么我该如何将它们组合在一起。

刚刚在新的 virtualenv 中重新安装了 numpy（针对 MKL 构建）、scipy、cython、pil、scikit-learn 和 scikit-image，我的模块 skimage.io 的导入时间非常慢：

可能是什么原因？

我想做一些类似于图像分析中使用特征的标准“图像配准”的事情。

我想找到将一组 2D 坐标 A 转换为另一个 B 的最佳转换。但我想添加一个额外的约束，即转换是“刚性/欧几里得转换”，这意味着没有缩放，只有平移和旋转. 通常允许缩放我会这样做：

我相信estimate_transform引擎盖下只是解决了最小二乘问题。但我想添加无缩放的约束。

skimage 或其他软件包中是否有任何功能可以解决此问题？可能我需要用 scipy、CVXOPT 或 cvxpy 编写自己的优化问题。对短语/实现这个优化问题有什么帮助吗？

编辑：感谢 Stefan van der Walt，我的实现

我观察到 PIL 和 scikit 图像的这个奇怪问题。当我做

它运行完美。当我尝试使用 skimage 的 rescale 方法调整图像大小时，如下所示：

它说

从skimage.io.imread和skimage.transform.rescalenumpy.ndarray的文档中，我也手动检查了这两个返回值。任何人都可以对此有所了解吗？

我正在使用 skimage 转换模块的resize方法。

并非总是如此，但有时，我在这一行遇到错误：

它告诉我：

我怎样才能解决这个问题？

我正在尝试以编程方式提取图像中两个区域之间的边界。我已经弄清楚了难点，所以我有一个包含边界和大量噪声的二进制图像。 . 裁剪外面的区域不是问题。

图像中的边界受到噪声（例如左下角）和一些不连续区域的影响。这意味着我不能简单地根据一个已知像素选择形状。

留给我的问题非常简单——我只需要填充边界中的间隙并将其平滑，这样我就可以得到一些平滑和连续的东西，然后我可以提取出来。对于这样的图像，这听起来并不是一个特别困难的问题，但我完全迷失了。我可以使用哪些算法或策略来将此图像变成有用的东西？

我正在寻找的输出是可以裁剪给.

我正在尝试在 python 上进行图像处理，并建议使用 skimage 模块（Scikit-image 全名）。

我正在使用 Windows Conda Python 2.7 安装。

在尝试使用 canny 函数时skimage.feature.canny()，我遇到了以下错误：

打印出模块版本，我好像更新了。

但是根据文档，这个功能应该存在。

我不完全确定从这里做什么。有什么帮助吗？

编辑 -

我附上了一个zip 存档，其中包含说明和重现问题所需的所有文件。

（我还没有上传图片的权限...）

我有一个带有曲线的图像（zip 存档中的 test2.png）。

我试着扭曲它，使线条笔直。我想使用 scikit-image 变换，特别是 transform.PolynomialTransform，因为变换涉及高阶失真。

所以首先我在 x 中定期测量每条线的精确位置，以定义输入兴趣点（在文件 source_test2.csv 中）。然后我计算相应的所需位置，位于一条直线上（在文件destination_test2.csv 中）。

图对应.png 显示了它的外观。

接下来，我使用 3 阶多项式简单地调用 transform.PolynomialTransform()。它找到了一个解决方案，但是当我使用 transform.warp() 应用它时，结果很疯狂，如文件 Crazy_Warped.png 所示

任何人都可以告诉我做错了什么？我尝试了 2 阶多项式但没有运气......我设法为子图像（仅前 400 列）进行了良好的转换。在像我这样的情况下，transform.PolynomialTransform() 是否完全不稳定？

这是整个代码：

提前致谢！

我想用 scikit-image skimage.transform 和 skimage.measure.ransac 稳健地估计多项式几何变换

ransack 文档提供了一个非常好的示例，说明如何使用相似性转换来做到这一点。这是怎么回事：

我需要使用skimage.transform.PolynomialTransform而不是 SimilarityTransform，并且我需要能够指定多项式顺序。

但是 RANSAC 调用将 PolynomialTransform() 作为输入，它不接受任何输入参数。所需的多项式阶数确实在 PolynomialTransform() 的估计属性中指定......所以 RANSAC 调用使用多项式阶数的默认值，即 2，而我需要一个 3 阶或 4 阶多项式。

我怀疑这是一个基本的python问题？提前致谢！

我使用了 scikit 教程（http://scikit-image.org/docs/dev/auto_examples/plot_blob.html）来进行斑点检测。我已更改代码以仅获得高斯的差异

现在我的问题是：我使用了灰度图像（我没有使用 rgb2gray 函数对其进行修改），但是当我运行代码时，作为输出，我有一个“彩色”图像（几乎都是青色，带有一些红色和黄色斑点） . 如果我使用 RGB 图像，然后将其转换为灰度图像，则没有问题。为什么会这样？