skimage 学习笔记

安装：

conda install scikit-image

img_as_ubyte转为uint8格式，0-255，转为普通图像，举例：

>>> from skimage import img_as_ubyte
>>> image = np.array([0, 0.5, 1], dtype=float)
>>> img_as_ubyte(image)
WARNING:dtype_converter:Possible precision loss when converting from
float64 to uint8
array([  0, 128, 255], dtype=uint8)

图像分割：

能区分比别的地方黑的物体，但是老鼠排除不了：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io, filters# skimage提供了io模块，顾名思义，这个模块是用来图片输入输出操作的。
img = io.imread(r"E:\new\01.jpg")val = filters.threshold_otsu(img)
mask=(img <= val*0.9)*1.0# io.imsave("aa.jpg",mask)
plt.figure("lena.jpg")
plt.imshow(mask)
plt.axis('off')
plt.show()

裁剪图像并缩放：

    def process(self, image, bbox):''' process image with crop operation.Args:input: (h,w,3) array or str(image path). image value range:1~255.image_info(optional): the bounding box information of faces. if None, will use dlib to detect face.Returns:pos: the 3D position map. (256, 256, 3).'''if image.ndim < 3:image = np.tile(image[:, :, np.newaxis], [1, 1, 3])left = bbox[0]right = bbox[2]top = bbox[1]bottom = bbox[3]old_size = (right - left + bottom - top) / 2center = np.array([right - (right - left) / 2.0, bottom - (bottom - top) / 2.0 + old_size * 0.14])size = int(old_size * 1.318)# crop imagesrc_pts = np.array([[center[0] - size / 2, center[1] - size / 2], [center[0] - size / 2, center[1] + size / 2],[center[0] + size / 2, center[1] - size / 2]])DST_PTS = np.array([[0, 0], [0, self.resolution_inp - 1], [self.resolution_inp - 1, 0]])tform = estimate_transform('similarity', src_pts, DST_PTS)

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