이미지용 오픈 소스 Python API
Python API를 통한 과학적 이미지 분석, 필터링 및 이미지 복원.
Sikit-Image는 이미지 처리를 위한 오픈 소스 Python API입니다. API는 Python에서 다양한 이미지 처리 루틴을 제공합니다. API를 사용하면 특정, 과학 및 범용 이미지에서 데이터를 추출하고, 이미지 조작에 NumPy 작업을 사용하고, 구조 요소를 생성하고, 이미지의 보기를 차단하고, 노출 및 색상 채널을 조작하고, 가장자리와 선을 관리하고, 기하학적 변환을 수행할 수 있습니다.
또한 API를 통해 이미지를 필터링하고 복원할 수 있습니다. 회색조 이미지에서 작은 개체를 제거하고 평균 필터, usharp 마스킹 등을 사용할 수 있습니다. 뿐만 아니라 API를 사용하면 이미지를 조작할 수 있는 훨씬 더 많은 기능을 사용할 수 있습니다.
Sikit-Image 시작하기
Sikit-Image를 설치하는 권장 방법은 Pip를 사용하는 것입니다. Sikit-Image를 설치하려면 다음 명령을 사용하십시오.
Install Sikit-Image via Pip
Pip을 통해 Sikit-Image 설치
pip install scikit-imagePython을 통해 노출 및 색상 채널 조작
Sikit-Image API를 사용하면 프로그래밍 방식으로 이미지의 색상 및 노출을 조작할 수 있습니다. RGB 이미지를 그레이스케일 이미지 또는 HSV 이미지로 변환할 수 있습니다. 히스토그램 매칭, 면역조직화학 염색 색상 분리, 그레이 스케일 이미지 착색, 히스토그램 균등화, 감마 및 로그 대비 조정, 지역 최대값 필터링, RGB 이미지에 그레이 스케일 필터 적용 등의 작업을 할 수 있습니다.
무료 Python API를 사용한 기하학적 변환
Sikit-Image API를 사용하면 프로그래밍 방식으로 이미지의 색상 및 노출을 조작할 수 있습니다. RGB 이미지를 그레이스케일 이미지 또는 HSV 이미지로 변환할 수 있습니다. 히스토그램 매칭, 면역조직화학 염색 색상 분리, 그레이 스케일 이미지 착색, 히스토그램 균등화, 감마 및 로그 대비 조정, 지역 최대값 필터링, RGB 이미지에 그레이 스케일 필터 적용 등의 작업을 할 수 있습니다.
Python을 통한 이미지 필터링 및 복원
Scikit-Image 라이브러리를 사용하면 개발자가 이미지를 프로그래밍 방식으로 필터링하고 복원할 수 있습니다. 탑 햇 필터를 사용하여 회색조 이미지에서 작은 개체를 제거하고, 이미지에 Windows 함수를 사용하고, 평균 필터를 사용하고, 언샵 마스킹을 사용하고, 이미지 디콘볼루션을 사용하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
