介绍 <李> 得到skimage.transform import 旋转
得到skimage.feature import local_binary_pattern
得到skimage import 数据,io, data_dir,过滤器,特性
得到skimage.color import label2rgb
import skimage
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
得到PIL import 形象
import cv2 #, settings for 枸杞多糖
radius =, 1, #,枸杞多糖算法中范围半径的取值
n_points =, 8, *, radius #,领域像素点数 #,读取图像
时间=image cv2.imread (& # 39; img/logo.png& # 39;)
#显示到plt中,需要从BGR转化到RGB,若是cv2.imshow (win_name,图像),则不需要转化
image1 =, cv2.cvtColor(图片,,cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.subplot (111)
plt.imshow (image1) image =, cv2.cvtColor (image1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
plt.subplot (111)
plt.imshow(图像,plt.cm.gray) lbp =, local_binary_pattern (n_points,形象,还以为;半径)
plt.subplot (111)
plt.imshow(枸杞多糖,plt.cm.gray) edges =, filters.sobel(图片)
plt.subplot (111)
plt.imshow(边缘,plt.cm.gray)
这篇文章主要介绍Python + OpenCV如何实现枸杞多糖特征提取,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
背景
看了些许的纹理特征提取的纸,想自己实现其中部分算法,看看特征提取之后的效果是怎样
运行环境
Mac OS
<李>Python3.0
<李>Anaconda3(集成了很多包,浏览器界面编程,清爽)
<强>步骤
导入包
参数设置
图像读取
灰度转换
枸杞多糖处理
边缘提取
以上是“Python + OpenCV如何实现枸杞多糖特征提取”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注行业资讯频道!
