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最近、python skimageのローカルバイナリパターンメソッドが予期しない結果を引き起こしている問題が発生しています。以下の漫画の例をご覧ください。これは、平坦な色の背景に2つの平らな色の円を示しています。ローカルバイナリパターン（P = 8つのサンプル、半径= 1）が出力される。（画像ジェット色で色分けされて）。灰色は正しく255を表します。ただし、青色は85（バイナリ0101010

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scikit-image - felzenszwalbセグメンテーション：大きなセグメントを削除する

skimage.segmentation.felzenszwalbのように、hereを使用しています。私は可能な限りパラメータを調整しましたが、私はそれが欲しくないいくつかの大きなセグメントを検出しています。後で特定のサイズを超えるセグメントを削除するにはどうすればよいですか？私はskimage.measure.regionpropsを使って各セグメントの領域を得ることができると知っていますが、

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skimageのmatch_templateは1X1の領域を返します

私はskiimageのmatch_templateを使用してastonomicalオブジェクトの連続イメージを結合しようとしています。画像は500x500の非常に小さな領域であり、非常に似ています。唯一の違いは、オブジェクト自体のゆっくりとした回転によってもたらされます（動きは画像間のピクセルより小さく、平均画像を10画像以上作成することで差を大きくしようとしましたが、あまり効果はありませんでした

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Pythonのモノクロ画像のオブジェクトの周りの四角形の境界ボックス？

私は2つのモノクロ画像のセットを持っています。ここでは、各画像の両方の人のために長方形の境界ボックスを配置したいと思います。私はcv2.dilateが役立つかもしれないと理解していますが、私が見ている例のほとんどは最大のピクセル強度を含む1つの長方形を検出することに焦点を合わせています。私は2つの別々の長方形を持っていたいと思います。 UPDATE：これは私の試みです： import numpy

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バウンディングボックス座標の文字列

私は、ラベル付き画像上でregionsprops関数を使用して、境界ボックスの座標とサイズを取得しました。バウンディングボックスの座標にアクセスすると、その中に文字列 "L"を持つタプルが得られます。なぜ座標とサイズのタプルの中に文字列があるのか理解できません。境界ボックスの座標を印刷すると(0L, 393L, 29L, 463L)が返されますが、代わりに(0, 393, 29, 463)が

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GLCM計算のためのPythonのスライディングウィンドウ

GLCMアルゴリズムを使用して衛星画像でテクスチャ解析をしようとしています。シキット画像のドキュメントは非常に役立ちますが、GLCMの計算には、画像上にウィンドウサイズをループする必要があります。これはPythonでは遅すぎます。私はスライディングウインドウについてのstackoverflowに関する多くの記事を見つけましたが、計算はこれまでどおりです。私は下に示す例を持っている、それは動作します

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dlibを使用して目と口の長さを取得する方法

私は夜明け検出のプロジェクトに取り組んでいます。私はdlibとopencvを使ってビデオの顔と目印を検出しています。目と口の長さを手に入れたいです。これは私が開いて目や口の長さを取得する方法を私を助けてください今 import sys import os import dlib import glob from skimage import io import cv2 import

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文書の画像上のエッジを検出し、セクションを別々の画像にカットするにはどうすればよいですか？

タスクはドキュメントのイメージを撮り、別の 'セクション'を囲む直線を利用してイメージを別のドキュメントに分割してさらに解析することです。異なる 'セクション'のサイズは、ページごとに完全に可変です（数千ページに対応しています）。文書がレイアウトされているかの例：画像解析/操作が私には全く新しいものであるここで、これらのイメージの1がどのように見えるかの画像です。これまで私はScikit画像の

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長方形を検出して画像をそのサイズに切り取る

私は画像処理が初めてで、scikit-imageの学習を始めました。私は長方形の角を検出しようとしているし、全体の画像を切り取っています。しかし、私は分断と検出のアルゴリズムの膨大な量で失われていて、どれが必要か、それをどうやって行うのか分からない。このコードは、サンプル画像を生成します。私はそれを緑色の矩形に切り抜きたい。私は何をする必要がありますか？ pyplot import numpy

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大きな画像のタイル/ウィンドウにScikitLearnクラシファイアを適用する方法

scikit learnの訓練されたクラスファクターです。 RandomForestClassifier。分類器は、サイズのサンプルに訓練されている。 25x25。これを大きな画像（例：640x480）のすべてのタイル/ウィンドウに簡単に適用するにはどうすればよいですか？私が行うことができますが（先に遅いコード！）である x_train = np.arange(25*25*1000).resh