Mahotas 教程

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Mahotas 处理图像

Mahotas - 处理图像 Mahotas - 加载图像 Mahotas - 将图像加载为灰色 Mahotas - 显示图像 Mahotas - 显示图像形状 Mahotas - 保存图像 Mahotas - 图像的质心 Mahotas - 图像的卷积 Mahotas - 创建 RGB 图像 Mahotas - 图像的欧拉数 Mahotas - 图像中的零分数 Mahotas - 获取图像矩 Mahotas - 图像中的局部最大值 Mahotas - 图像椭圆轴 Mahotas - 图像拉伸 RGB

Mahotas 颜色空间转换

Mahotas - 颜色空间转换 Mahotas - RGB 到灰度转换 Mahotas - RGB 到 LAB 转换 Mahotas - RGB 转棕褐色 Mahotas - RGB 到 XYZ 转换 Mahotas - XYZ 到 LAB 转换 Mahotas - XYZ 到 RGB 转换 Mahotas - 增加伽马校正 Mahotas - 拉伸伽马校正

Mahotas 标记图像函数

Mahotas - 标记图像函数 Mahotas - 标记图像 Mahotas - 过滤区域 Mahotas - 边界像素

Mahotas - 形态学操作

Mahotas - 形态运算符 Mahotas - 查找图像平均值 Mahotas - 裁剪图像 Mahotas - 图像偏心率 Mahotas - 叠加图像 Mahotas - 图像圆度 Mahotas - 调整图像大小 Mahotas - 图像直方图 Mahotas - 扩大图像 Mahotas - 腐蚀图像 Mahotas - 分水岭 Mahotas - 图像的开运算过程 Mahotas - 图像的闭合过程 Mahotas - 填补图像中的空洞 Mahotas - 条件性膨胀图像 Mahotas - 条件腐蚀图像 Mahotas - 图像的条件分水岭 Mahotas - 图像中的局部最小值 Mahotas - 图像的区域最大值 Mahotas - 图像的区域最小值

Mahotas - 高级概念

Mahotas - 图像阈值 Mahotas - 设置阈值 Mahotas - 软阈值 Mahotas - Bernsen 局部阈值 Mahotas - 小波变换 Mahotas - 制作图像小波中心 Mahotas - 距离变换 Mahotas - 多边形实用程序 Mahotas - 局部二元模式 Mahotas - 阈值邻接统计 Mahotas - Haralic 特征 Mahotas - 标记区域的权重 Mahotas - Zernike 特征 Mahotas - Zernike 矩 Mahotas - 等级过滤器 Mahotas - 2D 拉普拉斯过滤器 Mahotas - 多数过滤器 Mahotas - 均值滤波器 Mahotas - 中值滤波器 Mahotas - Otsu 方法 Mahotas - 高斯滤波 Mahotas - 命中与未命中变换 Mahotas - 标记最大值数组 Mahotas - 图像平均值 Mahotas - SURF 密集点 Mahotas - SURF 积分 Mahotas - Haar 变换 Mahotas - 突出显示图像最大值 Mahotas - 计算线性二进制模式 Mahotas - 获取标签边框 Mahotas - 逆 Haar 变换 Mahotas - Riddler-Calvard 方法 Mahotas - 标记区域的大小 Mahotas - 模板匹配 Mahotas - 加速稳健特征 Mahotas - 移除带边框的标签 Mahotas - Daubechies 小波 Mahotas - Sobel 边缘检测



Mahotas - 保存图像

加载图像并对其执行各种操作后,您需要保存图像以保留修改。

保存图像是指将图像存储在特定文件格式中,例如 PNG、JPEG 或 TIFF 等。这样您就可以保留图像的副本以备将来使用,无论是用于分析、处理还是简单查看。

在 Mahotas 中保存图像

我们使用 imsave() 函数在 mahotas 中保存图像。保存图像的过程涉及两个步骤− 将图像数组转换为适当的格式,然后将其保存到磁盘。

使用 imsave() 函数

imsave() 函数允许您将以数组形式表示的图像保存到文件中。它支持多种文件格式,包括 PNG、JPEG、BMP 等。通过将所需的文件名和图像数组指定为 imsave() 的参数,您可以轻松地将图像数据存储在磁盘上。

以下是 Mahotas − 中 imsave() 函数的语法

mahotas.imsave(filename, arr, format=None)

其中,

  • filename − 它是一个字符串,表示将保存图像的文件的文件名或路径。

  • arr − 它是一个 NumPy 数组,表示将保存的图像数据。

  • Format − 它是一个可选字符串,表示用于保存图像的文件格式。如果未指定,Mahotas 将尝试根据提供的"文件名"的文件扩展名推断格式。

让我们从以 PNG 格式保存图像开始。

将图像另存为 PNG

我们可以将带有".png"扩展名的图像传递给 imsave() 函数,以便将图像另存为 PNG 格式。

示例

以下是在 Mahotas 中将图像另存为 PNG 格式的基本示例 −

import mahotas as ms
image = ms.imread('sun.png')
# 将图像保存到文件
ms.imsave('sun_saved.png', image)
print ("图像数据是已保存。"
输出

执行上述代码后,您将发现生成的 PNG 文件"sun_saved.png"保存在当前工作目录中 −

图像数据已保存。

将图像保存为 TIFF

我们还可以通过将带有".tiff"扩展名的图像传递给 imsave() 函数来将图像保存为 TIFF 格式。

示例

在这里,我们最初以 BMP 格式加载图像,然后将其保存为 TIFF 格式的新图像,文件名为"sea_save.tiff" −

import mahotas as ms
# 以 BMP 格式加载图像
image_bmp = ms.imread('sea.bmp')
# 以 TIFF 格式保存图像
ms.imsave('sea_save.tiff', image_bmp)
print ("文件名 sea_save.tiff 已保存。")
输出

执行上述代码后,您将发现生成的 TIFF 文件"sea_saved.tiff"已保存在当前工作目录中 −

文件名 sea_save.tiff 已保存。

以 JPEG 格式保存灰度图像

灰度图像是黑白图像,其中每个像素代表该特定点的强度或亮度。它没有任何颜色信息。把它想象成一张黑白照片。

要在 Mahotas 中保存灰度图像,我们首先需要指定图像的尺寸并为图像中的每个点生成随机像素值。然后,我们需要使用这些像素值创建灰度图像并显示它。

示例

以下是将灰度图像保存为 JPEG 格式的示例。这里我们使用 NumPy 生成一个随机灰度图像,尺寸为 256×256,像素值范围从 0 到 39(含)减去

import mahotas as mh
import numpy as np
# 创建随机灰度图像
image = np.random.randint(40, 100, size=(256, 256), dtype=np.uint8)
# 保存图像
file_path = 'natures.jpeg'
mh.imsave(file_path, image)
print("灰度图像已保存。")
输出

执行上述代码后,我们会在当前工作目录中找到保存的 JPEG 文件"natures.jpeg" −

灰度图像已保存。

让我们看看两幅图像之间的区别。

输入图像

以下是原始图像(保存前)−

保存图像

输出图像

执行上述代码后,保存的图像如下 −

保存图像1