pytorch_13-图像处理之skimage
2024-09-30 00:10:03
之前程序使用的是PIL(Python image library),今天遇到了另一种图像处理包--skimage。
skimage即scikit-image,PIL和Pillow只提供最基础的数字图像处理,功能有限,OpenCV是一个c++库,只是提供了Python接口,更新速度非常慢,scikit-image是基于scipy的一款图像处理包,将图片作为numpy数组进行处理,正好与MATLAB一样。
子模块名称 主要实现功能
- io 读取、保存和显示图片或视频
- data 提供一些测试图片和样本数据
- color 颜色空间变换
- filters 图像增强、边缘检测、排序滤波器、自动阈值等
- draw 操作于numpy数组上的基本图形绘制,包括线条、矩形、圆和文本等
- transform 几何变换或其它变换,如旋转、拉伸和拉东变换等
- morphology 形态学操作,如开闭运算、骨架提取等
- exposure 图片强度调整,如亮度调整、直方图均衡等
- feature 特征检测与提取等
- measure 图像属性的测量,如相似性或等高线等
- segmentation 图像分割
- restoration 图像恢复
- util 通用函数
安装:pip install scikit-image
from skimage import io as img import torch def process_image(): """ 利用skimage处理数据 :return: """ x = img.imread('%s/%s'%(opt.input_dir,opt.input_name)) #类型为numpy if opt.nc_im == 3: # 如果是3通道 x = x[:, :, :, None] x = x.transpose((3, 2, 0, 1)) / 255 # (图片个数,channel,height,width) else: x = color.rgb2gray(x) x = x[:, :, None, None] x = x.transpose(3, 2, 0, 1) x= torch.from_numpy(x) x = x.type(torch.cuda.FloatTensor) if not opt.not_cuda else x.type(torch.FloatTensor) out = (x-0.5)*2 out = out.clamp(-1,1) return out
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