Upsampling hình ảnh python

Tôi muốn thay đổi kích thước một mảng bằng hàng xóm gần nhất. Đối với điều này, tôi sử dụng chức năng thay đổi kích thước từ Skipage, nhưng có vẻ như nó không hoạt động như tôi mong đợi. Những gì tôi muốn lấy mẫu mặt nạ bên dưới để có được mặt nạ tương tự nhưng sau đó với chiều rộng và chiều cao lớn hơn. Tuy nhiên, đầu ra của hàm thay đổi kích thước như được in bên dưới trả về tất cả các loại số float rất nhỏ thay vì chỉ 0 và 1

import numpy as np

mask = np.asarray[[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0],
[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0],
[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
]]


from skimage.transform import resize


print[resize[a, [100,100], order = 0]]

array[[[5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20, ...,
    5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20],
   [5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20, ...,
    5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20],
   [5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20, ...,
    5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20],
   ...,
   [5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20, ...,
    5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20],
   [5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20, ...,
    5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20],
   [5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20, ...,
    5.42101086e-20, 5.42101086e-20, 5.42101086e-20]]]

Trong chương trình này, chúng tôi sẽ lấy mẫu một hình ảnh. Lấy mẫu tăng đang tăng độ phân giải không gian trong khi vẫn giữ nguyên biểu diễn 2D của hình ảnh. Nó thường được sử dụng để phóng to một vùng nhỏ của hình ảnh. Chúng ta sẽ sử dụng hàm pyrup[] trong thư viện openCV để hoàn thành nhiệm vụ này

Ảnh gốc

thuật toán

Step 1: Read the image.
Step 2: Pass the image as a parameter to the pyrup[] function.
Step 3: Display the output.

Mã ví dụ

import cv2

image = cv2.imread['testimage.jpg']
print["Size of image before pyrUp: ", image.shape]

image = cv2.pyrUp[image]
print["Size of image after pyrUp: ", image.shape]
cv2.imshow['UpSample', image]

đầu ra

Size of image before pyrUp: [350, 700, 3]
Size of image after pyrUp: [700, 1400, 3]

Giải thích chương trình

Nếu chúng ta quan sát kích thước của hình ảnh trước và sau khi sử dụng chức năng pyrUp, chúng ta thấy rằng kích thước được tăng lên, tôi. e. , chúng tôi đã lấy mẫu hình ảnh

Trong chương trình này, chúng tôi sẽ tải xuống một mẫu ảnh. Downsampling đang giảm tốc độ phân giải không gian trong khi vẫn giữ biểu tượng 2D của hình ảnh. Nó thường được sử dụng để phóng to hình ảnh. Chúng tôi sẽ sử dụng hàm pyrdown[] trong thư viện OpenCV để hoàn thành nhiệm vụ này

Ảnh gốc

Giải thích chương trình

Nếu chúng ta quan sát kích thước của hình ảnh trước và sau khi sử dụng chức năng pyrdown, chúng ta thấy rằng kích thước bị giảm, tức là, chúng ta đã giảm hình ảnh

Update to day 17-Mar-2021 08. 28. 17

• Câu hỏi và câu trả lời liên quan
• Lấy mẫu ảnh bằng opencv
• Vẽ một hình elip trên một hình ảnh bằng OpenCV
• Đọc một hình ảnh bằng mô-đun Python OpenCV
• Phim hoạt hình một hình ảnh sử dụng opencv trong Python?
• Vẽ hình chữ nhật trên hình ảnh bằng opencv
• Phát hiện các đường viền trong một hình ảnh bằng opencv
• Vẽ biên giới xung quanh một hình ảnh bằng opencv
• Thực hiện thao tác mở trên ảnh bằng OpenCV
• Vẽ một dòng trên một hình ảnh bằng OpenCV
• Làm mờ một hình ảnh bằng hàm openCV blur[]
• Làm mờ một hình ảnh bằng hàm openCV medianblur []
• Làm xóa một hình ảnh bằng hàm openCV xói mòn []
• Thực hiện phân cấp nhị phân trên khung hình bằng OpenCV
• Thực hiện cắt truớc trên ảnh bằng OpenCV
• Thực hiện không có ngưỡng trên ảnh bằng OpenCV

Hình ảnh mẫu của Python Downs

Với tác phẩm này, chúng ta sẽ xem xét một vài ví dụ khác nhau về các vấn đề hình ảnh Python Downsample trong ngôn ngữ máy tính

skimage_resized = resize[mask, [mask.shape[0]//2, mask.shape[1]//2], mode='constant']
print[skimage_resized.shape, np.unique[mask_resized]]
skimage_rescale = rescale[mask, 1.0/2.0, mode='constant']
print[skimage_rescale.shape, np.unique[mask_resized]]
ndimage_resized = ndimage.interpolation.zoom[mask, 0.5]
print[ndimage_resized.shape, np.unique[mask_resized]]
cv2_resized = cv2.resize[mask, [mask.shape[0]//2, mask.shape[1]//2],
                        interpolation=cv2.INTER_NEAREST]
print[cv2_resized.shape, np.unique[mask_resized]]
mask_pil = Image.fromarray[mask, mode=None]
pil_resized = mask_pil.thumbnail[[mask.shape[0]//2, mask.shape[1]//2], Image.NEAREST]
print[skimage_resized.shape, np.unique[pil_resized]]

Các vấn đề về hình ảnh Python Downsample có thể được giải quyết theo nhiều cách khác nhau, tất cả đều được nêu trong danh sách tiếp theo

import numpy as np
from scipy import ndimage
def block_mean[ar, fact]:
    assert isinstance[fact, int], type[fact]
    sx, sy = ar.shape
    X, Y = np.ogrid[0:sx, 0:sy]
    regions = sy/fact * [X/fact] + Y/fact
    res = ndimage.mean[ar, labels=regions, index=np.arange[regions.max[] + 1]]
    res.shape = [sx/fact, sy/fact]
    return res
 # Example:
ar = np.random.rand[20000].reshape[[100, 200]]
block_mean[ar, 5].shape  # [20, 40]

Chúng tôi đã giải thích cách giải quyết vấn đề mẫu ảnh Python Downsample bằng cách sử dụng nhiều ví dụ được lấy từ thế giới thực

Hình ảnh mẫu là gì?

Downsampling là giảm độ phân giải không gian trong khi vẫn giữ nguyên một đại diện hai chiều [2D]. Nó thường được sử dụng để giảm yêu cầu lưu trữ và/hoặc truyền hình ảnh. UPSampling là sự gia tăng tốc độ phân giải không gian trong khi vẫn giữ biểu tượng 2D của hình ảnh

Làm thế nào để bạn lấy một hình ảnh mẫu trong Python?

Xử lý hình ảnh với Python. Lấy mẫu hình ảnh kỹ thuật số và

• Nhập khẩu Numpy dưới dạng NP. Nhập matplotlib. pyplot as plt. từ Skimage. io Nhập Imshow, Imread
• def circle_image [x, y]. x, y = np. lưới lưới [x, y]
• pizza = imread ['pizza. jpg'] từ Skipage. chuyển đổi nhập Downscale_Local_Mean. các yếu tố = 3 ** np. sắp xếp [1, 5]

Làm thế nào để bạn định cư một hình ảnh trong Python?

Để thay đổi kích thước hoặc mở rộng một hình ảnh trong Python, hãy sử dụng CV2. change size[] function. opencv image Rate in python

• Trong khi bảo đảm toàn bộ tỷ lệ khung hình [tỷ lệ chiều cao trên chiều rộng của hình ảnh được duy trì], thì giảm [giảm kích thước của hình ảnh]
• Trong khi không bảo đảm toàn bộ tỷ lệ khung hình,
• Thay đổi kích thước hình ảnh theo chiều rộng và chiều cao cụ thể

Downsample Python là gì?

Downsampling có nghĩa là để giảm lượng mẫu có lớp thiên vị. Mã nguồn Python khoa học dữ liệu này thực hiện như sau. 1. Nhập các thư viện cần thiết và mắt dữ liệu từ bộ dữ liệu Sklearn. 2. 06-JUL-2022

Downsampling có làm giảm chất lượng hình ảnh không?

Theo Adobe, khi bạn giảm lượng pixel [lấy mẫu xuống], ứng dụng sẽ loại bỏ dữ liệu. Khi dữ liệu bị xóa, hình ảnh cũng suy giảm ở một mức độ nào đó, mặc dù không nhiều như khi bạn tăng mẫu. 21-NOV-2018

Tại sao chúng ta cần lấy mẫu?

[1] Để làm cho tín hiệu âm thanh kỹ thuật số nhỏ hơn bằng cách giảm tốc độ lấy mẫu hoặc kích thước mẫu [bit trên mỗi mẫu]. Downsampling được thực hiện để giảm tốc độ bit khi truyền qua băng thông giới hạn hoặc để chuyển đổi sang định dạng âm thanh hạn chế hơn

Python có tốt cho việc xử lý hình ảnh không?

Python trở thành một lựa chọn thích hợp cho các nhiệm vụ xử lý hình ảnh như vậy. Điều này là do sự phổ biến ngày càng tăng của nó như là một ngôn ngữ lập trình khoa học và sự sẵn có miễn phí của nhiều công cụ xử lý hình ảnh thái độ kỹ thuật trong hệ thống sinh thái của nó. Chúng ta hãy xem xét một số thư viện Python thường được sử dụng cho các nhiệm vụ thao tác hình ảnh

Làm thế nào để bạn phân tích một hình ảnh trong Python?

Công cụ xử lý hình ảnh

• OpenCV. Nó là viết tắt của Thư viện tầm nhìn máy tính nguồn mở
• Hình ảnh scikit. Nó là một thư viện nguồn mở được sử dụng để xử lý hình ảnh tiền tệ
• Pil/Gối. PIL là viết tắt của thư viện ảnh Python và Gối là Fork Fork thân thiện của Alex Clark và những người đóng góp
• NumPy
• đại ca

Lấy mẫu của một hình ảnh là gì?

1. 7, một hình ảnh được lấy mẫu là một mảng các giá trị hình ảnh được lấy mẫu thường được sắp xếp theo các cột định dạng. Mỗi mảng antmall được lập chỉ mục thông thường được gọi là phan tử hình ảnh hoặc viết tắt là pixel. Thuật ngữ pel cũng đã được sử dụng, nhưng đã bị mờ dần trong quá trình sử dụng có thể vì nó ít mô tả hơn và không hấp dẫn