Filtrelemeye giriş

Python ile Görüntü İşleme

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

Filtreler

Bir görüntüyü iyileştirme
Özellikleri vurgulama veya kaldırma
Yumuşatma
Keskinleştirme
Kenar algılama

Komşuluklar

Filtre komşuluğu

Kenar algılama

Kenarları algılanmış madeni paralar

Kenar algılama

Çikolata öpücüklerinin orijinal görüntüsü

Kenarları algılanmış çikolata öpücükleri görüntüsü

Kenar algılama

Sobel

# Import module and function 
from skimage.filters import sobel


# Apply edge detection filter
edge_sobel = sobel(image_coins)


# Show original and resulting image to compare
plot_comparison(image_coins, edge_sobel, "Edge with Sobel")

Kenar algılama

Sobel

Kenarları algılanmış madeni para görüntüsü, şekli gösterir

Grafikleri karşılaştırma

def plot_comparison(original, filtered, title_filtered):

    fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 6), sharex=True,
                                   sharey=True)
    ax1.imshow(original, cmap=plt.cm.gray)
    ax1.set_title('original')
    ax1.axis('off')
    ax2.imshow(filtered, cmap=plt.cm.gray)
    ax2.set_title(title_filtered)
    ax2.axis('off')

Gauss yumuşatma

Yan yana: bir köpek resmi ve Gauss filtresi uygulanmış hali

Gauss yumuşatma

Amsterdam'da bir köprüde bisiklet tutan Rebeca

Gauss yumuşatma

# Import the module and function
from skimage.filters import gaussian


# Apply edge detection filter
gaussian_image = gaussian(amsterdam_pic, multichannel=True)


# Show original and resulting image to compare
plot_comparison(amsterdam_pic, gaussian_image, "Blurred with Gaussian filter")

Gauss yumuşatma

Ortaya çıkan görüntü

Gauss yumuşatma

Yakınlaştırılmış ortaya çıkan görüntü

Hadi pratik yapalım!

Python ile Görüntü İşleme