Bắt đầu với lọc

Xử lý ảnh bằng Python

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

Bộ lọc

Nâng cao chất lượng ảnh
Nhấn mạnh hoặc loại bỏ đặc trưng
Làm mượt
Làm sắc nét
Phát hiện biên

Lân cận

Lân cận bộ lọc

Phát hiện biên

Đồng xu với biên được phát hiện

Phát hiện biên

Ảnh gốc kẹo sô-cô-la hôn gió

Ảnh kẹo sô-cô-la với biên được phát hiện

Phát hiện biên

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")

Phát hiện biên

Sobel

Ảnh đồng xu với biên được phát hiện, hiển thị đường viền

So sánh biểu đồ

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')

Làm mượt Gaussian

Ảnh một chú chó cạnh ảnh đã áp dụng bộ lọc Gaussian

Làm mượt Gaussian

Ảnh Rebeca ở Amsterdam dắt xe đạp trên cầu

Làm mượt Gaussian

# 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")

Làm mượt Gaussian

Ảnh sau khi xử lý

Làm mượt Gaussian

Ảnh sau xử lý (phóng to)

Ayo berlatih!

Xử lý ảnh bằng Python