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一般示例¶

SCRICKIT-IMAGE的通用和介绍性示例。

这个 narrative documentation 介绍约定和基本图像处理。

数据¶

具有3个或更多空间维度的数据集 — 具有3个或更多空间维度的数据集¶

科学图像 — 科学图像¶

特定图像 — 特定图像¶

通用图像 — 通用图像¶

对NumPy数组的操作¶

使用简单的NumPy操作处理图像 — 使用简单的NumPy操作处理图像¶

生成结构化元素 — 生成结构化元素¶

图像/阵列上的数据块视图 — 图像/阵列上的数据块视图¶

图像配准¶

图像配准 — 图像配准¶

屏蔽归一化互相关 — 屏蔽归一化互相关¶

利用光流法进行配准 — 利用光流法进行配准¶

使用极坐标变换和对数极坐标变换进行配准 — 使用极坐标变换和对数极坐标变换进行配准¶

对象的分割¶

基于区域边界的RAG — 基于区域边界的RAG¶

RAG阈值 — RAG阈值¶

归一化切割 — 归一化切割¶

使用紧凑分水岭查找规则线段 — 使用紧凑分水岭查找规则线段¶

绘制区域邻接图(RAG) — 绘制区域邻接图(RAG)¶

阈值设置 — 阈值设置¶

Chan-Vese分割 — Chan-Vese分割¶

寻找局部最大值 — 寻找局部最大值¶

尼布莱克和索沃拉阈值 — 尼布莱克和索沃拉阈值¶

多大津阈值 — 多大津阈值¶

展开无重叠的分段标签 — 展开无重叠的分段标签¶

MaskSLIC演示 — MaskSLIC演示¶

随机游走者分割 — 随机游走者分割¶

分水岭分割 — 分水岭分割¶

标记图像区域 — 标记图像区域¶

分水岭变换的标志 — 分水岭变换的标志¶

分割算法与超像素算法的比较 — 分割算法与超像素算法的比较¶

找出两个分段的交点 — 找出两个分段的交点¶

区域邻接图 — 区域邻接图¶

Hausdorff距离 — Hausdorff距离¶

不同周长 — 不同周长¶

RAG合并 — RAG合并¶

区域边界RAG的分层合并 — 区域边界RAG的分层合并¶

极值¶

与熊猫一起探索和可视化区域属性 — 与熊猫一起探索和可视化区域属性¶

度量区域属性 — 度量区域属性¶

基于局部特征和随机森林的可训练分割 — 基于局部特征和随机森林的可训练分割¶

形态蛇 — 形态蛇¶

洪泛填土 — 洪泛填土¶

欧拉数 — 欧拉数¶

评估细分指标 — 评估细分指标¶

利用滚珠算法估计背景强度 — 利用滚珠算法估计背景强度¶

更长的例子和演示¶

基于级联分类器的人脸检测 — 基于级联分类器的人脸检测¶

视觉形象对比 — 视觉形象对比¶

形态滤波 — 形态滤波¶

基于边缘的分割和基于区域的分割比较 — 基于边缘的分割和基于区域的分割比较¶

分离人类细胞(有丝分裂中) — 分离人类细胞(有丝分裂中)¶

阈值设置 — 阈值设置¶

基于类Haar特征描述子的人脸分类 — 基于类Haar特征描述子的人脸分类¶

浏览(细胞的)3D图像 — 浏览(细胞的)3D图像¶

等级过滤器 — 等级过滤器¶

面向开发人员的示例¶

在这个文件夹中，我们有高级主题的示例，包括对某些算法的内部工作原理的详细解释。

这些例子需要一些图像处理的基本知识。他们的目标是现有的或潜在的科学工具包-图像开发人员，希望发展他们的图像处理算法知识。

LI阈值 — LI阈值¶

最大树 — 最大树¶

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