Python Mahotas を使用した画像の読み込み

Python は、ほぼすべてのタスクを処理できる強力なライブラリで知られており、画像処理も例外ではありません。このための一般的な選択肢は、コンピューター ビジョンおよび画像処理ライブラリである Mahotas です。この記事では、Python の Mahotas を使用して画像を読み込む方法を検討し、実践的な例を示します。

マホタスのご紹介

Mahotas は、さまざまな画像処理およびコンピューター ビジョン手法を含む複雑なライブラリです。速度と生産性を重視した Mahotas では、色空間変換、フィルタリング、形態学、特徴抽出などを含む 100 を超える機能にアクセスできます。このガイドでは、画像処理の最も重要な段階の 1 つである画像の読み込みに焦点を当てます。

Mahotasをインストールする

写真の読み込みを開始する前に、まず Mahotas がインストールされていることを確認する必要があります。 pip を使用すると、このパッケージを Python 環境に追加できます

リーリー

最適なパフォーマンスとすべての機能へのアクセスを実現するには、最新バージョンを使用していることを確認してください。

Mahotas を使用した画像の読み込み

mahotas.imread() 関数は画像を読み取り、NumPy 配列にロードします。 JPEG、PNG、TIFF などのさまざまなファイル形式をサポートしています。

例 1: 基本的な画像の読み込み

画像のロードは、imread() 関数に画像パスを指定するだけで簡単です

リーリー

このコードは画像をロードし、画像の寸法 (高さ、幅、およびカラー チャネルの数)、タイプ (numpy ndarray である必要があります)、およびタイプを出力します。

例 2: グレースケール画像の読み込み

場合によっては、最初に画像をグレースケール画像としてロードしたい場合があります。これを行うには、as_grey パラメータを使用できます。 リーリー

カラー チャネルが 1 つしかないため、画像は 2D 配列 (高さと幅のみ) になります。

例 3: URL から画像をロードする

Mahotas を使用すると、URL から写真を直接読み込むことができます。 Imread() はこれを直接行うことができないため、urllib や io などの他のライブラリを利用する必要があります。

リーリー

このコードを使用すると、画像を Web から numpy ndarray にすばやくロードして、さらに処理することができます。

＃＃＃結論は＃＃＃

画像処理の最初のステップは画像をロードすることです。Python の Mahotas パッケージを使用すると、このプロセスが簡単になります。ローカル ファイルでも Web 写真でも、カラーでもグレースケールでも、Mahotas は必要なツールを提供します。

画像の読み込みをマスターすることで、Python の画像処理機能の習得が進んだことになります。ただし、旅はそこで終わるわけではありません。Mahotas は、写真をさらに修正して分析するための豊富なツールも提供します。

以上がPython Mahotas を使用した画像の読み込みの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。