LITMIR.BIZ

Скачать книгу

шума.

      – Билатеральные фильтры (`cv2.bilateralFilter`) для сглаживания, сохраняющего границы и устранения шума.

      scikit-image:

      – Фильтры Гаусса (`skimage.filters.gaussian`) для размытия изображений и удаления шума.

      – Медианные фильтры (`skimage.filters.median`) для сглаживания и устранения шума.

      – Адаптивные фильтры (`skimage.restoration.denoise_tv_bregman`) для денойзинга с сохранением границ.

      Denoising Autoencoders (DAE):

      – Нейронные сети, такие как TensorFlow или PyTorch, могут быть использованы для реализации денойзинг автоэнкодеров.

      Методы сегментации:

      – Пороговая сегментация (`cv2.threshold`) для разделения изображения на передний и задний план.

      – Вычитание фона (`cv2.absdiff`) для удаления нежелательного фона из изображения.

      Алгоритмы устранения:

      – Морфологические операции (`cv2.erode`, `cv2.dilate`) для устранения мелких артефактов или шумов.

      – Фильтры устранения шума (`cv2.fastNlMeansDenoising`) для удаления шумов с сохранением деталей.

      Улучшение качества:

      – Методы суперразрешения (`skimage.transform.resize`, `cv2.resize`) для увеличения размеров изображений с улучшением качества.

      – Фильтры повышения резкости (`cv2.filter2D`, `skimage.filters.unsharp_mask`) для улучшения четкости изображений.

      Для примера очистки изображений от шумов, мы будем использовать библиотеку `scikit-image`. Установите ее, если она еще не установлена, используя команду:

      ```bash

      pip install scikit-image

      ```

      Предположим, у нас есть изображение с шумом и мы хотим очистить его. Для этого используем фильтр Гаусса и медианный фильтр. Ниже приведен пример кода:

      ```python

      import numpy as np

      import matplotlib.pyplot as plt

      from skimage import io, img_as_ubyte, img_as_float

      from skimage.filters import gaussian, median

      # Загрузим изображение с шумом

      image_with_noise = io.imread('image_with_noise.jpg')

      image_with_noise = img_as_float(image_with_noise)

      # Применим фильтр Гаусса для устранения шума

      image_gaussian_filtered = gaussian(image_with_noise, sigma=1)

      # Применим медианный фильтр для устранения шума

      image_median_filtered = median(image_with_noise)

      # Выведем исходное изображение и обработанные изображения для сравнения

      plt.figure(figsize=(10, 4))

      plt.subplot(131)

      plt.imshow(image_with_noise, cmap='gray')

      plt.title('Исходное изображение с шумом')

      plt.subplot(132)

      plt.imshow(image_gaussian_filtered, cmap='gray')

      plt.title('Фильтр Гаусса')

      plt.subplot(133)

      plt.imshow(image_median_filtered, cmap='gray')

      plt.title('Медианный фильтр')

      plt.tight_layout()

      plt.show()

      ```

      Обратите внимание, что в этом примере мы загружаем изображение, приводим его к числовому формату с плавающей точкой, применяем фильтры Гаусса и медианный фильтр для устранения шума, и затем выводим исходное изображение с шумом и обработанные изображения для сравнения.

      Пожалуйста, замените `'image_with_noise.jpg'` на путь к вашему изображению с шумом.

      ***

      Для работы с изображениями и их токенизации на отдельные символы или пиксели обычно используется библиотека Python `PIL` (Python Imaging Library), которая теперь известна как `Pillow`. `Pillow` является форком оригинальной библиотеки `PIL` и предоставляет мощные инструменты для работы с изображениями в Python.

      Для токенизации изображения на отдельные символы или пиксели можно использовать методы из библиотеки `Pillow`, такие как `Image.getdata()` или `numpy.array`. Вот пример:

      ```python

      from PIL import Image

      # Загрузим изображение

      image

Скачать книгу