使用Scikit-image库进行遥感图像颜色直方图特征提取

最新推荐文章于 2025-06-10 16:14:09 发布
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本文介绍了如何利用Python的Scikit-image库对单波段遥感图像进行颜色直方图特征提取。通过读取图像、转换为灰度和8位图像，然后计算直方图，从而获得描述图像颜色分布的特征，这些特征适用于遥感图像的分类和目标检测任务。

使用Scikit-image库进行遥感图像颜色直方图特征提取

遥感图像是通过航空器、卫星等远距离传感器获取的地表信息的图像。在遥感图像处理中，颜色直方图是一种常用的特征提取方法，用于描述图像中的颜色分布情况。本文将介绍如何使用Python中的Scikit-image库来进行单波段遥感图像的颜色直方图特征提取。

首先，确保已经安装了Scikit-image库。可以使用以下命令通过pip进行安装：

pip install scikit-image

接下来，我们将使用Scikit-image库读取遥感图像并提取颜色直方图特征。假设我们有一张单波段的遥感图像，文件名为"image.tif"。

import numpy as np
from skimage import io, exposure

# 读取遥感图像
image = io.imread(
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图像分析：Python的scikitimage库
AI天才研究院
01-17 1146
1.背景介绍 图像分析是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及到对图像进行处理、分析和理解。图像分析的应用范围非常广泛，包括图像识别、图像压缩、图像增强、图像分割等。在现实生活中，图像分析技术被广泛应用于医疗诊断、自动驾驶、人脸识别、物体检测等领域。 Python是一种流行的编程语言，它具有简洁的语法和强大的库支持。在图像分析领域，Pyth
python：使用Scikit-image库进行单波段遥感图像颜色直方图特征提取（histogram）
养乐多的博客
06-20 2004
养乐多_本文记录了使用Scikit-image库对单波段遥感图像做颜色直方图特征提取的代码。
MATLAB代码实现HOG方向梯度直方图特征提取
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03-10 4132
MATLAB代码实现HOG方向梯度直方图特征提取，导入图片后，转化为灰度图，对图像进行滤波、矫正。滤波、矫正使用的方法、参数根据图片的情况进行选择。
特征提取 Features Extraction
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scikit-image，一个有趣的 Python 库！
涛哥聊Python
07-09 974
scikit-image库是一个功能强大且易于使用的图像处理库，能够帮助开发者高效地进行图像处理和分析。通过支持丰富的图像处理函数、与NumPy无缝集成、优化的性能和良好的文档，scikit-image库能够满足各种图像处理需求。本文详细介绍了scikit-image库的安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景。希望本文能帮助大家全面掌握scikit-image库的使用，并在实际项目中发挥其优势。
scikit-image库：图像处理与分析
weixin_35756892的博客
06-10 718
Python作为一种广泛应用于数据科学领域的编程语言，其图像处理库为开发者提供了强大的工具集。图像处理包括从基本的读取和显示图像，到复杂的图像分析和增强等多层次任务。在深入学习scikit-image之前，了解它所依赖的库及其功能是十分必要的。这些库为图像处理提供了底层的支持，使得scikit-image可以专注于提供高级的图像处理功能。本章深入讨论了边缘检测技术和特征提取方法，展示了如何在Python环境下使用库来实现Sobel算子、Canny边缘检测和ORB特征描述子的提取。
python：使用Scikit-image库对单波段遥感图像做特征提取
养乐多的博客
06-20 2878
养乐多_本文将介绍使用Scikit-image库对单波段遥感图像做特征提取的代码。方法包括：颜色直方图特征提取（histogram），纹理特征提取（texture） ，形状特征提取（morphology） ，边缘检测特征提取（edges） ，角点检测特征提取（corner） ，尺度空间特征提取（scale-space） ，小波变换特征提取（wavelet） ，梯度特征提取（gradient），傅里叶变换特征提取（fourier），形态学轮廓特征提取（contour）等。
python：使用Scikit-image库对单波段遥感图像做纹理特征提取（texture）
养乐多的博客
06-20 2533
养乐多_本文将介绍使用Scikit-image库对单波段遥感图像做纹理特征提取的代码。包括：计算灰度共生矩阵（greycomatrix），计算局部二值模式（LBP）特征，计算方向梯度直方图（HOG）特征，使用Gabor滤波器提取纹理特征，计算图像纹理能量，在不同尺度上计算图像纹理特征，使用局部高斯模型拟合图像，根据灰度共生矩阵计算基于灰度级别的纹理特征，如对比度、相关性、能量等，在不同尺度上计算图像的颜色和纹理直方图，用于描述不同尺度上的纹理和颜色分布。结果如下图所示，
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11-12
Scikit-image是一个强大的Python图像处理库，它基于NumPy，为科研人员提供了广泛的图像处理算法。这个资源是scikit-image的0.17.2版本，专为Python 3.6（cp36）编译，并且适用于Windows操作系统，特别是AMD64架构的...
AI常用框架和工具丨6. 图像处理库Scikit-image
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04-25 836
机器学习库Scikit-image——AI常用框架和工具之一。主要内容为Python机器学习库Scikit-image的用法，包括Scikit-image介绍、图像处理、特征提取和一些其他操作。
scikit-image库--绘制二值图外接凸面形(七）
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import matplotlib.pyplot as plt from skimage.morphology import convex_hull_image from skimage import data, img_as_float from skimage.util import invert # The original image is inverted as the object...
Python 数字图像处理-从 scikit-image 库开始学习
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
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scikit-image库-- 图像块视图（十四）
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探索Scikit-Image：强大的Python图像处理库
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`Scikit-Image` 是一个开源的Python图像处理库，旨在为科研、教育和商业用户提供一套完整的图像处理工具集。它建立在NumPy、SciPy和matplotlib等科学计算库之上，提供了丰富的算法和功能，涵盖了图像变换、滤波、形态学、色彩空间操作等多个方面。 ## 技术分析 ### 算法丰富 `Scikit-Image` 包含了大量经过优化的图像处理算法，如傅立叶变换、拉普拉斯变...
Python图像处理库之Scikit-Image(skimage)的介绍、安装和使用攻略
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04-09 1万+
Scikit-image是一个Python图像处理库， 包含了一些基本的图像处理功能， 比如图像缩放、旋转、图像变换、阈值化处理等等。在这篇文章中，我们将介绍scikit-image的安装过程以及如何使用它对图像进行处理。以上就是关于Scikit-Image(skimage)的介绍、安装和使用攻略，通过这些技术，我们可以轻松地进行图像处理。在scikit-image库中，我们可以使用sobel函数来进行边缘检测。在scikit-image库中，我们可以使用canny函数来进行边缘检测。
【Python三方库】图像处理库之Scikit-Image（skimage）库的简介、安装、使用方法、示例代码、注意事项等详细攻略
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Scikit-Image（skimage）是一个功能强大的Python库，用于图像处理和计算机视觉任务。通过本文的介绍，我们了解了Scikit-Image的简介、安装方法和基本使用方法，并且展示了一些常见图像处理任务的代码示例。无论你是初学者还是经验丰富的开发者，希望这篇指南能够帮助你更好地利用Scikit-Image进行图像处理，提升工作效率。
利用scikit-image库生成图像标签数据集
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方法一：利用scikit-image库生成图像标签数据集 提示：此处独立使用图像库scikit-image。即仅用io读图和显示 安装OpenCV的时候，安装opencv_python： pip install scikit-image 导入的时候：from skimage import io, transform, draw 数据集下载： 数据集描述：pytorch生成图像标签数据集的三种方式–前言 Skimage模块常用子模块 Skimage模块常用子模块： io用于图像读取、保存，显示图片和视频。c
Py之scikit-image：Python库之skimage的介绍
牛肉胡辣汤
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skimage是基于NumPy的图像处理库，提供了一系列用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。它建立在SciPy、NumPy和Matplotlib等库的基础上，为用户提供了丰富的图像处理功能。skimage是一个功能丰富且易于使用的Python图像处理库，提供了一系列用于图像处理和计算机视觉任务的函数和工具。通过使用skimage，我们可以方便地读取、处理和保存图像，实现图像预处理、滤波、特征提取、图像分割、图像重建等任务。
Python图像处理库之scikit-image使用详解
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05-22 1805
图像处理在计算机视觉、医学影像分析、遥感图像分析等领域中起着重要作用。Python的scikit-image库是一个强大的图像处理库，基于NumPy，提供了一系列简单易用的函数和工具，用于处理和分析图像数据。本文将详细介绍scikit-image库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
如何在Scikit - Image中实现图像特征提取？
最新发布
11-20
Scikit - Image库提供了多种图像特征提取的方法，具体如下： 1. **颜色直方图特征提取（histogram）**：用于描述图像中的颜色分布情况，常用于遥感图像处理中对单波段遥感图像的特征提取 [^4]。 ```python from skimage import io import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = io.imread('your_image.jpg', as_gray=True) # 计算颜色直方图 hist, bins = np.histogram(image.ravel(), bins=256, range=[0, 256]) # 显示直方图 plt.plot(hist) plt.show() ``` 2. **纹理特征提取（texture）**：可以帮助分析图像表面的纹理信息。 ```python from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops from skimage import data import numpy as np # 读取图像 image = data.camera() # 计算灰度共生矩阵 glcm = greycomatrix(image, distances=[5], angles=[0], levels=256, symmetric=True, normed=True) # 计算对比度 contrast = greycoprops(glcm, 'contrast') print(contrast) ``` 3. **形状特征提取（morphology）**：用于分析图像中物体的形状。 ```python from skimage import data, morphology import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = data.camera() # 进行开运算 opened = morphology.opening(image, morphology.disk(5)) # 显示结果 plt.imshow(opened, cmap='gray') plt.show() ``` 4. **边缘检测特征提取（edges）**：可以找出图像中的边缘信息。 ```python from skimage import feature, data import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = data.camera() # 进行Canny边缘检测 edges = feature.canny(image) # 显示结果 plt.imshow(edges, cmap='gray') plt.show() ``` 5. **角点检测特征提取（corner）**：能够找到图像中的显著特征点，对于遥感图像分析和应用非常有用 [^3]。 ```python from skimage.feature import corner_harris, corner_peaks from skimage import data import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 image = data.camera() # 进行Harris角点检测 corners = corner_harris(image) coords = corner_peaks(corners) # 显示结果 plt.imshow(image, cmap='gray') plt.plot(coords[:, 1], coords[:, 0], 'ro', markersize=3) plt.show() ``` 6. **尺度空间特征提取（scale - space）**：在不同尺度下分析图像特征。 7. **小波变换特征提取（wavelet）**：可用于图像的多分辨率分析。 8. **梯度特征提取（gradient）**：分析图像的梯度信息。 9. **傅里叶变换特征提取（fourier）**：将图像从空间域转换到频域进行分析。 10. **形态学轮廓特征提取（contour）**：提取图像中物体的轮廓信息。
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