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scikit-image显露 | exposureexposure
exposure
参考 [表格] 例子 >>>image=np.linspace(0,0.04,100)>>>is_low_contrast(image)True>>>image[-1]=1>>>is_low_contrast
scikit-image测量 | measuremeasure
measure
参考 [表格] 例子无倾斜地生成椭圆数据并添加噪音： >>>t=np.linspace(0,2*np.pi,50)>>>xc,yc=20,30>>>a,b=5,10>>>x=xc+a*np.cos(t
scikit-image恢复 | restorationrestoration
restoration
参考 R431NSHoang，SBDamelin，“在表面完成和双调和函数的图像修补：数字方面” 例子 >>>img=np.tile(np.square(np.linspace(0,1,5)),(5,1
scikit-image分割 | segmentationsegmentation
segmentation
np.zeros((100,100))>>>rr,cc=circle_perimeter(35,45,25)>>>img[rr,cc]=1>>>img=gaussian(img,2) 初始样条： >>>s=np.linspace
scikit-image形态 | morphologymorphology
morphology
>>>x=np.linspace(0,4*np.pi)>>>y_mask=np.cos(x) 然后，我们创建一个初始化为最小掩模值的种子图像（用于通过扩张进行重建，最小强度值不会扩散），并将“种子”添加到左右峰值

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