Scikit-Image 를 이용한 간단한 이미지 머신러닝.
Scikit-image.org는 다음의 링크에서 참조를 한다. (mahotas라는 것도 있지만, 아예 컴파일도 안되고 불편하다.)
이외에 ndimage 혹은 opencv를 이용하면 된다.
이미지는 다음과 같이 불러온다. 이미지는 인터넷에서 가져온 뭔 3d프린터 캐릭터 사진이다. 그냥 퍼오기 미안하니 삼디프린터는 저 사진에 나온 사이트로 문의 해라.
from skimage import data, io, filters
image = io.imread("test01.png")
이미지를 한번 출력해보면 matplotlib.pyplot으로 쉽게 출력 가능하다.
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(image)
plt.show()
그리고 스레시 홀드를 주어 특정값 이하를 가지는 놈들을 죄다 골라낼수 있다. 그리고 출력해본다.
thresh = filters.threshold_otsu(image)
thresh
Out[60]: 150
thresh = filters.threshold_otsu(image)
plt.imshow(image>thresh)
plt.show()
그레이 스케일로 변환하지 않았기 때문에 위와같은 괴기스러운 모습이 되어버렸다.
잘 동작하지 않는것 같으니 갑자기 openCV로 변환해서 작업한다.
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