Mahotas – 制作图像小波中心

介绍

Mahotas是一个用于计算机视觉和图像处理的Python软件包。它包含了各种用于图像分割，形态学和特征提取的算法工具。 Mahotas使用了小波变换，滤波器和其他模式识别技术来处理图像。

安装

在终端中输入以下命令即可安装Mahotas：

pip install mahotas

使用

下面是使用Mahotas制作小波中心的示例代码：

import mahotas as mh
from scipy.misc import lena
import matplotlib.pyplot as plt

# Load image
image = lena()

# Apply wavelet transform
T = mh.thresholding.otsu(image)
wavelet = mh.filters.gabor(image, 8, 0, 1, 0)

# Find center
center = mh.center_of_mass(wavelet > T)

# Plot results
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
ax[0].imshow(image, cmap='gray')
ax[0].set_title('Input image')
ax[1].imshow(wavelet, cmap='gray')
ax[1].set_title('Gabor wavelet')
ax[1].scatter(center[1], center[0], s=100, marker='+', c='r')
ax[1].axis('off')
plt.show()

上述代码中，我们首先加载了一张图像并对其应用了小波变换。接着，我们使用Otsu算法找到了一个阈值T，将变换后的图像二值化。最后，我们使用center_of_mass函数找到了小波中心，将其在被二值化的小波图像上标出。

结论

Mahotas是一个非常强大的Python软件包，可用于各种计算机视觉和图像处理任务。其中，小波变换是Mahotas提供的一项关键功能，同时其与其他图像处理工具的集成也非常容易。这使得Mahotas成为了许多Python程序员首选的计算机视觉和图像处理软件包之一。