Mahotas – 多数过滤器

在本文中，我们将了解如何将多数过滤器应用于 mahotas 中的图像。在输入映射中考虑的每组像素的多数过滤器中，多数过滤器将这些主要（=最常出现的）值或类名称分配给输出映射中的中心像素。

在本教程中，我们将使用“lena”图像，下面是加载它的命令。

mahotas.demos.load('lena')

下面是莉娜的图片

In order to do this we will use mahotas.majority_filter method
Syntax : mahotas.majority_filter(img)
Argument : It takes image object as argument
Return : It returns image object 
 

注意：输入图像应被过滤或应加载为灰色

为了过滤图像，我们将获取图像对象 numpy.ndarray 并在索引的帮助下对其进行过滤，下面是执行此操作的命令

image = image[:, :, 0]

下面是实现

Python3

# importing required libraries
import mahotas
import mahotas.demos
from pylab import gray, imshow, show
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
    
# loading image
img = mahotas.demos.load('lena')
    
# filtering image
img = img.max(2)
  
print("Image")
    
# showing image
imshow(img)
show()
  
# applying majority filter
new_img = mahotas.majority_filter(img)
   
  
# showing image
print("Majority Filter")
imshow(new_img)
show()

输出 ：

Image

多数过滤器

另一个例子

Python3

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
from pylab import gray, imshow, show
import os
import matplotlib.pyplot as plt
   
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
  
  
# filtering image
img = img[:, :, 0]
    
print("Image")
    
# showing image
imshow(img)
show()
  
# applying majority filter
new_img = mahotas.majority_filter(img)
   
  
# showing image
print("Majority Filter")
imshow(new_img)
show()

输出 ：

Image

多数过滤器