假设我有一个彩色图像,当然这将由python中的三维数组表示,比如说形状(nxmx 3)并将其称为img.
我想要一个新的2-d数组,称它为"narray"以具有形状(3,nxm),使得该数组的每一行分别包含R,G和B通道的"扁平"版本.此外,它应该具有我可以通过类似的东西轻松地重建任何原始频道的属性
narray[0,].reshape(img.shape[0:2]) #so this should reconstruct back the R channel.
问题是如何从"img"构建"叙事"？简单的img.reshape(3,-1)不起作用,因为元素的顺序对我来说是不可取的.
谢谢
我想分割图像,但有人告诉我RGB的欧几里德距离不如HSV好 - 但对于HSV,并不是所有的H,S,V都是相同的范围所以我需要对它进行标准化.将HSV标准化然后进行聚类是一个好主意吗？如果是这样,我应该如何规范HSV量表？
谢谢
cluster-analysis image-processing computer-vision k-means hsb
如何创建这样的列表:
["a","a","a",... (repeating "a" a hundred times") "b","b","b",(repeating "b" a hundred times.. )]
如果我写["a","b"] * 100,那么我得到["a","b","a","b",...],这不是我想要的.
有没有像这个一样简单的功能,但给了我想要的结果？
如果您是图像处理大师和OpenCV,您是否可以编写photoshop的大部分主要功能而不是付费？