Chargement d'images à l'aide de Python Mahotas

Python est connu pour ses bibliothèques puissantes capables de gérer presque toutes les tâches, et le traitement d'image ne fait pas exception. Un choix populaire pour cela est Mahotas, une bibliothèque de vision par ordinateur et de traitement d'images. Cet article explique comment charger des images à l'aide de Mahotas de Python et fournit des exemples pratiques.

Présentation de Mahotas

Mahotas est une bibliothèque complexe contenant une variété de méthodes de traitement d'image et de vision par ordinateur. En mettant l'accent sur la vitesse et la productivité, Mahotas vous donne accès à plus de 100 fonctionnalités, notamment la conversion de l'espace colorimétrique, le filtrage, la morphologie, l'extraction de fonctionnalités, etc. Ce guide se concentre sur l'une des étapes les plus importantes du traitement d'image : le chargement d'une image.

Installer Mahotas

Avant de commencer à charger des photos, nous devons d'abord confirmer que Mahotas est installé. En utilisant pip, vous pouvez ajouter ce package à votre environnement Python

pip install mahotas

Assurez-vous de disposer de la dernière version pour des performances optimales et un accès à toutes les fonctionnalités.

Charger des images à l'aide de Mahotas

mahotas.imread() lit l'image et la charge dans un tableau NumPy. Il prend en charge une variété de formats de fichiers, notamment JPEG, PNG et TIFF.

Exemple 1 : Chargement d'image de base

Charger une image est aussi simple que de fournir le chemin de l'image à la fonction imread()

import mahotas as mh

# Load the image
image = mh.imread('path_to_image.jpg')

# Print the type and dimensions of the image
print(type(image))
print(image.shape)

Ce code charge une image et affiche les dimensions (hauteur, largeur et nombre de canaux de couleur), le type (doit être numpy ndarray) et le type de l'image.

Exemple 2 : chargement d'une image en niveaux de gris

Dans certains cas, vous souhaiterez peut-être initialement charger l'image en tant qu'image en niveaux de gris. Pour cela vous pouvez utiliser le paramètre as_grey

import mahotas as mh

# Load the image as grayscale
image = mh.imread('path_to_image.jpg', as_grey=True)

# Print the type and dimensions of the image
print(type(image))
print(image.shape)

Comme il n'y a qu'un seul canal de couleur, l'image est désormais un tableau 2D (hauteur et largeur uniquement).

Exemple 3 : Charger l'image à partir de l'URL

Mahotas permet de charger des photos directement depuis une URL. Imread() ne peut pas faire cela directement, nous devons donc exploiter d'autres bibliothèques comme urllib et io.

import mahotas as mh
import urllib.request
from io import BytesIO

# URL of the image
url = 'https://example.com/path_to_image.jpg'

# Open URL and load image
with urllib.request.urlopen(url) as url:
   s = url.read()

# Convert to BytesIO object and read image
image = mh.imread(BytesIO(s))

# Print the type and dimensions of the image
print(type(image))
print(image.shape)

Avec l'aide de ce code, vous pouvez charger rapidement des images du Web dans un ndarray numpy pour un traitement ultérieur.

Conclusion

La première étape du traitement d'image consiste à charger l'image, et le package Mahotas de Python facilite ce processus. Que vous travailliez avec des fichiers locaux ou des photos Web, en couleur ou en niveaux de gris, Mahotas vous fournit les outils dont vous avez besoin.

En maîtrisant le chargement d'images, vous avez progressé dans la maîtrise des capacités de traitement d'images de Python. Cependant, le voyage ne s'arrête pas là ; Mahotas fournit également une multitude d'outils pour vous permettre de modifier et d'analyser davantage vos photos.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!