Python'da Görüntü İşleme: Resmi içten çember ile çevirme kodu

-
import math

#Distance - Mesafe bulma
def findDistance(x,y):
    return math.sqrt((x[0]-y[0])**2+(x[1]-y[1])**2)


d=findDistance([3,0],[0,4])

 from scipy import ndimage
from scipy import misc
f=misc.face()
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(f)
plt.show()



f.ndim

f.shape

type(f)


#Renk değiştirme
f[:,:,2]=0
#Rakunu gösterme
plt.imshow(f)
plt.show()





f.shape

type(f.shape)

im_size=f.shape
im_size[0]

center=[im_size[0]/2,im_size[1]/2]

from scipy import ndimage
from scipy import misc
f=misc.face()

 #Resmin sınırının içine çember çizip resim ile çember arasındaki RGB değerleri 0 yapma
for i in range(im_size[0]):
    for j in range(im_size[1]):
        if findDistance([i,j],center)>384:
            f[i,j,:]=0

 plt.imshow(f)

plt.show()



Kaynakça:
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.misc.face.html#scipy.misc.face


Yorumlar

Yorum Gönder

Bu blogdaki popüler yayınlar

Python'da Liste İçin Varyans, Standart Sapma, Ortalama, Minimum bulma, Maksimum bulma

-
01-dizi_icin_standartSapma-varyans-max-min-average In [3]: import math # karekök için def stsapma ( x1 , x2 , * y ): N = len ( y ) + 2 # Fonksiyona verilen parametre sayısı # ortalamayı hesapla toplam = x1 + x2 for z in y : toplam += z ort = toplam / N karetoplam = ( x1 - ort ) ** 2 + ( x2 - ort ) ** 2 for z in y : karetoplam += ( z - ort ) ** 2 stsap = math . sqrt ( karetoplam / ( N - 1 )) return stsap def varyans ( standartsapma ): return standartsapma * standartsapma In [7]: data = [ 1 , 2 , 2 , 3 , 3 , 3 , 3 , 4 , 4 , 5 , 5 ] s_deger = stsapma ( * data ) In [8]: v_deger = varyans ( s_deger ) In [9]: print ( "Standart Sapma: " , s_deger , " \n Varyans: " , v_deger ) Standart Sapma: 1.250454462839956 Va...
Devamı

Python'da Görüntü İşleme - Resmi Siyah Beyaz Yapma

-
Resim
# Derleyici JUPYTER -> ANACONDA 3 - Python 3 # online geliştirme yapabileceğiniz bir ortam # Kodun  arasında  boşluk varsa bu derleyici ayrı bir kutuda yazılmış anlamına gelir.  #  Buna dikkat   edelim import  matplotlib.pyplot  as  plt import  numpy  as  np from scipy.misc import imsave def convertRGB_to_GrayLevel(image_1) :     img_1=plt.imread(image_1)     img_2=np.zeros((img_1.shape[0],img_1.shape[1]))     for i in range(img_1.shape[0]):         for j in range(img_2.shape[1]):             img_2[i,j]=img_1[i,j,0]/3+img_1[i,j,1]/3+img_1[i,j,2]/3      imsave(image_1+ "_gray.jpeg" ,img_2)     plt.subplot(1,2,1)     plt.imshow(img_1)     plt.subplot(1,2,2)     plt.imshow(img_2,cmap= 'gray' )     plt.show() convertRGB_to_GrayLevel( 'widenYourWorld.jpeg'...
Devamı

Python'da Matris için Varyans, Standart Sapma, Minimum, Maximum, Ortalama değerlerini bulma

-
01-matris_icin-standarSapma-varyans-ortama-min-max In [25]: from random import randint def create_A_vector ( size ): my_vector = [] for i in range ( size ): my_vector . append ( randint ( 0 , 9 )) return my_vector def create_a_matrix ( m , n ): my_matrix = [] for i in range ( m ): my_matrix . append ( create_A_vector ( n )) return my_matrix In [26]: def maxBul ( dizi ): max = dizi [ 0 ][ 0 ] i = 1 for i in range ( len ( dizi )): for j in range ( len ( dizi [ 0 ])): if ( max < dizi [ i ][ j ]): max = dizi [ i ][ j ] return max def minBul ( dizi ): min = dizi [ 0 ][ 0 ] i = 1 for i in range ( len ( dizi )): for j in range ( len ( dizi [ 0 ])): if ( min > dizi [ i ][ j ]): min = dizi [ i ][ j ] retu...
Devamı