機器學習是一個快速發展的領域，它有可能改變人類與技術互動的方式。使用機器學習，機器可以從資料中學習並隨著時間的推移提高其效能，變得更加精確和高效。然而，要使機器學習模型取得成功，在整個開發和部署過程中都必須做出高質量的決策。在機器學習開發過程中做出的決策會對系統的準確性和效率產生重大影響。例如，為給定任務選擇最佳的機器學習演算法和方法可能會對系統性能產生相當大的影響。使用不正確的方法或技術……閱讀更多

在這個程式中，我們將使用 Pillow 庫計算每個通道中所有畫素的均方根 (RMS)。影像共有三個通道，因此我們將得到三個值的列表。原始影像演算法步驟 1：匯入 Image 和 ImageStat 庫。步驟 2：開啟影像。步驟 3：將影像傳遞給 imagestat 類的 stat 函式。步驟 4：列印畫素的均方根。示例程式碼from PIL import Image, ImageStat im = Image.open('image_test.jpg') stat = ImageStat.Stat(im) print(stat.rms)輸出[104.86876722259062, 96.13661429330132, 91.8480515464677]

在這個程式中，我們將使用 Pillow 庫計算每個通道中所有畫素的方差。影像共有三個通道，因此我們將得到三個值的列表。原始影像演算法步驟 1：匯入 Image 和 ImageStat 庫。步驟 2：開啟影像。步驟 3：將影像傳遞給 imagestat 類的 stat 函式。步驟 4：列印畫素的方差。示例程式碼from PIL import Image, ImageStat im = Image.open('image_test.jpg') stat = ImageStat.Stat(im) print(stat.var)輸出[5221.066590958682, 4388.697801428673, 4291.257706548981]

在這個程式中，我們將使用 Pillow 庫計算每個通道中所有畫素的標準差。影像共有 3 個通道，因此我們將得到三個值的列表。原始影像演算法步驟 1：匯入 Image 和 ImageStat 庫。步驟 2：開啟影像。步驟 3：將影像傳遞給 imagestat 類的 stat 函式。步驟 4：列印畫素的標準差。示例程式碼from PIL import Image, ImageStat im = Image.open('image_test.jpg') stat = ImageStat.Stat(im) print(stat.stddev)輸出[72.25694839223894, 66.24724750077299, 65.50769196475312]

在這個程式中，我們將使用排序濾波器模糊影像。Pillow 庫中的 ImageFilter 類包含一個名為 RankFilter() 的函式，該函式有助於應用排序濾波器。它接受兩個引數，核心大小和等級。對於最小濾波器，等級為 0；對於中值濾波器，等級為 size*size/2；對於最大濾波器，等級為 size*size-1。原始影像演算法步驟 1：從 Pillow 匯入 Image 和 ImageFilter。步驟 2：開啟影像。步驟 3：呼叫 rankfilter() 方法並指定大小和等級。步驟 4：顯示輸出。示例程式碼from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('image_test.jpg') im1 = ... 閱讀更多

在這個程式中，我們將使用方框濾波器模糊影像。Pillow 庫中的 ImageFilter 類包含一個名為 BoxBlur() 的函式，該函式有助於應用方框模糊濾波器。它只接受一個引數，即模糊半徑。原始影像演算法步驟 1：從 Pillow 匯入 Image 和 ImageFilter。步驟 2：開啟影像。步驟 3：呼叫 boxblur() 方法並指定半徑。步驟 4：顯示輸出。示例程式碼from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('image_test.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.BoxBlur(radius = 7)) im1.show()輸出

在這個程式中，我們將使用高斯濾波器模糊影像。Pillow 庫中的 ImageFilter 類包含一個名為 GaussianBlur() 的函式，該函式有助於應用高斯模糊濾波器。它只接受一個引數，即模糊半徑。原始影像演算法步驟 1：從 Pillow 匯入 Image 和 ImageFilter。步驟 2：開啟影像。步驟 3：呼叫 gaussianblur() 方法並指定半徑步驟 4：顯示輸出。示例程式碼from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('image_test.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius = 9)) im1.show()輸出

在這個程式中，我們將使用 Pillow 庫對影像應用最小濾波器。在中值濾波中，影像選定視窗中每個畫素的值將被該視窗的中值替換。filter 函式用於使用 Pillow 庫應用不同的濾波器。原始影像演算法步驟 1：從 Pillow 匯入 Image。步驟 2：開啟影像。步驟 3：呼叫 filter 函式並指定中值濾波器。步驟 4：顯示輸出。示例程式碼from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.MedianFilter(size = 7)) im1.show()輸出

在這個程式中，我們將使用 Pillow 庫對影像應用最小濾波器。在眾數濾波中，影像選定視窗中每個畫素的值將被該視窗的眾數替換。filter 函式用於使用 Pillow 庫應用不同的濾波器。原始影像演算法步驟 1：從 Pillow 匯入 Image。步驟 2：開啟影像。步驟 3：呼叫 filter 函式並指定 modefilter。步驟 4：顯示輸出。示例程式碼from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.ModeFilter(size = 7)) im1.show()輸出

在這個程式中，我們將使用 Pillow 庫對影像應用最小濾波器。在最大濾波中，影像選定視窗中每個畫素的值將被該視窗的最大畫素值替換。filter 函式用於使用 Pillow 庫應用不同的濾波器。原始影像演算法步驟 1：從 Pillow 匯入 Image。步驟 2：開啟影像。步驟 3：呼叫 filter 函式並指定 maxfilter。步驟 4：顯示輸出。示例程式碼from PIL import Image, ImageFilter im = Image.open('testimage.jpg') im1 = im.filter(ImageFilter.MaxFilter(size = 7)) im1.show()輸出