Mahotas - 特徵

Mahotas是一個流行的影像處理庫。它在影像處理和分析方面擁有眾多功能。下面列出了一些功能 -

特徵檢測

Mahotas可以使用各種函式（如斑點檢測、Harris角點檢測和SIFT特徵）檢測影像中的多個特徵。這些特徵用於理解影像，並提取影像中有用的資訊和有趣的模式。

影像濾波

Mahotas提供了許多濾波函式，例如均值濾波器、中值濾波器、多數濾波器、排序濾波器等。它還包含高斯和Sobel濾波器等濾波演算法。這些濾波器應用於影像以減少噪聲並根據需要處理影像，而不會降低其質量。

影像分割

Mahotas可以非常有效地執行影像分割。一些影像分割函式包括 - 影像閾值化、分水嶺分割、距離變換等。這些演算法將影像劃分為前景和背景，以識別影像中的物體。

影像測量

Mahotas使用各種函式來測量影像的各種屬性，包括物體的面積、周長、質心和邊界框。這些測量用於查詢物體的尺寸和方向，進一步用於影像分析。

影像輸入輸出

Mahotas的一個重要功能是它可以處理各種格式的影像，例如PNG、JPEG、TIFF、WEBP、BMP和基於TIFF的顯微鏡格式（LSM和STK）。Mahotas還可以以上述格式寫入輸出。但是，這些不是Mahotas中的內建格式，但與Mahotas整合的其他庫可以支援這些格式。

其他功能，如凸點計算、Zernike和Haralick、TAS特徵、卷積、Sobel邊緣檢測、分水嶺、形態學處理、影像閾值化、LBP等，為廣泛的影像處理應用提供了額外的支援，例如物體識別、醫學影像分析和影片處理。

連通分量分析

連通分量分析是影像分析中的一項基本操作，它涉及識別和標記二值影像中的連通區域。

Mahotas提供了執行連通分量分析的功能，允許使用者從影像中提取單個物件或感興趣區域。此操作通常用於物件計數、粒子分析和影像分割等應用。

數學形態學

Mahotas提供了一系列數學形態學操作，允許使用者分析影像中的形狀和結構。這些操作包括骨架化、距離變換和分水嶺變換。

骨架化提取影像中物件的“骨架”或中心線，而距離變換提供有關每個畫素到最近物件邊界的距離的資訊。分水嶺變換用於基於地形圖中水流概念的影像分割。

形態學操作

Mahotas包括各種形態學操作，例如腐蝕、膨脹、開運算和閉運算。這些操作是影像分割、形狀分析和特徵提取的基礎。Mahotas對這些操作的有效實現使使用者能夠快速準確地處理影像。

影像分類

Mahotas支援影像分類，使使用者能夠在提取的影像特徵上訓練機器學習模型。透過將Mahotas的特徵提取功能與scikit-learn等機器學習庫相結合，使用者可以執行影像識別、物件分類和場景分類等任務。