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在本文中，我將帶您了解圖像處理的一些基本功能。特征提取。但是這里我們需要更深入的數(shù)據(jù)清理。但是數(shù)據(jù)清理是在數(shù)據(jù)集，表格，文本等上完成的。如何在圖像上完成？

導入圖像

用python導入圖像很容易。以下代碼將幫助您在Python上導入圖像：

1. image = imread(r"C:\Users\Tavish\Desktop\7.jpg")

2. show_img(image)

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了解基礎數(shù)據(jù)

該圖像具有多種顏色和許多像素。為了可視化該圖像的存儲方式， 將每個像素視為矩陣中的一個單元?，F(xiàn)在，該單元格包含三種不同的強度信息，分別對應于紅色，綠色和藍色。因此，RGB圖像變?yōu)?-D矩陣。?

1. red, yellow = ? image.copy(), image.copy()

2. red[:,:,(1,2)] = 0

3. yellow[:,:,2]=0

4. show_images(images=[red,yellow], titles=['Red Intensity','Yellow Intensity'])

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將圖像轉換為二維矩陣

?在特征提取中，如果將圖像壓縮為二維矩陣，則變得更加簡單。這是通過灰度或二值化完成的。?

這是將RGB圖像轉換為灰度的方法：

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現(xiàn)在，讓我們嘗試對該灰度圖像進行二值化處理。這是通過找到閾值并標記灰度像素來完成的。在本文中，我使用了Otsu的方法來找到閾值。?

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模糊影像

我們將在本文中介紹的最后一部分與特征提取更相關：圖像模糊?；叶然蚨M制圖像有時會捕獲比所需圖像更多的圖像，在這種情況下模糊處理非常方便。?

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在上面的圖片中，經(jīng)過模糊處理后，我們可以清楚地看到鞋子現(xiàn)在已達到與鐵路軌道相同的強度水平。因此，該技術在很多圖像處理場景中非常方便。

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