Loading...
StoyanPeev avatar StoyanPeev 6 Точки

Working with Images and Text QUIZ

Здравейте,

Имам въпрос относно тази задача на Quiz-а.

Morphology

2.0 points possible (graded)

Read the blue (third) channel of the hamburger image. Perform binary opening on this channel. You can use skimage. Use a 3x3 square as the structuring element.

This will return a boolean array which you can convert to numbers. Optionally, display the resulting image.

How many white pixels does the resulting image contain?

Не е оказано какъв да бъде трешхолда за бинарно разпределение на пикселите, а в зависимост от това зависи колко ще са белите пискели след като се направи опенинг. По подразбиране съм разделил хамбургера на 2 равни части, т.е. >= 128. Някой да каже дали пропускам нещо по условието?

Тагове:
0
Data Science
TeodorStefanovPld avatar TeodorStefanovPld 1274 Точки

не така е,Данчо ползва default настройките така че 128 е правилно 

0
magggie avatar magggie 19 Точки

@StoyanPeev,

аз това ползвах за binary opening - 

http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.morphology.html#skimage.morphology.binary_opening

Поздрави,

magggie

 

0
nstoichkov avatar nstoichkov 1 Точки

Почти две години по късно тъкмо се чудех коя функция да ползвам :) благодаря за съвета 

Прддполагам това е правилния начин за  binary opening on this channel using a 3x3 square

from skimage.morphology import binary_opening
from skimage.morphology import square
blue_chanel_binary = binary_opening(image=burger_blue_channel, selem = square(3))

 

0
13/07/2020 17:55:38
nevelinapp avatar nevelinapp 0 Точки

Благодаря. как обаче накрая преброявате колко са белите пиксели в резултатното изображение?

Аз дотук, водейки се от лекцията съм написала това:

In: threshold = 128
In: is_smaller = blue <= threshold

In: is_smaller

Out:  array([[ True, True, True, ..., True, True, True], [ True, True, True, ..., True, True, True], [ True, True, True, ..., True, True, True], ..., [ True, True, True, ..., True, True, True], [ True, True, True, ..., True, True, True], [ True, True, True, ..., True, True, True]])

In: blue [is_smaller] = 0

In: blue [~is_smaller] = 1

In: blue

Out: array([[0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], ..., [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0], [0, 0, 0, ..., 0, 0, 0]], dtype=uint8)

0
19/07/2020 23:34:35
nstoichkov avatar nstoichkov 1 Точки

Във върнатия от binary_opening речник True - са белите пиксели  False - са черните

unique, counts = np.unique(blue_chanel_binary, return_counts=True)
dict(zip(unique, counts))

По този начин виждам кои колко са 

0
Можем ли да използваме бисквитки?
Ние използваме бисквитки и подобни технологии, за да предоставим нашите услуги. Можете да се съгласите с всички или част от тях.
Назад
Функционални
Използваме бисквитки и подобни технологии, за да предоставим нашите услуги. Използваме „сесийни“ бисквитки, за да Ви идентифицираме временно. Те се пазят само по време на активната употреба на услугите ни. След излизане от приложението, затваряне на браузъра или мобилното устройство, данните се трият. Използваме бисквитки, за да предоставим опцията „Запомни Ме“, която Ви позволява да използвате нашите услуги без да предоставяте потребителско име и парола. Допълнително е възможно да използваме бисквитки за да съхраняваме различни малки настройки, като избор на езика, позиции на менюта и персонализирано съдържание. Използваме бисквитки и за измерване на маркетинговите ни усилия.
Рекламни
Използваме бисквитки, за да измерваме маркетинг ефективността ни, броене на посещения, както и за проследяването дали дадено електронно писмо е било отворено.