الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

ImageProcessingalgorithms

مجموعة من خوارزميات معالجة الصور الشائعة. يهدف هذا المشروع إلى تعلم خوارزميات معالجة الصور الرقمية عن طريق ترميزها من نقطة الصفر في Python> = 3.6. يتم استخدام تطبيق القارورة الصغيرة لإنشاء الإخراج في موقع الويب لرؤية نتيجة الخوارزمية.

يستخدم Travis-CI لبيئة CI/CD.

نفذت حتى الآن:

  • تغيير حجم الخوارزميات:
    • أقرب جار (https://en.wikipedia.org/wiki/nearest_neighbour_algorithm)
    • الاستيفاء الثنائي (https://en.wikipedia.org/wiki/bilinear_interpolation)
    • الاستيفاء الثنائي (https://en.wikipedia.org/wiki/bicubic_interpolation)
  • آخر:
    • سلبي (https://en.wikipedia.org/wiki/negative_(photography))
    • Tilt-Shift (https://pl.wikipedia.org/wiki/tilt-shift)
    • RGB إلى تحويل HSV (https://en.wikipedia.org/wiki/hsl_and_hsv)
    • HSV إلى تحويل RGB (https://en.wikipedia.org/wiki/hsl_and_hsv)
    • لهجة اللون
  • نغمة
    • sepia (https://en.wikipedia.org/wiki/photographic_print_toning#sepia_toning)
  • المخلل
    • Floyd-Steinberg (https://en.wikipedia.org/wiki/floyd٪E2٪80٪93steinberg_dithering)
    • Jarvis Judice Ninke (https://en.wikipedia.org/wiki/dither)
    • Stucki (https://en.wikipedia.org/wiki/dither)
  • التفاف
    • الكشف عن الحافة (https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_(image_processing))
تثبيت 
 git clone https://github.com/mateuszz0000/imgprocalgs
pip install -U imgprocalgs/
الاستخدام

يتم إعداد نقطة دخول مختلفة لكل نوع من أنواع الخوارزمية: 

 imgprocalgs-sepia <OPTIONS>
imgprocalgs-tiltshift <OPTIONS>
imgprocalgs-dithering <OPTIONS>
imgprocalgs-negative <OPTIONS>
imgprocalgs-color-accent <OPTIONS>
مثال


مساهمة

اقرأ إرشادات المساهمة الخاصة بنا قبل المساهمة.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل