imgprocalgs

Bildverarbeitungalgorithmen

Sammlung gemeinsamer Bildverarbeitungsalgorithmen. Dieses Projekt zielt darauf ab, Algorithmen für digitale Bildverarbeitung zu erlernen, indem sie in Python> = 3.6 von Grund auf neu codiert werden. Die Anwendung mit kleiner Kolben wird verwendet, um Ausgaben auf der Website zu generieren, um das Algorithmus -Ergebnis zu sehen.

Travis-CI wird für die CI/CD-Umgebung verwendet.

Bisher implementiert:

• Größenänderung Algorithmen:
  • Nächster Nachbar (https://en.wikipedia.org/wiki/nearest_neighbour_algorithmus)
  • Bilineare Interpolation (https://en.wikipedia.org/wiki/bilinear_interpolation)
  • BICUBIC Interpolation (https://en.wikipedia.org/wiki/bicubic_interpolation)
• andere:
  • Negativ (https://en.wikipedia.org/wiki/negative_(photography)))
  • Tilt-Shift (https://pl.wikipedia.org/wiki/tilt-shift)
  • RGB zu HSV -Konvertierung (https://en.wikipedia.org/wiki/hsl_and_hsv)
  • HSV zu RGB -Konvertierung (https://en.wikipedia.org/wiki/hsl_and_hsv)
  • Farbakzent
• Ton
  • sepia (https://en.wikipedia.org/wiki/photography_print_toning#sepia_toning)
• Dithering
  • Floyd-Steinberg (https://en.wikipedia.org/wiki/floyd%E2%80%93steinberg_dithering)
  • Jarvis Judice Ninke (https://en.wikipedia.org/wiki/dither)
  • Stecken (https://en.wikipedia.org/wiki/dither)
• Faltung
  • Kantenerkennung (https://en.wikipedia.org/wiki/kernel_(image_processing)))

Installation

 git clone https://github.com/mateuszz0000/imgprocalgs
pip install -U imgprocalgs/

Verwendung

Für jede Art von Algorithmus wird ein unterschiedlicher Einstiegspunkt erstellt:

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

Beispiel

Beitrag

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