imgprocalgs

ImageProcessingAlgorithms

Colección de algoritmos comunes de procesamiento de imágenes. Este proyecto tiene como objetivo aprender algoritmos de procesamiento de imágenes digitales codificándolos desde cero en Python> = 3.6. La aplicación de frascos pequeños se utiliza para generar salida en el sitio web para ver el resultado del algoritmo.

Travis-CI se utiliza para el entorno CI/CD.

Implementado hasta ahora:

• Algoritmos de cambio de tamaño:
  • Vecino más cercano (https://en.wikipedia.org/wiki/nearest_neighbour_algorithm)
  • Interpolación bilineal (https://en.wikipedia.org/wiki/bilineal_interpolation)
  • Interpolación bicúbica (https://en.wikipedia.org/wiki/bicubic_interpolation)
• otro:
  • negativo (https://en.wikipedia.org/wiki/negative_(photography))
  • Tilt-shift (https://pl.wikipedia.org/wiki/tilt-shift)
  • RGB a HSV Conversión (https://en.wikipedia.org/wiki/hsl_and_hsv)
  • HSV a RGB Conversión (https://en.wikipedia.org/wiki/hsl_and_hsv)
  • acento de color
• tono
  • sepia (https://en.wikipedia.org/wiki/Photographic_Print_toning#sepia_toning)
• aturdimiento
  • Floyd-Steinberg (https://en.wikipedia.org/wiki/floyd%E2%80%93steinberg_dithering)
  • Jarvis Judice Ninke (https://en.wikipedia.org/wiki/dher)
  • Stucki (https://en.wikipedia.org/wiki/dither)
• Circunvolución
  • Detección de borde (https://en.wikipedia.org/wiki/kernel_(image_processing))

Instalación

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

Uso

Se prepara un punto de entrada diferente para cada tipo de algoritmo:

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

Ejemplo

Contribución

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