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Alguns outros filtros interessantes estão no scipy.ndimage: http://scipy-lectures.github.com/advanced/image_processing/index.html#image-filtering | Alguns outros filtros interessantes estão no scipy.ndimage: http://scipy-lectures.github.com/advanced/image_processing/index.html#image-filtering | ||
O livro da O'Relly de Processamento de Imagens em Python é bastante interessante também, aborda basicamente o uso do PIL em várias aplicações, até mesmo reconstrução 3D. | |||
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Equalização por histograma: http://effbot.org/zone/pil-histogram-equalization.htm | * Equalização por histograma: http://effbot.org/zone/pil-histogram-equalization.htm | ||
Elipóisde de dp e média de Mahalanobis: http://scikit-learn.org/0.11/auto_examples/covariance/plot_mahalanobis_distances.html | * Elipóisde de dp e média de Mahalanobis: http://scikit-learn.org/0.11/auto_examples/covariance/plot_mahalanobis_distances.html | ||
* Tutorial interessante: http://pythonvision.org/basic-tutorial | |||
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Edição atual tal como às 17h48min de 18 de março de 2013
Módulos e Referências Interessantes
O módulo PIL (http://www.pythonware.com/library/pil/handbook/index.htm) possui a maioria das rotinas para abrir, exportar, filtrar, e é compatível com o Numpy (imagens podem ser convertidas para arrays Numpy com array e convertidas novamente para objetos Image de PIL, sem complicações).
Alguns outros filtros interessantes estão no scipy.ndimage: http://scipy-lectures.github.com/advanced/image_processing/index.html#image-filtering
O livro da O'Relly de Processamento de Imagens em Python é bastante interessante também, aborda basicamente o uso do PIL em várias aplicações, até mesmo reconstrução 3D.
Melhores Bibliotecas
- PIL
- Numpy
- Scipy.ndimage
- Scikit-image: http://scikit-image.org/
Notas
Alguns problemas/algoritmos/medidas que estive usando recentemente...
- Equalização por histograma: http://effbot.org/zone/pil-histogram-equalization.htm
- Elipóisde de dp e média de Mahalanobis: http://scikit-learn.org/0.11/auto_examples/covariance/plot_mahalanobis_distances.html
- Tutorial interessante: http://pythonvision.org/basic-tutorial
