- Mahotas 教程
- Mahotas - 首页
- Mahotas - 简介
- Mahotas - 计算机视觉
- Mahotas - 历史
- Mahotas - 特性
- Mahotas - 安装
- Mahotas 图像处理
- Mahotas - 图像处理
- Mahotas - 加载图像
- Mahotas - 加载灰度图像
- Mahotas - 显示图像
- Mahotas - 显示图像形状
- Mahotas - 保存图像
- Mahotas - 图像质心
- Mahotas - 图像卷积
- Mahotas - 创建RGB图像
- Mahotas - 图像欧拉数
- Mahotas - 图像中零的比例
- Mahotas - 获取图像矩
- Mahotas - 图像局部最大值
- Mahotas - 图像椭圆轴
- Mahotas - 图像拉伸RGB
- Mahotas 颜色空间转换
- Mahotas - 颜色空间转换
- Mahotas - RGB转灰度转换
- Mahotas - RGB转LAB转换
- Mahotas - RGB转棕褐色
- Mahotas - RGB转XYZ转换
- Mahotas - XYZ转LAB转换
- Mahotas - XYZ转RGB转换
- Mahotas - 增加伽马校正
- Mahotas - 拉伸伽马校正
- Mahotas标记图像函数
- Mahotas - 标记图像函数
- Mahotas - 标记图像
- Mahotas - 过滤区域
- Mahotas - 边界像素
- Mahotas - 形态学运算
- Mahotas - 形态学算子
- Mahotas - 查找图像均值
- Mahotas - 裁剪图像
- Mahotas - 图像偏心率
- Mahotas - 图像叠加
- Mahotas - 图像圆度
- Mahotas - 调整图像大小
- Mahotas - 图像直方图
- Mahotas - 膨胀图像
- Mahotas - 腐蚀图像
- Mahotas - 分水岭算法
- Mahotas - 图像开运算
- Mahotas - 图像闭运算
- Mahotas - 填充图像孔洞
- Mahotas - 条件膨胀图像
- Mahotas - 条件腐蚀图像
- Mahotas - 图像条件分水岭算法
- Mahotas - 图像局部最小值
- Mahotas - 图像区域最大值
- Mahotas - 图像区域最小值
- Mahotas - 高级概念
- Mahotas - 图像阈值化
- Mahotas - 设置阈值
- Mahotas - 软阈值
- Mahotas - Bernsen局部阈值化
- Mahotas - 小波变换
- 制作图像小波中心
- Mahotas - 距离变换
- Mahotas - 多边形工具
- Mahotas - 局部二值模式
- 阈值邻域统计
- Mahotas - Haralic特征
- 标记区域的权重
- Mahotas - Zernike特征
- Mahotas - Zernike矩
- Mahotas - 排序滤波器
- Mahotas - 二维拉普拉斯滤波器
- Mahotas - 多数滤波器
- Mahotas - 均值滤波器
- Mahotas - 中值滤波器
- Mahotas - Otsu方法
- Mahotas - 高斯滤波
- Mahotas - Hit & Miss变换
- Mahotas - 标记最大值数组
- Mahotas - 图像均值
- Mahotas - SURF密集点
- Mahotas - SURF积分图像
- Mahotas - Haar变换
- 突出图像最大值
- 计算线性二值模式
- 获取标签边界
- 反转Haar变换
- Riddler-Calvard方法
- 标记区域的大小
- Mahotas - 模板匹配
- 加速鲁棒特征
- 去除带边界的标记
- Mahotas - Daubechies小波
- Mahotas - Sobel边缘检测
Mahotas - 安装
我们之前已经了解到,Mahotas 提供了广泛的图像处理工具,包括滤波、特征检测、分割等等。如果您有兴趣在 Python 项目中使用 Mahotas,则需要在您的系统上安装它。
我们可以通过多种方式安装 Mahotas,包括使用pip、conda或从源代码安装。在本教程中,我们将介绍使用不同方法在您的机器上安装 Mahotas 的步骤。
在本教程结束时,您将在您的系统上运行 Mahotas,准备用于您的图像处理和计算机视觉任务。
使用 Pip
Pip 是 Python 的一个包管理器,允许我们轻松安装和管理第三方库和包。
如果我们在系统上安装了 Python 和 pip,则可以通过在终端或命令提示符中运行以下命令来安装 Mahotas:
pip install mahotas
这将从 Python 包索引 (PyPI) 下载并安装 Mahotas 的最新版本,并将其安装到我们的系统中,如下面的输出所示:
C:\Users\Lenovo>pip install mahotas Collecting mahotas Using cached mahotas-1.4.13-cp310-cp310-win_amd64.whl (1.7 MB) Requirement already satisfied: numpy in c:\users\lenovo\appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages (from mahotas) (1.24.3) Installing collected packages: mahotas Successfully installed mahotas-1.4.13
使用 Conda
Conda 是另一个 Python 包管理器,通常用于科学计算和数据分析。
如果我们使用的是 Anaconda 发行版的 Python,则可以通过在终端或 Anaconda 提示符中运行以下命令来安装 Mahotas:
conda install -c conda-forge mahotas
这将从 conda-forge 频道(开源包)下载并安装 Mahotas,并将其安装到我们的 Anaconda 环境中,如下面的输出所示:
(base) C:\Users\Lenovo>conda install -c conda-forge mahotas Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: \ The environment is inconsistent, please check the package plan carefully The following packages are causing the inconsistency: - defaults/win-64::anaconda-client==1.10.0=py39haa95532_0 - defaults/win-64::anaconda-navigator==2.1.4=py39haa95532_0 . . . The following packages will be UPDATED: ca-certificates pkgs/main::ca-certificates-2022.07.19~ --> conda-forge::cacertificates- 2023.5.7-h56e8100_0 openssl 1.1.1q-h2bbff1b_0 --> 1.1.1th2bbff1b
通过使用Conda-Forge频道,我们可以访问各种各样的包,并随时了解科学计算和数据分析社区的最新发展。
如果我们不想永久将 conda-forge 频道安装到我们的 conda 配置中,我们可以使用如下所示的命令仅安装 mahotas 包:
conda install -c https://conda.anaconda.org/conda-forge mahotas
从源代码安装
如果我们想安装特定版本的 Mahotas 或需要修改源代码,我们可以从 PyPL 下载源代码分发版 - https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html 并手动安装它。
从源代码安装 mahotas 的步骤
要从源代码安装,首先我们需要下载源代码分发版并将其解压缩到系统上的某个目录。然后,我们需要打开终端或命令提示符并导航到我们解压缩源代码的目录。
让我们学习一步一步地从源代码安装 mahotas:
步骤1 安装所需的依赖项:Mahotas 需要安装 NumPy、SciPy 和 OpenCV。我们可以使用 pip 或我们的包管理器安装这些包。
例如,使用 pip:
pip install numpy scipy opencv-python
或者:
如果您更喜欢使用您的包管理器(在 Linux 上),请使用以下命令:
sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-opencv
步骤2 下载 Mahotas 源代码:您可以从官方网站下载源代码 - https://mahotas.readthedocs.io/en/latest/install.html。下载源代码后,将其解压缩到您选择的目录。
步骤3 构建和安装 Mahotas:打开终端或命令提示符,并导航到您解压缩 Mahotas 源代码的目录。运行以下命令来构建 Mahotas:
python mahotassource.py build
步骤4构建过程成功完成后,运行以下命令安装 Mahotas:
sudo python mahotassource.py install
完成这些步骤后,Mahotas 应该已安装到您的系统中。您可以通过在 Python 脚本中导入它来测试它:
import mahotas
就是这样!您已成功从源代码安装 Mahotas。
这些是一些最常见的 Mahotas 安装方法,具体取决于您的环境和偏好。选择最适合您的方法,然后开始使用 Mahotas 进行计算机视觉和图像处理任务。