Python for MBA's- Image analysis

Example 1:

# image analysis using scikit

# image analysis using skiimage

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

from skimage import data,filters

       

image = data.coins()   # ... or any other NumPy array!  

edges = filters.sobel(image)  

plt.imshow(edges, cmap='gray')

 

Example 2:

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from skimage import data

from skimage.feature import match_template

image = data.coins()

coin = image[170:220, 75:130]

result = match_template(image, coin)

ij = np.unravel_index(np.argmax(result), result.shape)

x, y = ij[::-1]

fig = plt.figure(figsize=(8, 3))

ax1 = plt.subplot(1, 3, 1)

ax2 = plt.subplot(1, 3, 2)

ax3 = plt.subplot(1, 3, 3, sharex=ax2, sharey=ax2)

ax1.imshow(coin, cmap=plt.cm.gray)

ax1.set_axis_off()

ax1.set_title('template')

ax2.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)

ax2.set_axis_off()

ax2.set_title('image')

# highlight matched region

hcoin, wcoin = coin.shape

rect = plt.Rectangle((x, y), wcoin, hcoin, edgecolor='r', facecolor='none')

ax2.add_patch(rect)

ax3.imshow(result)

ax3.set_axis_off()

ax3.set_title('`match_template`\nresult')

# highlight matched region

ax3.autoscale(False)

ax3.plot(x, y, 'o', markeredgecolor='r', markerfacecolor='none', markersize=10)

plt.show()

 

Output: