python使用skimage对图像进行高通滤波和低通滤波

好的，这个问题属于技术问题，我可以回答。需要使用scikit-image库中的filters模块来实现高通滤波和低通滤波。具体可以使用高斯滤波器来进行低通滤波，使用Laplace算子来进行高通滤波。例如可以使用以下代码实现高通滤波：

from skimage import data, io, filters

image = data.camera()
image_highpass = filters.laplace(image)
io.imshow(image_highpass)
io.show()

使用以下代码实现低通滤波：

from skimage import data, io, filters

image = data.camera()
image_lowpass = filters.gaussian(image, sigma=2)
io.imshow(image_lowpass)
io.show()

相关问题

python使用skimage对图像进行高通滤波的代码

您好，以下是使用skimage进行高通滤波的Python代码：

from skimage import data, filters
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取一张示例图片
image = data.coins()

# 对图像进行高通滤波
filtered = filters.high_pass_filter(image)

# 绘制原图和滤波后的图像
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(ncols=2, figsize=(8, 3))
ax1.imshow(image, cmap=plt.cm.gray)
ax1.set_title('Original')
ax1.axis('off')
ax2.imshow(filtered, cmap=plt.cm.gray)
ax2.set_title('Filtered')
ax2.axis('off')
plt.show()

希望能对您有所帮助，如有其他问题请继续提问。

python 高通滤波和低通滤波

可以使用Python的字典数据结构来存储学生的姓名和成绩，其中键为姓名，值为成绩。然后使用sorted()函数按照成绩从高到低对字典进行排序，并输出学生的姓名和成绩即可。

示例代码如下：

students = {'张三': 80, '李四': 90, '王五': 70, '赵六': 85, '钱七': 95}

sorted_students = sorted(students.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)

for student in sorted_students:
    print(student[0], student[1])

运行结果为：

钱七 95
李四 90
赵六 85
张三 80
王五 70