Wolfram Bildberechnung | Zum Ausprobieren

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Bildverarbeitung, Analyse & Verarbeitung. Wolfram Image bietet sowohl Anfängern als auch Experten ein umfassendes und effizientes Set von Bildverarbeitungs-, Erkennungs- und Analysefunktionen, die eng mit hochautomatisiertem maschinellem Lernen, Statistik, Visualisierung und mehr integriert sind.

Bilder importieren, verarbeiten und exportieren

Importieren Sie eine Bilddatei:
Ausführen
In[]:=
flower=Import["ExampleData/coneflower.jpg"]
Wenden Sie einen Bildeffekt an:
Ausführen
sepiaflower=ImageEffect[flower,"Sepia"]
Exportieren Sie das Ergebnis im Format Ihrer Wahl:
Ausführen
Export["flowerexample.png",sepiaflower]

Bilder verbessern und wiederherstellen

Schärfen Sie ein Bild:
Ausführen
In[]:=
Sharpen

Verbessern Sie automatisch Kontrast, Helligkeit und Gamma eines Bildes:
Ausführen
ImageAdjust

Wenden Sie einen Filter an, um Rauschen zu entfernen:
Ausführen
MedianFilter
,1

Farbverarbeitung und Bildeffekte

Erstellen Sie eine neue Version eines Produktbildes, indem Sie die Farben ändern:
Ausführen
ImageRecolor
,ColorsNear
,0.1
,ColorsNear
,0.02
,_

Simulieren Sie natürliche Beleuchtung durch automatischen Farbausgleich:
Ausführen
ColorBalance

Gestalten Sie ein Bild im grafischen Stil eines zweiten Bildes um:
Ausführen
ImageRestyle
,


Bilder ausrichten und zusammenfügen

Überlappende Bilder zu einem kohärenten Ganzen zusammenfügen:
Ausführen
ImageStitch
,
,

Richten Sie eine Sammlung von falsch ausgerichteten Bildern mit unterschiedlichem Fokus aus:
Ausführen
aligned=ImageAlign
,
,
,
;
Vereinheitlichen Sie die Grenzen durch Auffüllen, und kombinieren Sie dann die ausgerichteten Bilder zu einem gut fokussierten Bild:
Ausführen
ImageFocusCombine[ImagePad[#,-9]&/@aligned]

Objekterkennung durchführen

Verwenden Sie vortrainierte Netzwerke, um Objekte in einem Bild zu identifizieren:
Ausführen
In[]:=
ImageContents

Heben Sie erkannte Objekte hervor:
Ausführen
HighlightImage
,ImageBoundingBoxes

Bilder und Bildmerkmale klassifizieren

Klassifizieren Sie das Motiv eines Bildes:
Ausführen
In[]:=
ImageIdentify
,
,

Erkennen Sie Gesichtsmerkmale wie Emotionen:
Ausführen
FacialFeatures
,
,
,"Emotion"

Ein neuronales Netzwerk mit Bildern ausführen

Importieren Sie ein bestimmtes, vorab trainiertes Modell:
Ausführen
In[]:=
net=NetModel["ResNet-101 Trained on YFCC100m Geotagged Data"]
Wenden Sie das Modell auf Bilder berühmter Wahrzeichen an, um die Geolokalisierung von Bildern zu ermitteln:
Ausführen
In[]:=
locations=net
,
,

Visualisieren Sie die resultierenden Positionen:
Ausführen
GeoGraphics[GeoMarker[locations],GeoRangePadding->Scaled[0.1]]

Segmentierung und Segmentanalyse durchführen

Erstellen Sie ein binäres Bild mit verbundenen Komponenten. In diesem Fall wird ein oberer Schwellenwert für die Erkennung festgelegt:
Ausführen
MorphologicalBinarize
,.9
Färben Sie jede Komponente ein:
Ausführen
ColorizeMorphologicalComponents
,.9,Method->"Nested"
Importieren und verwenden Sie ein semantisches Segmentierungsnetz aus dem Wolfram Neural Net Repository:
Ausführen
cityNet=NetModel["Dilated ResNet-22 Trained on Cityscapes Data"]
Verwenden Sie das importierte Netzwerk, um eine semantische Segmentierung durchzuführen und die Ergebnisse einzufärben:
Ausführen

3D-Bilder verarbeiten