✨Faydalı İşlemler

📑 PDF İşlemleri

PDF işlemleri için pdfkit modülü kullanılır.

• pip install pdfkit ile modülü indirin

• Modül için gerekli wkhtmltopdf aracını indirin

• İndirdiğiniz aracın içerisindeki wkhtmltopdf.exe dosyasının yolunu bulun

  • İleride yapılandırma ayarı için kullanılacaktır

• İşlemler sırasında python kodunun çalıştırıldığı yola dikkat edin

Farklı bir modül için buraya bakabilirsin

import pdfkit

path_wkthmltopdf = r'C:\Program Files\wkhtmltopdf\bin\wkhtmltopdf.exe'
config = pdfkit.configuration(wkhtmltopdf=path_wkthmltopdf)

pdfkit.from_file('file.html', 'out.pdf', configuration=config)

📊 İstatistiksel İşlemler

Median Alma

import statistic

Medyan Filtre

final = cv2.medianBlur(source, 3)

🎴 Görüntü İşlemleri

🔂 Resmi np.array Yapmak

# OpenCV ile alırsak resim numpy formatında olur
import cv2
im = cv2.imread("abc.tiff",mode='RGB')
print type(im)

📊 Histogram Germe İşlemi

def histogram_stretching(image: Image, new=(0, 255)):
    """Histogram Germe

    Arguments:
        image {PIL.Image} -- Resim

    Keyword Arguments:
        new {(min, max)} -- tuple (default: {(0, 255)})

    Returns:
        PIL.Image -- Gerilmiş resim
    """

    def difference(variable: tuple):
        return variable[1] - variable[0]

    np_image = np.array(image)  # Resmi numpy.ndarray formatına çevirme
    flatten_img_np = np_image.reshape(-1)  # Resmi tek boyuta indirgeme

    # Histogram germe denklemi
    old = flatten_img_np.min(), flatten_img_np.max()
    for i in range(0, len(flatten_img_np)):
        flatten_img_np[i] = (difference(new) / difference(old)) * \
            (flatten_img_np[i] - old[0]) + new[0]

    # Aynı boyutlardaki yeni resmi oluşturma
    return Image.fromarray(flatten_img_np.reshape(np_image.shape))    

📊 Histogram Eşitleme

def histogram_equalization(image: Image):
    """Histogram eşitleme

    Arguments:
        image {PIL.Image} -- Resim

    Returns:
        PIL.Image -- Resim
    """

    np_image = np.copy(image)  # Numpy formatına çevirme
    flatten_image = np_image.flatten()  # Resmi tek boyuta indirgeme

    # Pixel bilgilerini alma
    pixel_num = len(flatten_image)
    max_pixel_num = flatten_image.max()
    min_pixel_num = flatten_image.min()

    # Pixel dağılımını hesaplama
    pixel_manager = {}  # Pixel yönlendirici
    cumulative_probability = 0  # Kümülatif pixel bulunma olasılığı
    for i in range(min_pixel_num, max_pixel_num + 1):
        pixel_count = 0  # Pixel'in tekrar etme sayısı
        for pixel in flatten_image:
            if i == pixel:
                pixel_count += 1
        cumulative_probability += pixel_count / pixel_num
        pixel_manager[f'{i}'] = round(
            max_pixel_num * cumulative_probability
        )

    for i in range(len(flatten_image)):
        flatten_image[i] = pixel_manager[f"{flatten_image[i]}"]

    return Image.fromarray(flatten_image.reshape(np_image.shape))

🔗 Diğer Bağlantılar

• Noise filtering in Digital Image Processing

• İki resmi birleştirme

• Matplotlib resim işlemleri