Numpy के साथ इमेज सेगमेंटेशन ओवरले करने के लिए, हम निम्नलिखित चरण अपना सकते हैं:
- 10×10 डायमेंशन का मास्क्ड ऐरे बनाएं।
- कुछ क्षेत्र के लिए मास्क्ड ऐरे को 1 से अपडेट करें।
- NumPy का उपयोग करके इमेज डेटा बनाएं।
- शर्त पूरी होने पर ऐरे को मास्क करें, मास्क्ड डेटा प्राप्त करने के लिए।
- figure() मेथड का उपयोग करके नया फिगर बनाएं या मौजूदा फिगर सक्रिय करें।
- डेटा को इमेज के रूप में डिस्प्ले करने के लिए imshow() मेथड का उपयोग करें, यानी 2D रेगुलर रास्टर पर।
- फिगर डिस्प्ले करने के लिए show() मेथड का उपयोग करें।
उदाहरण
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
mask = np.zeros((10, 10))
mask[3:-3, 3:-3] = 1
im = mask + np.random.randn(10, 10) * 0.01
masked = np.ma.masked_where(mask == 0, mask)
plt.figure()
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(im, 'gray', interpolation='none')
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(im, 'gray', interpolation='none')
plt.imshow(masked, 'jet', interpolation='none', alpha=0.7)
plt.show()
आउटपुट
