scikit-learn (sklearn) মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ইমপ্লিমেন্টের লাইব্রেরি। কালার স্পেস কনভার্সন নতুন কালার স্পেসকে ভালো ইনপুট বানাতে সাহায্য করে (hue, luminosity, saturation পৃথক করার জন্য)। RGB-এ hue ও luminosity লিনিয়ার কম্বিনেশন হিসেবে থাকে। RGB→গ্রে-স্কেল কনভার্সনে পিক্সেল ভ্যালু = র্যাড, গ্রিন, ব্লু পিক্সেলের ওয়েইটেড সাম: Y = 0.2125R + 0.7154G + 0.0721B। ওয়েইটগুলো CRT ফসফর ও মানব চক্ষুর অনুভূতি অনুযায়ী।
উদাহরণ
from skimage import io
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.color import rgb2gray
path = "path_to_puppy_1.JPG"
orig_img = io.imread(path)
grayscale_img = rgb2gray(orig_img)
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax = axes.ravel()
ax[0].imshow(orig_img)
ax[0].set_title("Original image")
ax[1].imshow(grayscale_img, cmap=plt.cm.gray)
ax[1].set_title("Grayscale image")
fig.tight_layout()
plt.show()আউটপুট
ব্যাখ্যা
- লাইব্রেরি ইমপোর্ট করা হয়েছে।
- ইমেজ পাথ ডিফাইন করা হয়েছে।
imreadদিয়ে ইমেজ পড়া হয়েছে।imshowদিয়ে দেখানো হয়েছে।rgb2grayদিয়ে RGB→গ্রে-স্কেল কনভার্ট করা হয়েছে।- matplotlib দিয়ে অরিজিনাল ও গ্রে-স্কেল ইমেজ প্লট করা হয়েছে।
