Okay, hab jetzt noch ne andere Lösung gefunden.
Weil die Daten stark korreliert sind, konnte ich die Matrix ohne Informationsverluste heruntertasten und damit ist die Größe des Fensters auch um ein vielfaches kleiner.

Grüße,
Max

Okay, da komme ich wohl nicht drum herum, das Median-Filter selbst zu implementieren.
Das ist ja auch wirklich in einem hohen Maße parallelisierbar!

Ich verwende den Median hier als statistisches Maß für eine Parameterschätzung, nicht für Bildverarbeitung im eigentlichen Sinne und würde den ...

Hi,

ich muss ein großes 2D-Array medianfiltern und verwende dazu die scipy-Funktion scipy.ndimage.filters.median_filter.
Man kann dabei einen "footprint" angeben, d.h. ein bool-Array, das die Nachbarschaft angibt, über welche Werte der Median berechnet wird.

Das Problem ist, dass dieser "footprint ...

Okay, vielen Dank!

Jetzt ist alles klar...
Ich hätte nicht damit gerechnet, dass scipy diese Normalisierung vornimmt, ist aber eigentlich ganz praktisch.
Die Matlab-Funktion imwrite rechnet bei float, dass der Wertebereich zwischen 0 und 1 liegt und das geschriebene Bild ist dann folglich komplett ...

Deine Schleifen kannst Du übrigens deutlich kompakter schreiben:
image = input_image[...,0]

Hey, jetzt funktionierts... jetzt sind die Bilder identisch!
Konnte es erst nicht glauben, aber habs mehrmals überprüft...
Wie kann das sein? Die Datenstruktur und die Datentypen sind doch nicht anders ...

Also den vergleich habe ich manuell gemacht, habe einfach nur einen Farbkanal aus dem RGB Bild genommen, nicht erst mit einer Matlab-Funktion in YUV oder ähnliches transformiert.

Mir ist jetzt auch aufgefallen, dass die Scipy-Funktion imsave wohl auf den ganzen Dynamikbereich normalisiert, also den ...

BlackJack hat geschrieben:@Max21: Wie überprüfst Du denn die Abweichung?

Ich habe die beiden Bilder in Matlab eingelesen und die Differenz berechnet.
Habe bisher schon viel Erfahrung mit Matlab, aber noch kaum mit Python...

Ist aber auch erkennbar, nicht auf den ersten Blick, aber wenn man etwas genauer hinsieht.

Hallo,

ich habe folgendes Problem mit den Bildfunktionen von scipy:


import numpy
import scipy

# Path and name of the image
path = 'lena512.png'

# Height and width of the image
height = 512
width = 512

# Read image
input_image = scipy.misc.imread(path)
# Write image into 2D-array
image = numpy ...