On 14/05/2015 10:14, Giuseppe Amato wrote:
Data un'immagine ho bisogno di suddividere i pixel in un certo numero
di cluster (definito dall'utente) in funzione del colore.
Il punto è che per fare queste cose ho bisogno degli strumenti più
rapidi possibili, in quanto dovendo rifare questi calcoli diverse
volte (l'utente non ci azzecca mai al primo colpo ;-) ) voglio evitare
troppi rallentamenti.
Questo è un elenco delle librerie più adatte per lavorare
"scientificamente" sulle immagini
http://www.pyimagesearch.com/2014/01/12/my-top-9-favorite-python-libraries-for-building-image-search-engines/
"1. NumPy
[...]
Representing images as NumPy arrays is not only computational and
resource efficient, but many other image processing and machine learning
libraries use NumPy array representations as well.
Furthermore, by using NumPy’s built-in high-level mathematical
functions, we can quickly perform numerical analysis on an image."
Giuseppe Amato
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Paolo Gatti
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