3 repository-uri
Applies fast image processing operations by leveraging NumPy for array-based number crunching.
Distinct from NumPy Array Integration: Distinct from NumPy Array Integration: focuses on image processing operations using NumPy, not general array integration.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching scientific & mathematical computing · NumPy Image Processors. Refine with filters or upvote what's useful.
scikit-image is a Python image processing library and scientific image analysis toolkit. It provides a framework for digital image processing and computer vision, utilizing numerical arrays for pixel-level manipulations. The library enables the quantification of image properties and the detection of visual features, such as edges and blobs. It includes tools for image segmentation and the extraction of textures and patterns to characterize objects within visual data. Capabilities cover image manipulation through color space conversion, geometric transformations, and digital restoration. It a
Leverages NumPy multidimensional arrays to perform high-performance vectorized pixel-level image manipulations.
Lepton este un instrument specializat și un format de fișier conceput pentru compresia fără pierderi și stocarea eficientă a datelor de imagine JPEG. Acesta funcționează ca un compresor lossless și un optimizator de stocare care reduce dimensiunea fișierelor fără a altera datele originale ale pixelilor, asigurând o reconstrucție bit-perfectă a imaginilor. Proiectul se concentrează pe reducerea spațiului pe disc și a cerințelor de lățime de bandă pentru arhivele de imagini digitale. Oferă capabilități atât pentru compresia, cât și pentru decompresia fișierelor JPEG, menținând o stocare de înaltă calitate și minimizând amprenta totală a datelor. Implementarea utilizează o varietate de tehnici de codificare entropică și procesare a datelor, inclusiv codificarea aritmetică și Huffman, modelarea predictivă și procesarea bazată pe fluxuri. De asemenea, integrează operațiuni optimizate pe array-uri pentru procesarea blocurilor mari de date de imagine.
Leverages NumPy for fast array operations on large image data blocks.
PyQtGraph is a scientific plotting and graphics framework built for PyQt and PySide applications, providing fast, interactive 2D and 3D visualizations with GPU-accelerated rendering. It serves as both a real-time signal monitoring system for streaming time-series data and a toolkit for constructing interactive data dashboards with dockable panels, parameter trees, and custom widgets. The library also includes a node-based visual flowchart tool for building data processing pipelines and a scientific graphics export system that saves plots as PNG, SVG, or CSV and converts items to Matplotlib for
Applies fast image processing operations by leveraging NumPy for array-based number crunching.