# numpy_calculation_question_set

**Repository Path**: q_j_y/numpy_calculation_question_set

## Basic Information

- **Project Name**: numpy_calculation_question_set
- **Description**: 此作业包含一系列的Python代码，用于处理和分析图像。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 153
- **Created**: 2023-06-11
- **Last Updated**: 2023-06-11

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 项目描述

此项目包含一系列的Python代码，用于处理和分析图像。代码主要执行以下操作：

1. 读取图像文件（例如 'dog.jpg'）并将其转换为灰度和RGB格式。
2. 对图像应用随机噪声。
3. 计算图像各个通道（RGB）的各种统计数据，如最大值、最小值、平均值、标准偏差以及第25、50（中位数）、75百分位数。
4. 显示原始图像和噪声图像。
5. 通过局部阈值处理实现绿屏特效
6. 将处理后的图像保存为文件（例如 'out.png'）。

# 项目运行效果截图
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# 功能

- 图像读取：能够读取灰度和RGB图像。
- 噪声添加：能够为图像添加随机噪声。
- 统计分析：能够计算并打印图像各个通道（RGB）的统计数据。
- 图像显示和保存：能够显示原始图像和噪声图像。

# 依赖

本项目依赖以下Python库：

- Matplotlib
- NumPy
- OpenCV
- skimage
- tabulate

# 使用

1. 克隆或下载此项目到本地。
2. 确保已安装上述所有Python库。
3. 执行 `np_calculation_questions.ipynb` Jupyter notebook。

# 注意

- 图像文件（如 'dog.jpg'）应放在与notebook相同的目录下。
- 随机噪声的添加可能会导致图像出现许多全白点，建议进行适当的像素值归一化。

# 个人信息
- 学号: 202152320226
- 年级: 2020
- 专业: 智能科学与技术
- 班级: 二 班