Scipy 教程-SciPy 多维图像处理

SciPy 提供了 ndimage（n维图像）包，其中包含许多用于通用图像处理和分析的函数。它专用于图像处理。我们可以执行图像处理中的多种任务，如图像的输入/输出、分类、特征提取、注册等。

打开和写入图像文件

from scipy import misc  f = misc.face()  misc.imsave('face.jpg', f)  import matplotlib.pyplot as plt  plt.imshow(f)  plt.show()

输出:

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我们可以执行一些基本操作，例如图像旋转、图像上下翻转。考虑以下图像上下翻转的示例：

from scipy import misc  face = misc.face()  flip_ud_face = np.flipud(face)  import matplotlib.pyplot as plt  plt.imshow(flip_ud_face)  plt.show()

SciPy 提供了 rotate() 函数，它可以将图像旋转到指定角度。

from scipy import misc,ndimage  face = misc.face()  rotate_face = ndimage.rotate(face, 30) #rotating the image 30 degree  import matplotlib.pyplot as plt  plt.imshow(rotate_face)  plt.show()

过滤器

• 模糊

模糊是一种用于减少图像中噪声的技术。我们可以执行过滤器操作并观察图像的变化。以下是一个示例：

from scipy import misc  from scipy import ndimage  face = misc.face()  blurred_image = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=4)  import matplotlib.pyplot as plt  plt.imshow(blurred_face)  plt.show()

• 边缘检测

考虑以下示例：

import scipy.ndimage as nd  import numpy as np  im = np.zeros((256, 256))  im[64:-64, 64:-64] = 1  im[90:-90,90:-90] = 2  im = ndimage.gaussian_filter(im, 10)  import matplotlib.pyplot as plt  plt.imshow(im)  plt.show()

输出图像看起来像一个彩色方块。现在，我们将找到这些彩色块的边缘。ndimage 提供了 sobel() 函数来执行此操作。而 NumPy 提供了 hypot() 函数，用于将两个结果矩阵合并为一个。考虑以下示例：

import scipy.ndimage as nd  import matplotlib.pyplot as plt  im = np.zeros((256, 256))  im[64:-64, 64:-64] = 1  im[90:-90,90:-90] = 2  im = ndimage.gaussian_filter(im, 8)  zx = ndimage.sobel(im, axis = 0, mode = 'constant')  zy = ndimage.sobel(im, axis = 1, mode = 'constant')  sobl = np.hypot(zx, zy)  plt.imshow(sobl)  plt.show()

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