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滤波
滤波
通常被用于图像的去噪，scipy中也提供了很多的滤波算法
gauss_f_img = ndimage.gaussian_filter(img,sigma=3)
max_f_img = ndimage.maximum_filter(img,size=20)
median_f_img = ndimage.median_filter(img,size=20)
min_f_img = ndimage.minimum_filter(img,size=20)
percentile_f_img = ndimage.percentile_filter(img,percentile=20,size=20)
img_list = [img,gauss_f_img,max_f_img,median_f_img,min_f_img,percentile_f_img]
title_list = ["origin","guassian filter","maximum filter","median filter","minimum filter","percentile filter"]
for i in range(len(img_list)):
plt.subplot(2,3,i+1)
plt.title(title_list[i])
plt.imshow(img_list[i])
plt.axis("off")
plt.show()
图像的插值在图像处理中应用也是非常广泛，例如：透视变换、仿射变换、平移、缩放、旋转等都能够看到它的身影，scipy中也提供了几个函数用于图像插值，下面我们来看看
关于图像仿射变换的原理，大家可以参考我的这篇文章一文搞懂仿射变换
M = np.array([[1,0,10],[0,1,30]])
affine_img = ndimage.affine_transform(img,M)
plt.imshow(affine_img)
plt.show()
rotate_img = ndimage.rotate(img,45,reshape=False)
plt.imshow(rotate_img)
plt.show()
zoom_img = ndimage.zoom(img,0.5)
plt.imshow(zoom_img)
plt.show()
- 几何插值
通过geometric_transform我们可以实现几何插值，只需要定义一个图像位置变换的函数即可，下面定义的shift_func函数可以将图像向左下角移动1个像素，越界的位置默认使用0进行填充
a = np.arange(0,12).reshape((4,3))
def shift_func(output_coords):
return (output_coords[0] - 1,output_coords[1] - 1)
t_a = ndimage.geometric_transform(a,shift_func)
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]
[[0 0 0]
[0 0 1]
[0 3 4]
[0 6 7]]
Image Processing with Python An introduction to the use of Python, NumPy,
SciPy a
nd matplotlib for
image processing tasks In preparation for the exercises of the Master course module
Image Processing 1 at winter semester 2013/14 Benjamin Seppke (
[email protected]) 17.10.2013 Outline Introduction Presenting the Python programming language
Image processing with NumPy a
nd SciPy Visualization with matplotlib a
nd the spyder IDE Summary Outline Introduction Presenting the Python program
文章目录1. 安装调试python时遇到的问题以及解决方法：2. 图像轮廓和直方图2.1 借助numpy对图像进行灰度变换2.2 调整图像尺寸3. 直方图均衡化3.1 图像平均4. 高斯滤波（高斯模糊）4.1 图像模糊
1. 安装调试python时遇到的问题以及解决方法：
因为之前有装pycharm，当时装的python也是3.7版本的，就没有再重装了，虽然老师建议是装3.0以下的版本。
本次实验需要用到的库有：
1.PIL (Python Imaging Library)图像库：提供了很多常用的图像处理及很多有用的图像基本操作。PIL库下载地址[www.pythonware.com/prod
图像处理基础1. PIL-Python图像库1.1 图片的格式转换1.2 创建缩略图1.3拷贝并粘贴区域1.4 调整尺寸及旋转2. Matplotlib库2.1 画图、描点和线2.2 图像轮廓和直方图2.3交互注释3. NumPy库3.1 图像数组表示3.2 灰度变换3.3 直方图均衡化3.4 图像平均4. SciPy模块4.1 图像模糊4.2 图像差分4.2.1 图像差分4.2.2 高斯差分4.3 形态学-物体计数4.4 图像降噪
1. PIL-Python图像库
PIL (Python Imaging Library)图像库提供了很多常用的图像处理及很多有用的图像基本操作。
Image.
1.背景介绍
在深度学习中，有时会使用Matlab进行滤波处理，再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法，但是处理起来却有些繁琐，并且有时系统难以运行Matlab。Python作为一种十分强大的语言，是支持信号滤波滤波处理的。
本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理，包括内容有1.低通滤波，2.高通滤波，3.带通滤波，4.带阻滤波器。具体的含义大家可以查阅大学课程，信号与系统。简单的理解就是低通滤波指的是去除高于某一阈值频率的信号；高通滤波去除低于某一频率的信号；带通滤波指的是类似低通高通的结合保留中间频率信号；带阻滤波也是低通高通的结合只是过滤掉
Python 图像处理常用的第三方库有以下几个：
1. OpenCV: OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它支持多种编程语言，包括Python，可以用于图像的读取、显示、变换、滤波、特征提取等各种常见操作。
2. PIL / Pillow: PIL（Python Imaging Library）是Python中最常用的图像处理库之一，但它目前已经停止维护。Pillow是PIL库的一个分支，提供了更多的功能和改进。Pillow可以用于图像的打开、保存、裁剪、旋转、缩放等基本操作，并支持各种图像格式。
3. scikit-image: scikit-image是一个基于NumPy和SciPy的开源图像处理库，提供了丰富的图像处理算法和函数。它可以用于图像的滤波、变换、分割、特征提取等多种操作，并且具有易于使用的API接口。
4. matplotlib: matplotlib是一个用于绘制图表和可视化数据的库，但它也提供了一些基本的图像处理功能。它可以用于图像的显示、绘制直方图和曲线等操作。
5. scikit-learn: scikit-learn是一个机器学习库，但它也包含了一些图像处理的功能。它提供了一些基本的图像特征提取算法和图像分类算法，可以用于图像的特征提取和分类任务。
这些库在Python中都有广泛的应用，并且拥有强大的功能和丰富的文档资料，可以满足各种图像处理需求。
conversion from ‘const cv::Mat’ to non-scalar type ‘IplImage’ {aka ‘_IplImage’}
Debug的魔法小马:
透视变换原理实例代码详解
qq_45890900:
sd-webui安装comfyui扩展
老陈17:
pandas的DataFrame的append方法详细介绍
路在何方01:
亲测有效，感谢分享