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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 and 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 (seppke@informatik.uni-hamburg.de) 17.10.2013 Outline Introduction Presenting the Python programming language Image processing with NumPy and SciPy Visualization with matplotlib and 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
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pandas的DataFrame的append方法详细介绍
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亲测有效，感谢分享