from scipy.misc import
imread / imsave / imshow
imresize / imrotate / imfilter

1. scipy.misc 下的图像处理

from scipy.misc import imread, imresize, imsave
I = imread('./cat.jpg')
I_tinted = I * (1, .95, .9)
I_tinted = imresize(I_tinted, (300, 300))# print(I_tinted.shape)
imsave('./figs/cat_tinted.jpg', I_tinted)
  • imread():返回的是 numpy.ndarray 也即 numpy 下的多维数组对象;
  • I_tinted = imresize(I_tinted, (300, 300)),经过 imresize 操作得到的 I_tinted 仍然是 3 维的彩色信息(I_tinted.shape ⇒ (300, 300, 3));

若想显示图像,则一般使用 matplotlib 下的 相关函数:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(I)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(I_tinted)
plt.axis('off')
plt.show()

2. scipy.ndimage

  • from scipy.ndimage import uniform_filter:均值滤波;

    • 关于 scipy 填充 mode 参数的选择的讨论,见 Sign up
      How exactly does the “reflect” mode for scipys ndimage filters work?

3. matplotlib 下的图像处理

  • 改变颜色空间:matplotlib.colors.rgb_to_hsv:

    • 注意接收的参数必须在 [0, 1] 区间内;
    • 返回值也是 [0, 1] 区间内;

转载于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422204.html

scipy 图像处理(scipy.misc、scipy.ndimage)、matplotlib 图像处理相关推荐

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