【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】3.56 用NumPy进行图像识别预处理的实际应用

3.56 用NumPy进行图像识别预处理的实际应用

目录

3.56.1 图像识别预处理的实际应用案例

图像识别是计算机视觉中的一个重要任务，涉及到图像的预处理、特征提取、分类等多个步骤。NumPy 作为 Python 中的数值计算库，提供了丰富的功能来帮助我们高效地进行图像预处理。以下是几个实际应用案例，展示了如何使用 NumPy 进行图像识别预处理。

3.56.1.1 图像缩放

图像缩放是图像预处理中的一个基本步骤，用于调整图像的大小，以便适应不同的模型输入要求。NumPy 可以通过简单的矩阵操作来实现图像缩放。

3.56.1.1.1 代码示例

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像
image = Image.open('example_image.jpg')  # 读取图像文件
image_array = np.array(image)  # 将图像转换为NumPy数组

# 缩放图像
new_size = (100, 100)  # 设置新的图像大小
resized_image_array = np.zeros((new_size[1], new_size[0], 3), dtype=np.uint8)  # 创建新的全零数组

# 计算缩放比例
height_ratio = image_array.shape[0] / new_size[1]
width_ratio = image_array.shape[1] / new_size[0]

# 进行缩放
for i in range(new_size[1]):
    for j in range(new_size[0]