Python机器学习（六十一）SciPy 图像处理

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• 旋转图片
• 图像滤波
• 边缘检测

 

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图像处理和分析通常被看作是对二维值数组的操作。然而，在一些领域中，必须对高维数的图像进行处理分析，例如，医学成像和生物成像。由于对多维特性的良好支持，numpy非常适合这种类型的应用程序。scipy.ndimage包提供了许多通用的图像处理和分析功能，这些功能支持操作任意维度的数组。

scipy.ndimage中提供了图像矩阵变换、图像滤波、图像卷积等功能。

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旋转图片

旋转图片，可以使用ndimage.rotate函数。

测试图片下载: face.png

示例

加载原图片

from scipy import ndimage
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图片
face = mpimg.imread('./face.png')

# 显示图片
plt.imshow(face)
# plt.savefig('./img2-1.png') # 保存要显示的图片
plt.show()

输出

示例

from scipy import ndimage
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图片
face = mpimg.imread('./face.png')

# 旋转图片
rotate_face = ndimage.rotate(face, 45)

plt.imshow(rotate_face)
# plt.savefig('./img3-1.png') # 保存要显示的图片
plt.show()

输出

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图像滤波

图像滤波是一种修改/增强图像的技术。例如，可以图像滤波突出图像的某些特性，弱化或删除图像的另一些特性。滤波有很多种，例如：平滑、锐化、边缘增强等等。

示例

对图像进行高斯滤波。高斯滤波是一种模糊滤波，广泛用于滤除图像噪声。

from scipy import ndimage
import matplotlib.image as mpimg
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图片
face = mpimg.imread('./face.png')

# 处理图片
face1 = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3)

# 显示图片
plt.imshow(face1)
# plt.savefig('./img4-1.png') # 保存要显示的图片
plt.show()

输出

sigma=3表示模糊程度为3，我们可以通过调整sigma值，来比较图像质量的变化。

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边缘检测

边缘检测是一种寻找图像中物体边界的图像处理技术。它的原理是通过检测图像中的亮度突变，来识别物体边缘。边缘检测在图像处理、计算机视觉、机器视觉等领域中广泛应用。

常用边缘检测算法包括：

• Sobel
• Canny
• Prewitt
• Roberts
• Fuzzy Logic methods

让我们考虑下面的例子。

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 = nd.gaussian_filter(im, 8)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(im)
# plt.savefig('./img5-1.png') # 保存要显示的图片
plt.show()

上面的程序将生成以下输出。

图像看起来像一个正方形的色块，我们将检测这些彩色块的边缘。这里使用ndimage的Sobel函数来检测图像边缘，该函数会对图像数组的每个轴分开操作，产生两个矩阵，然后我们使用NumPy中的Hypot函数将这两个矩阵合并为一个矩阵，得到最后结果。

示例

import scipy.ndimage as nd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

im = np.zeros((256, 256))
im[64:-64, 64:-64] = 1
im[90:-90,90:-90] = 2
im = nd.gaussian_filter(im, 8)

sx = nd.sobel(im, axis = 0, mode = 'constant')
sy = nd.sobel(im, axis = 1, mode = 'constant')
sob = np.hypot(sx, sy)

plt.imshow(sob)
# plt.savefig('./img6-1.png') # 保存要显示的图片
plt.show()

上面的程序将生成以下输出。