SciPy Ndimage

SciPy 提供了 ndimage（n 维图像）包，其中包含许多通用的图像处理和分析函数。它专门用于图像处理。我们可以在图像处理中执行多项任务，例如输入/输出图像、分类、特征提取、注册等。

打开和写入图像文件

scipy.ndimage 提供了 misc 包，其中包含一些图像。我们将使用这些图像并执行图像处理。考虑以下示例

输出

矩阵格式中的数字表示任何图像及其颜色组合。机器使用这些数字进行操作。有两种表示图像的方式，灰度和 RGB。 RGB 是最流行的表示方式。

我们可以执行一些基本操作，例如图像旋转、图像上下颠倒。考虑以下图像上下颠倒的示例

输出

SciPy 提供了 rotate() 函数，该函数将图像旋转到指定的角度。

输出

过滤器

滤波是修改和增强图像的过程。例如，可以将滤波器应用于图像以突出显示某些特征或消除其他特征。 使用滤波实现的图像处理操作包括平滑和边缘增强。 考虑使用 SciPy ndimage 的以下操作。

• 模糊

模糊是一种用于减少图像中噪声的技术。我们可以执行过滤操作并观察图像中的变化。 下面给出了示例

输出

sigma 值表示五级比例的模糊程度。 您可以更改 sigma 值并查看差异。

• 边缘检测

边缘检测是一个图像处理术语，用于查找图像中对象的边界。 它用于图像分割和数据提取等领域，例如图像处理，计算机视觉和机器视觉。 要更具体地了解边缘检测，请访问我们的教程- 点击这里。

请看以下示例

输出

输出图像看起来像一个彩色的正方形块。 现在，我们将找到这些彩色块的边缘。ndimage 提供了 sobel() 函数来执行此操作。 而 NumPy 提供了 hypot() 函数，该函数用于将两个结果矩阵组合为一个。 考虑以下示例

输出