2.6 使用Numpy和Scipy进行图像操作及处理

In [3]:

  1. %matplotlib inline
  2. import numpy as np

作者：Emmanuelle Gouillart, Gaël Varoquaux

这个部分解决用核心的科学模块NumPy和SciPy做基本的图像操作和处理。这个教程中涵盖的一些操作可能对于一些其他类型的多维度数据处理比对图像处理更加有用。特别是，子摸块scipy.ndimage提供了在N维Numpy数组上操作的方法。

也看一下: 对于更高级的图像处理和图像特有的程序，见专注于skimage模块教程Scikit-image: 图像处理。

图像 = 2-D 数值数组

(或者 3-D: CT, MRI, 2D + time; 4-D, …)

这里, 图像 == Numpy 数组 np.array

本教程中使用的工具:

  • numpy: 基础的数组操作
  • scipy: scipy.ndimage 专注于图像处理的子模块 (n维 图像)。见文档:

In [1]:

  1. from scipy import ndimage

图像处理中的常见任务:

  • 输入/输出、显示图像
  • 基础操作: 剪切, 翻转、旋转…
  • 图像过滤: 降噪, 锐化
  • 图形分割: 根据不同的对象标记像素
  • 分类
  • 特征提取
  • 配准
  • …

章节内容

  1. 打开和写入图像文件
  2. 显示图像
  3. 基础操作
  4.     统计信息
  5.     几何图像变换
  6. 图像过滤
  7.     模糊/光滑
  8.     锐化
  9.     降噪
  10.     数学形态学
  11. 特征提取
  12.     边缘检测
  13.     分隔
  14. 测量对象属性: ndimage.measurements