Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作示例
2019-09-06 09:37
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本文实例讲述了Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考,具体如下:
二维图像卷积运算
一 代码
import numpy as np from scipy import signal, misc import matplotlib.pyplot as plt image = misc.ascent()#二维图像数组,lena图像 w = np.zeros((50,50))#全0二维数组,卷积核 w[0][0]=1.0#修改参数,调整滤波器 w[49][25]=1.0#可以根据需要调整 image_new = signal.fftconvolve(image, w)#使用FFT算法进行卷积 plt.figure() plt.imshow(image_new)#显示滤波后的图像 plt.gray() plt.title('Filtered image') plt.show()
二 运行结果
图像进行模糊处理
一 代码
import numpy as np from scipy import signal, misc import matplotlib.pyplot as plt image = misc.ascent() w = signal.gaussian(50,10.0) image_new = signal.sepfir2d(image, w, w) plt.figure() plt.imshow(image_new)#显示滤波后的图像 plt.gray() plt.title('Filtered image') plt.show()
二 运行结果
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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