Python scipy的二維圖像卷積運(yùn)算與圖像模糊處理操作示例
更新時(shí)間：2019年09月06日 09:37:17 作者：cakincqm
這篇文章主要介紹了Python scipy的二維圖像卷積運(yùn)算與圖像模糊處理操作,涉及Python數(shù)學(xué)運(yùn)算與圖形繪制相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下
本文實(shí)例講述了Python scipy的二維圖像卷積運(yùn)算與圖像模糊處理操作。分享給大家供大家參考，具體如下：
二維圖像卷積運(yùn)算
一 代碼
import numpy as np
from scipy import signal, misc
import matplotlib.pyplot as plt
image = misc.ascent()#二維圖像數(shù)組，lena圖像
w = np.zeros((50,50))#全0二維數(shù)組，卷積核
w[0][0]=1.0#修改參數(shù)，調(diào)整濾波器
w[49][25]=1.0#可以根據(jù)需要調(diào)整
image_new = signal.fftconvolve(image, w)#使用FFT算法進(jìn)行卷積
plt.figure()
plt.imshow(image_new)#顯示濾波后的圖像
plt.gray()
plt.title('Filtered image')
plt.show()
二 運(yùn)行結(jié)果
圖像進(jìn)行模糊處理
一 代碼
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)#顯示濾波后的圖像
plt.gray()
plt.title('Filtered image')
plt.show()
二 運(yùn)行結(jié)果
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