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python數(shù)字圖像處理之圖像簡單濾波實現(xiàn)

更新時間：2022年06月28日 16:58:34 作者：denny402

這篇文章主要為大家介紹了python數(shù)字圖像處理之圖像簡單濾波實現(xiàn)示例，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪

引言

對圖像進行濾波，可以有兩種效果：一種是平滑濾波，用來抑制噪聲；另一種是微分算子，可以用來檢測邊緣和特征提取。

skimage庫中通過filters模塊進行濾波操作。

1、sobel算子

sobel算子可用來檢測邊緣

函數(shù)格式為：skimage.filters.sobel(image, mask=None)

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
edges = filters.sobel(img)
plt.imshow(edges,plt.cm.gray)

2、roberts算子

roberts算子和sobel算子一樣，用于檢測邊緣

調(diào)用格式也是一樣的：

edges = filters.roberts(img)

3、scharr算子

功能同sobel，調(diào)用格式：

edges = filters.scharr(img)

4、prewitt算子

功能同sobel，調(diào)用格式：

edges = filters.prewitt(img)

5、canny算子

canny算子也是用于提取邊緣特征，但它不是放在filters模塊，而是放在feature模塊

函數(shù)格式：skimage.feature.canny(image，sigma=1.0)

可以修改sigma的值來調(diào)整效果

from skimage import data,filters,feature
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
edges1 = feature.canny(img)   #sigma=1
edges2 = feature.canny(img,sigma=3)   #sigma=3
plt.figure('canny',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.imshow(edges1,plt.cm.gray)  
plt.subplot(122)
plt.imshow(edges2,plt.cm.gray)
plt.show()

從結(jié)果可以看出，sigma越小，邊緣線條越細小。

6、gabor濾波

gabor濾波可用來進行邊緣檢測和紋理特征提取。

函數(shù)調(diào)用格式：skimage.filters.gabor_filter(image, frequency)

通過修改frequency值來調(diào)整濾波效果，返回一對邊緣結(jié)果，一個是用真實濾波核的濾波結(jié)果，一個是想象的濾波核的濾波結(jié)果。

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
filt_real, filt_imag = filters.gabor_filter(img,frequency=0.6)   
plt.figure('gabor',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('filt_real')
plt.imshow(filt_real,plt.cm.gray)  
plt.subplot(122)
plt.title('filt-imag')
plt.imshow(filt_imag,plt.cm.gray)
plt.show()

以上為frequency=0.6的結(jié)果圖。

以上為frequency=0.1的結(jié)果圖

7、gaussian濾波

多維的濾波器，是一種平滑濾波，可以消除高斯噪聲。

調(diào)用函數(shù)為：skimage.filters.gaussian_filter(image, sigma)

通過調(diào)節(jié)sigma的值來調(diào)整濾波效果

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.astronaut()
edges1 = filters.gaussian_filter(img,sigma=0.4)   #sigma=0.4
edges2 = filters.gaussian_filter(img,sigma=5)   #sigma=5
plt.figure('gaussian',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.imshow(edges1,plt.cm.gray)  
plt.subplot(122)
plt.imshow(edges2,plt.cm.gray)
plt.show()

可見sigma越大，過濾后的圖像越模糊

8、median

中值濾波，一種平滑濾波，可以消除噪聲。

需要用skimage.morphology模塊來設(shè)置濾波器的形狀。

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.morphology import disk
img = data.camera()
edges1 = filters.median(img,disk(5))
edges2= filters.median(img,disk(9))
plt.figure('median',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.imshow(edges1,plt.cm.gray)  
plt.subplot(122)
plt.imshow(edges2,plt.cm.gray)
plt.show()

從結(jié)果可以看出，濾波器越大，圖像越模糊。

9、水平、垂直邊緣檢測

上邊所舉的例子都是進行全部邊緣檢測，有些時候我們只需要檢測水平邊緣，或垂直邊緣，就可用下面的方法。

水平邊緣檢測：sobel_h, prewitt_h, scharr_h

垂直邊緣檢測： sobel_v, prewitt_v, scharr_v

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
edges1 = filters.sobel_h(img)  
edges2 = filters.sobel_v(img) 
plt.figure('sobel_v_h',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.imshow(edges1,plt.cm.gray)  
plt.subplot(122)
plt.imshow(edges2,plt.cm.gray)
plt.show()

上邊左圖為檢測出的水平邊緣，右圖為檢測出的垂直邊緣。

10、交叉邊緣檢測

可使用Roberts的十字交叉核來進行過濾，以達到檢測交叉邊緣的目的。這些交叉邊緣實際上是梯度在某個方向上的一個分量。

其中一個核：

0 1
-1 0

對應(yīng)的函數(shù)：

roberts_neg_diag(image）

例：

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img =data.camera()
dst =filters.roberts_neg_diag(img) 
plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)

另外一個核：

1 0
0 -1

對應(yīng)函數(shù)為：

roberts_pos_diag(image）

from skimage import data,filters
import matplotlib.pyplot as plt
img =data.camera()
dst =filters.roberts_pos_diag(img) 
plt.figure('filters',figsize=(8,8))
plt.subplot(121)
plt.title('origin image')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.title('filted image')
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)