本文实例讲述了Python图像处理模块ndimage用法。分享给大家供大家参考,具体如下:

一 原始图像

1 代码

from scipy import misc
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
face = misc.face()#face是测试图像之一
plt.figure()#创建图形
plt.imshow(face)#绘制测试图像
plt.show()#原始图像

2 运行结果

Python图像处理模块ndimage用法实例分析

二 高斯滤波

1 代码

from scipy import misc
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
face = misc.face()#face是测试图像之一
plt.figure()#创建图形
blurred_face = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=7)#高斯滤波
plt.imshow(blurred_face)
plt.show()

2 运行结果

Python图像处理模块ndimage用法实例分析

三 边缘锐化处理

1 代码

from scipy import misc
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
face = misc.face()#face是测试图像之一
plt.figure()#创建图形
blurred_face1 = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=1)#边缘锐化
blurred_face3 = ndimage.gaussian_filter(face, sigma=3)
sharp_face = blurred_face3 +6*(blurred_face3-blurred_face1)
plt.imshow(sharp_face)
plt.show()

2 运行结果

Python图像处理模块ndimage用法实例分析

四 中值滤波

1 代码

from scipy import misc
from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt
face = misc.face()#face是测试图像之一
plt.figure()#创建图形
median_face = ndimage.median_filter(face,7)#中值滤波
plt.imshow(median_face)
plt.show()

2 运行结果

Python图像处理模块ndimage用法实例分析

更多关于Python相关内容可查看本站专题:《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》及《Python入门与进阶经典教程》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。