python数字图像处理实现图像的形变与缩放

目录
  • skimage的transform模块
    • 1、改变图片尺寸resize
    • 2、按比例缩放rescale
    • 3、旋转 rotate
    • 4、图像金字塔

skimage的transform模块

图像的形变与缩放，使用的是skimage的transform模块，函数比较多，功能齐全。

1、改变图片尺寸resize

函数格式为：

skimage.transform.resize(image,output_shape)

image: 需要改变尺寸的图片

output_shape: 新的图片尺寸

from skimage import transform,data
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
dst=transform.resize(img, (80, 60))
plt.figure('resize')
plt.subplot(121)
plt.title('before resize')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.title('before resize')
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)
plt.show()

将camera图片由原来的512*512大小，变成了80*60大小。从下图中的坐标尺，我们能够看出来：

2、按比例缩放rescale

函数格式为：

skimage.transform.rescale(image,scale[,...])

scale参数可以是单个float数，表示缩放的倍数，也可以是一个float型的tuple，如[0.2,0.5],表示将行列数分开进行缩放

from skimage import transform,data
img = data.camera()
print(img.shape)  #图片原始大小
print(transform.rescale(img, 0.1).shape)  #缩小为原来图片大小的0.1倍
print(transform.rescale(img, [0.5,0.25]).shape)  #缩小为原来图片行数一半，列数四分之一
print(transform.rescale(img, 2).shape)   #放大为原来图片大小的2倍

结果为：

(512, 512)
(51, 51)
(256, 128)
(1024, 1024)

3、旋转 rotate

skimage.transform.rotate(image,angle[,...],resize=False)

angle参数是个float类型数，表示旋转的度数

resize用于控制在旋转时，是否改变大小 ，默认为False

from skimage import transform,data
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
print(img.shape)  #图片原始大小
img1=transform.rotate(img, 60) #旋转90度，不改变大小
print(img1.shape)
img2=transform.rotate(img, 30,resize=True)  #旋转30度，同时改变大小
print(img2.shape)
plt.figure('resize')
plt.subplot(121)
plt.title('rotate 60')
plt.imshow(img1,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.title('rotate  30')
plt.imshow(img2,plt.cm.gray)
plt.show()

显示结果:

4、图像金字塔

以多分辨率来解释图像的一种有效但概念简单的结构就是图像金字塔。图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩，一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低的图像集合。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。当向金字塔的上层移动时，尺寸和分辨率就降低。

在此，我们举一个高斯金字塔的应用实例，函数原型为：

skimage.transform.pyramid_gaussian(image, downscale=2)

downscale控制着金字塔的缩放比例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,transform
image = data.astronaut()  #载入宇航员图片
rows, cols, dim = image.shape  #获取图片的行数，列数和通道数
pyramid = tuple(transform.pyramid_gaussian(image, downscale=2))  #产生高斯金字塔图像
#共生成了log(512)=9幅金字塔图像，加上原始图像共10幅，pyramid[0]-pyramid[1]
composite_image = np.ones((rows, cols + cols / 2, 3), dtype=np.double)  #生成背景
composite_image[:rows, :cols, :] = pyramid[0]  #融合原始图像
i_row = 0
for p in pyramid[1:]:
    n_rows, n_cols = p.shape[:2]
    composite_image[i_row:i_row + n_rows, cols:cols + n_cols] = p  #循环融合9幅金字塔图像
    i_row += n_rows
plt.imshow(composite_image)
plt.show()

上图，就是10张金字塔图像，下标为0的表示原始图像，后面每层的图像行和列变为上一层的一半，直至变为1

除了高斯金字塔外，还有其它的金字塔，如：

skimage.transform.pyramid_laplacian(image, downscale=2)：

以上就是python数字图像处理实现图像的形变与缩放的详细内容，更多关于python数字图像形变与缩放的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • python数字图像处理数据类型及颜色空间转换

    python数字图像处理数据类型及颜色空间转换

    目录 一.图像数据类型及转换 1.unit8转float 2.float转uint8 二.颜色空间及其转换 例:rgb转灰度图 其它的转换 例:rgb转hsv 一.图像数据类型及转换 在skimage中,一张图片就是一个简单的numpy数组,数组的数据类型有很多种,相互之间也可以转换.这些数据类型及取值范围如下表所示: Data type Range uint8 0 to 255 uint16 0 to 65535 uint32 0 to 232 float -1 to 1 or 0 to 1

  • python数字图像处理环境安装与配置过程示例

    python数字图像处理环境安装与配置过程示例

    目录 引言 一.需要的安装包 二.下载并安装 anaconda 三.简单测试 四.skimage包的子模块 引言 一提到数字图像处理编程,可能大多数人就会想到matlab,但matlab也有自身的缺点: 1.不开源,价格贵 2.软件容量大.一般3G以上,高版本甚至达5G以上. 3.只能做研究,不易转化成软件. 因此,我们这里使用python这个脚本语言来进行数字图像处理. 要使用python,必须先安装python,一般是2.7版本以上,不管是在windows系统,还是linux系统,安装都是非

  • python数字图像处理像素的访问与裁剪示例

    python数字图像处理像素的访问与裁剪示例

    目录 引言 引言 图片读入程序中后,是以numpy数组存在的.因此对numpy数组的一切功能,对图片也适用.对数组元素的访问,实际上就是对图片像素点的访问. 彩色图片访问方式为: img[i,j,c] i表示图片的行数,j表示图片的列数,c表示图片的通道数(RGB三通道分别对应0,1,2).坐标是从左上角开始. 灰度图片访问方式为: gray[i,j] 例1:输出小猫图片的G通道中的第20行30列的像素值 from skimage import io,data img=data.chelsea(

  • python数字图像处理之图像的批量处理

    python数字图像处理之图像的批量处理

    目录 正文 图片集合函数 批量读取 批量转换为灰度图 批量保存 正文 有些时候,我们不仅要对一张图片进行处理,可能还会对一批图片处理.这时候,我们可以通过循环来执行处理,也可以调用程序自带的图片集合来处理. 图片集合函数 skimage.io.ImageCollection(load_pattern,load_func=None) 这个函数是放在io模块内的,带两个参数,第一个参数load_pattern, 表示图片组的路径,可以是一个str字符串.第二个参数load_func是一个回调函数,我

  • python数字图像处理skimage读取显示与保存图片

    python数字图像处理skimage读取显示与保存图片

    目录 引言 一.从外部读取图片并显示 二.程序自带图片 三.保存图片 四.图片信息 引言 skimage提供了io模块,顾名思义,这个模块是用来图片输入输出操作的.为了方便练习,也提供一个data模块,里面嵌套了一些示例图片,我们可以直接使用. 引入skimage模块可用: from skimage import io 一.从外部读取图片并显示 读取单张彩色rgb图片,使用skimage.io.imread(fname)函数,带一个参数,表示需要读取的文件路径.显示图片使用skimage.io.

  • python数字图像处理图像的绘制详解

    python数字图像处理图像的绘制详解

    目录 正文 一.用figure函数和subplot函数分别创建主窗口与子图 二.用subplots来创建显示窗口与划分子图 三.其它方法绘图并显示 正文 实际上前面我们就已经用到了图像的绘制,如: io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制,绘制成功后,返回一个matplotlib类型的数据.因此,我们也可以这样写: import matplotlib.pyplot as plt plt.imshow(img) imshow()函数格式为: matp

  • python数字图像处理实现图像的形变与缩放

    python数字图像处理实现图像的形变与缩放

    目录 skimage的transform模块 1.改变图片尺寸resize 2.按比例缩放rescale 3.旋转 rotate 4.图像金字塔 skimage的transform模块 图像的形变与缩放,使用的是skimage的transform模块,函数比较多,功能齐全. 1.改变图片尺寸resize 函数格式为: skimage.transform.resize(image,output_shape) image: 需要改变尺寸的图片 output_shape: 新的图片尺寸 from sk

  • python数字图像处理之图像自动阈值分割示例

    python数字图像处理之图像自动阈值分割示例

    目录 引言 1.threshold_otsu 2.threshold_yen 3.threshold_li 4.threshold_isodata 5.threshold_adaptive 引言 图像阈值分割是一种广泛应用的分割技术,利用图像中要提取的目标区域与其背景在灰度特性上的差异,把图像看作具有不同灰度级的两类区域(目标区域和背景区域)的组合,选取一个比较合理的阈值,以确定图像中每个像素点应该属于目标区域还是背景区域,从而产生相应的二值图像. 在skimage库中,阈值分割的功能是放在fi

  • python数字图像处理之图像简单滤波实现

    python数字图像处理之图像简单滤波实现

    目录 引言 1.sobel算子 2.roberts算子 3.scharr算子 4.prewitt算子 5.canny算子 6.gabor滤波 7.gaussian滤波 8.median 9.水平.垂直边缘检测 10.交叉边缘检测 引言 对图像进行滤波,可以有两种效果:一种是平滑滤波,用来抑制噪声:另一种是微分算子,可以用来检测边缘和特征提取. skimage库中通过filters模块进行滤波操作. 1.sobel算子 sobel算子可用来检测边缘 函数格式为:skimage.filters.so

  • python数字图像处理之高级滤波代码详解

    python数字图像处理之高级滤波代码详解

    本文提供许多的滤波方法,这些方法放在filters.rank子模块内. 这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小,因此需要导入morphology模块来设定. 1.autolevel 这个词在photoshop里面翻译成自动色阶,用局部直方图来对图片进行滤波分级. 该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图,以覆盖整个像素值范围. 格式:skimage.filters.rank.autolevel(image, selem) selem表示结构化元素,用于设定滤波器. from skimage im

  • Python数字图像处理之霍夫线变换实现详解

    在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如

  • python数字图像处理之估计噪声参数

    python数字图像处理之估计噪声参数

    估计噪声参数 周期噪声的参数通常是通过检测图像的傅里叶谱来估计的. 只能使用由传感器生成的图像时,可由一小片恒定的背景灰度来估计PDF的参数. 来自图像条带的数据的最简单用途是,计算灰度级的均值和方差.考虑由 S S S表示的一个条带(子图像),并令 P S ( z i ) P_{S}(z_i) PS​(zi​), i = 0 , 1 , 2 , - , L − 1 i = 0, 1, 2, \dots, L-1 i=0,1,2,-,L−1表示 S S S中的像素灰度的概率估计(归一化直方图值)

  • Python数字图像处理基础直方图详解

    Python数字图像处理基础直方图详解

    目录 直方图的定义 直方图的性质 直方图的应用 图像增强 图像分割 图像识别 Python直方图的计算 直方图的定义 直方图的性质 只统计某个灰度级出现的次数,图像的大小不一样的话, 某灰度值的像素出现的次数是不一样的. 那如果我们在这基础上除以像素总个数的话,那就是某一灰度级出现的概率,那么这样的话不同大小的同一内容图像其灰度直方图是一样的. 直方图的应用 图像增强 图像分割 图像识别 Python直方图的计算 import cv2 import numpy as np import matp

  • Python数字图像处理代数之加减乘运算

    Python数字图像处理代数之加减乘运算

    目录 代数运算 定义 加法运算 减法运算 乘法运算 代数运算 定义 加法运算 图像叠加需要满足该条件:两幅图像的像素必须相同(尺寸,形状) 减法运算 乘法运算 1.图像的局部显示. 2.用二值蒙版图像与原图像做乘法. 以上就是Python数字图像处理代数之加减乘运算的详细内容,更多关于Python数字图像处理代数运算的资料请关注我们其它相关文章!

随机推荐