Mahotas – 图像卷积

在本文中，我们将了解如何在 mahotas 中对图像进行卷积。卷积是一种简单的数学运算，它是许多常见图像处理运算符的基础。卷积提供了一种将两个数字数组“相乘”的方法，这些数组通常具有不同的大小，但具有相同的维度，以产生具有相同维度的第三个数字数组。

在本教程中，我们将使用“lena”图像，下面是加载它的命令。

mahotas.demos.load('lena')

下面是莉娜的图片

In order to do this we will use mahotas.convolve method

Syntax : mahotas.convolve(img, weight)

Argument : It takes image object and numpy nd array objectas argument

Return : It returns image object

注意：输入图像应被过滤或应加载为灰色

为了过滤图像，我们将获取图像对象 numpy.ndarray 并在索引的帮助下对其进行过滤，下面是执行此操作的命令

image = image[:, :, 0]

下面是实现

Python3

# importing required libraries
import mahotas
import mahotas.demos
from pylab import gray, imshow, show
import numpy as np
   
# loading image
img = mahotas.demos.load('lena')
   
# filtering image
img = img.max(2)
 
# otsu method
T_otsu = mahotas.otsu(img)  
   
# image values should be greater than otsu value
img = img > T_otsu
   
print("Image threshold using Otsu Method")
   
# showing image
imshow(img)
show()
   
# weight
weight = np.ones((5, 5), float)
 
# convolving image
new_img = mahotas.convolve(img, weight)
 
 
print("Convolved Image")
 
# showing image
imshow(new_img)
show()

输出 ：

Image threshold using Otsu Method

Convolved Image

另一个例子

Python3

# importing required libraries
import mahotas
import numpy as np
from pylab import gray, imshow, show
import os
  
# loading image
img = mahotas.imread('dog_image.png')
 
 
# filtering image
img = img[:, :, 0]
   
# otsu method
T_otsu = mahotas.otsu(img)  
   
# image values should be greater than otsu value
img = img > T_otsu
   
print("Image threshold using Otsu Method")
   
# showing image
imshow(img)
show()
   
# weight
weight = np.ones((5, 5), float)
 
# convolving image
new_img = mahotas.convolve(img, weight)
 
 
print("Convolved Image")
 
# showing image
imshow(new_img)
show()

输出 ：

Image threshold using Otsu Method 

Convolved Image