SciPy-Ndimage

简介

'SciPy-Ndimage'是基于SciPy库的图像处理模块，提供了对各种图像进行滤波、形态学处理、测量、标记和特征提取等一系列功能。它是一个非常强大的工具，特别是在医学图像处理、计算机视觉等领域都有广泛的应用。

安装

'SciPy-Ndimage'是SciPy库的一部分，因此您必须先安装SciPy才能使用。SciPy-Ndimage可以通过以下命令安装：

pip install scipy

用途

'SciPy-Ndimage'的主要用途是进行图像处理。以下是'SciPy-Ndimage'提供的一些常见的处理技术：

滤波

• 高斯滤波器：模糊图像并去除噪点，也可以用于边缘检测。

from scipy import ndimage
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

im = np.zeros((256, 256))
im[64:-64, 64:-64] = 1

im = ndimage.rotate(im, 15, mode='constant')
im = ndimage.gaussian_filter(im, 8)

plt.imshow(im)
plt.show()

• 中值滤波器：用于去除椒盐噪声。

from scipy import misc

face = misc.face()
face_sp = face.copy()
face_sp[200:400, 200:400, :] = 255

plt.subplot(121), plt.imshow(face), plt.title('Original face')
plt.subplot(122), plt.imshow(face_sp), plt.title('Salt & pepper noise')
plt.show()

face_median = ndimage.median_filter(face_sp, size=5)

plt.subplot(121), plt.imshow(face_sp), plt.title('Original')
plt.subplot(122), plt.imshow(face_median), plt.title('Median filter')
plt.show()

边缘检测

• Sobel算子：用于检测图像中的水平和垂直边缘。

im = np.zeros((256, 256))
im[64:-64, 64:-64] = 1

im = ndimage.rotate(im, 15, mode='constant')
im = ndimage.sobel(im)

plt.imshow(im)
plt.show()

形态学处理

• 膨胀：用于将物体变大，常用于填充空洞和连接分离的物体。

im = np.zeros((256, 256))
im[64:-64, 64:-64] = 1

im = ndimage.rotate(im, 15, mode='constant')
im = ndimage.binary_dilation(im, iterations=2)

plt.imshow(im)
plt.show()

• 腐蚀：用于将物体变小，常用于去除物体的小部分或分离连接的物体。

im = np.zeros((256, 256))
im[64:-64, 64:-64] = 1

im = ndimage.rotate(im, 15, mode='constant')
im = ndimage.binary_erosion(im, iterations=2)

plt.imshow(im)
plt.show()

测量

• 连通区域：用于识别和计数图像中的连通区域。

im = np.zeros((256, 256))
im[64:-64, 64:-64] = 1

im = ndimage.rotate(im, 15, mode='constant')

labels, nlabels = ndimage.measurements.label(im)
plt.imshow(labels)
plt.show()

print('Number of labels:', nlabels)

• 轮廓：用于计算轮廓的面积、周长、重心等属性。

from scipy import ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

im = plt.imread('lena.png')

im = im[:,:,0]

contours = measure.find_contours(im, 0.5, fully_connected='high', positive_orientation='high')

fig, ax = plt.subplots()
ax.imshow(im, cmap=plt.cm.gray)

for n, contour in enumerate(contours):
    ax.plot(contour[:, 1], contour[:, 0], linewidth=2, color='red')

ax.axis('image')
ax.set_xticks([])
ax.set_yticks([])
plt.show()

结论

本文介绍了'SciPy-Ndimage'的安装以及几个常见的图像处理技术，包括滤波、边缘检测、形态学处理和测量。由于篇幅有限，仅仅是一些基础的示例，细节还需读者自行了解掌握。但'SciPy-Ndimage'的确是一个非常强大的工具，对于需要进行图像处理的程序员来说，是一个不可多得的资源。