导入 ndimage - Python

在 Python 中使用图像处理功能时，ndimage 模块是一个非常有用的工具。它是 SciPy 库中的一个子模块，提供了一些常用的图像处理函数，包括图像滤波、形态学操作、图像分割和测量等功能。

在使用 ndimage 模块之前，需要先安装 SciPy 库。在命令行中运行以下命令即可：

pip install scipy

导入 ndimage 模块的方式如下：

from scipy import ndimage

图像处理函数

下面是 ndimage 模块中一些常用的图像处理函数及其用途：

• ndimage.imread(filename, flag)：读取图像文件。
• ndimage.imwrite(filename, img)：保存图像文件。
• ndimage.median_filter(img, size)：对图像进行中值滤波操作，减少图像噪声。
• ndimage.binary_erosion(img, structure)：对二值图像进行腐蚀操作。
• ndimage.label(img)：将连通域进行标记。
• ndimage.measurements.regionprops(label_image)：计算标记连通域的区域特征，如面积、周长、质心等。
• ndimage.filters.sobel(img)：使用 Sobel 算子进行边缘检测。
• ndimage.morphology.binary_dilation(img, structure)：对二值图像进行膨胀操作。

以上函数只是 ndimage 模块中一小部分常用函数，更多函数请查看官方文档。

示例

下面是一个使用 ndimage 模块进行图像处理的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage

# 读取图像文件
img = ndimage.imread('test.jpg', mode='L')

# 对图像进行中值滤波操作
img_median = ndimage.median_filter(img, size=5)

# 对二值图像进行腐蚀操作
structure = [[0, 1, 0], [1, 1, 1], [0, 1, 0]]
img_erosion = ndimage.binary_erosion(img > 128, structure=structure)

# 对二值图像进行膨胀操作
img_dilation = ndimage.morphology.binary_dilation(img_erosion, structure=structure)

# 绘制图像
fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 10))
ax[0, 0].imshow(img, cmap=plt.cm.gray)
ax[0, 0].set_title('Original')
ax[0, 1].imshow(img_median, cmap=plt.cm.gray)
ax[0, 1].set_title('Median filter')
ax[1, 0].imshow(img_erosion, cmap=plt.cm.gray)
ax[1, 0].set_title('Erosion')
ax[1, 1].imshow(img_dilation, cmap=plt.cm.gray)
ax[1, 1].set_title('Dilation')
plt.show()

运行上面的代码，将对一张名为 test.jpg 的图像进行中值滤波、腐蚀和膨胀操作，并绘制结果图像。