from scipy.misc import
imread / imsave / imshow
imresize / imrotate / imfilter

1. scipy.misc 下的圖像處理

from scipy.misc import imread, imresize, imsave I = imread('./cat.jpg') I_tinted = I * (1, .95, .9) I_tinted = imresize(I_tinted, (300, 300))# print(I_tinted.shape) imsave('./figs/cat_tinted.jpg', I_tinted)

• imread()：返回的是 numpy.ndarray 也即 numpy 下的多維數組對象；
• I_tinted = imresize(I_tinted, (300, 300))，經過 imresize 操作得到的 I_tinted 仍然是 3 維的彩色信息（I_tinted.shape ? (300, 300, 3)）；

若想顯示圖像，則一般使用 matplotlib 下的 相關函數：

import matplotlib.pyplot as plt plt.subplot(1, 2, 1) plt.imshow(I) plt.subplot(1, 2, 2) plt.imshow(I_tinted) plt.axis('off') plt.show()

2. scipy.ndimage

• from scipy.ndimage import uniform_filter：均值濾波；
  
  • 關于 scipy 填充 mode 參數的選擇的討論，見 Sign up
    How exactly does the “reflect” mode for scipys ndimage filters work?

3. matplotlib 下的圖像處理

• 改變顏色空間：matplotlib.colors.rgb_to_hsv：
  
  • 注意接收的參數必須在 [0, 1] 區間內；
  • 返回值也是 [0, 1] 區間內；

轉載于:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9422204.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的scipy 图像处理（scipy.misc、scipy.ndimage）、matplotlib 图像处理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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