Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作示例

这篇文章主要介绍了Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作,涉及Python数学运算与图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

本文实例讲述了Python scipy的二维图像卷积运算与图像模糊处理操作。分享给大家供大家参考，具体如下：

二维图像卷积运算

一代码

 import numpy as np from scipy import signal, misc import matplotlib.pyplot as plt image = misc.ascent()#二维图像数组，lena图像 w = np.zeros((50,50))#全0二维数组，卷积核 w[0][0]=1.0#修改参数，调整滤波器 w[49][25]=1.0#可以根据需要调整 image_new = signal.fftconvolve(image, w)#使用FFT算法进行卷积 plt.figure() plt.imshow(image_new)#显示滤波后的图像 plt.gray() plt.title('Filtered image') plt.show()

二运行结果

图像进行模糊处理

一代码

 import numpy as np from scipy import signal, misc import matplotlib.pyplot as plt image = misc.ascent() w = signal.gaussian(50,10.0) image_new = signal.sepfir2d(image, w, w) plt.figure() plt.imshow(image_new)#显示滤波后的图像 plt.gray() plt.title('Filtered image') plt.show()

二运行结果