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Python scipy的二維圖像卷積運算與圖像模糊處理操作示例

 更新時間：2019年09月06日 09:37:17   作者：cakincqm  
這篇文章主要介紹了Python scipy的二維圖像卷積運算與圖像模糊處理操作,涉及Python數(shù)學(xué)運算與圖形繪制相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下

本文實例講述了Python scipy的二維圖像卷積運算與圖像模糊處理操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

二維圖像卷積運算

一 代碼

import numpy as np
from scipy import signal, misc
import matplotlib.pyplot as plt
image = misc.ascent()#二維圖像數(shù)組，lena圖像
w = np.zeros((50,50))#全0二維數(shù)組，卷積核
w[0][0]=1.0#修改參數(shù)，調(diào)整濾波器
w[49][25]=1.0#可以根據(jù)需要調(diào)整
image_new = signal.fftconvolve(image, w)#使用FFT算法進行卷積
plt.figure()
plt.imshow(image_new)#顯示濾波后的圖像
plt.gray()
plt.title('Filtered image')
plt.show()

二 運行結(jié)果

圖像進行模糊處理

一 代碼

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)#顯示濾波后的圖像
plt.gray()
plt.title('Filtered image')
plt.show()

二 運行結(jié)果

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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計有所幫助。

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