scipy 图像处理-深度学习

scipy 图像处理（scipy.misc、scipy.ndimage）、matplotlib 图像处理

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

1. scipy.misc 下的图像处理

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 下的多维数组对象；
• I_tinted = imresize(I_tinted, (300, 300))，经过 imresize 操作得到的 I_tinted 仍然是 3 维的彩色信息（I_tinted.shape ⇒ (300, 300, 3)）；

若想显示图像，则一般使用 matplotlib 下的 相关函数：

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：均值滤波； 
  
  • 关于 scipy 填充 mode 参数的选择的讨论

3. matplotlib 下的图像处理

• 改变颜色空间：matplotlib.colors.rgb_to_hsv： 
  
  • 注意接收的参数必须在 [0, 1] 区间内；
  • 返回值也是 [0, 1] 区间内；