python數字圖像處理實現圖像的形變與縮放

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skimage的transform模塊

圖像的形變與縮放，使用的是skimage的transform模塊，函數比較多，功能齊全。

1、改變圖片尺寸resize

函數格式為：

skimage.transform.resize(image,output_shape)

image: 需要改變尺寸的圖片

output_shape: 新的圖片尺寸

from skimage import transform,data
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
dst=transform.resize(img, (80, 60))
plt.figure('resize')
plt.subplot(121)
plt.title('before resize')
plt.imshow(img,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.title('before resize')
plt.imshow(dst,plt.cm.gray)
plt.show()

將camera圖片由原來的512*512大小，變成瞭80*60大小。從下圖中的坐標尺，我們能夠看出來：

2、按比例縮放rescale

函數格式為：

skimage.transform.rescale(image,scale[,…])

scale參數可以是單個float數，表示縮放的倍數，也可以是一個float型的tuple，如[0.2,0.5],表示將行列數分開進行縮放

from skimage import transform,data
img = data.camera()
print(img.shape)  #圖片原始大小 
print(transform.rescale(img, 0.1).shape)  #縮小為原來圖片大小的0.1倍
print(transform.rescale(img, [0.5,0.25]).shape)  #縮小為原來圖片行數一半，列數四分之一
print(transform.rescale(img, 2).shape)   #放大為原來圖片大小的2倍

結果為：

(512, 512)
(51, 51)
(256, 128)
(1024, 1024)

3、旋轉 rotate

skimage.transform.rotate(image,angle[,…],resize=False)

angle參數是個float類型數，表示旋轉的度數

resize用於控制在旋轉時，是否改變大小 ，默認為False

from skimage import transform,data
import matplotlib.pyplot as plt
img = data.camera()
print(img.shape)  #圖片原始大小
img1=transform.rotate(img, 60) #旋轉90度，不改變大小 
print(img1.shape)
img2=transform.rotate(img, 30,resize=True)  #旋轉30度，同時改變大小
print(img2.shape)   
plt.figure('resize')
plt.subplot(121)
plt.title('rotate 60')
plt.imshow(img1,plt.cm.gray)
plt.subplot(122)
plt.title('rotate  30')
plt.imshow(img2,plt.cm.gray)
plt.show()

顯示結果:

4、圖像金字塔

以多分辨率來解釋圖像的一種有效但概念簡單的結構就是圖像金字塔。圖像金字塔最初用於機器視覺和圖像壓縮，一幅圖像的金字塔是一系列以金字塔形狀排列的分辨率逐步降低的圖像集合。金字塔的底部是待處理圖像的高分辨率表示，而頂部是低分辨率的近似。當向金字塔的上層移動時，尺寸和分辨率就降低。

在此，我們舉一個高斯金字塔的應用實例，函數原型為：

skimage.transform.pyramid_gaussian(image, downscale=2)

downscale控制著金字塔的縮放比例

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data,transform
image = data.astronaut()  #載入宇航員圖片
rows, cols, dim = image.shape  #獲取圖片的行數，列數和通道數
pyramid = tuple(transform.pyramid_gaussian(image, downscale=2))  #產生高斯金字塔圖像
#共生成瞭log(512)=9幅金字塔圖像，加上原始圖像共10幅，pyramid[0]-pyramid[1]
composite_image = np.ones((rows, cols + cols / 2, 3), dtype=np.double)  #生成背景
composite_image[:rows, :cols, :] = pyramid[0]  #融合原始圖像
i_row = 0
for p in pyramid[1:]:
    n_rows, n_cols = p.shape[:2]
    composite_image[i_row:i_row + n_rows, cols:cols + n_cols] = p  #循環融合9幅金字塔圖像
    i_row += n_rows
plt.imshow(composite_image)
plt.show()

上圖，就是10張金字塔圖像，下標為0的表示原始圖像，後面每層的圖像行和列變為上一層的一半，直至變為1

除瞭高斯金字塔外，還有其它的金字塔，如：

skimage.transform.pyramid_laplacian(image, downscale=2)：

以上就是python數字圖像處理實現圖像的形變與縮放的詳細內容，更多關於python數字圖像形變與縮放的資料請關註WalkonNet其它相關文章！

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