今天小编给大家分享一下educoder之Python数值计算库Numpy图像处理的方法是什么的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。
NumPy Python数值计算重要库
在图像处理领域，NumPy可以帮助我们高效地对图像进行处理。通过使用NumPy中的数组操作，我们可以快速地完成各种基本的图像处理任务，例如图像的裁剪、缩放、翻转、色彩模式转换等
读取和显示图像
首先，在处理图像之前，我们需要将图像加载到Python程序中。在Python中，可以使用PIL(Python Imaging Library)或OpenCV等库来读取图像。下面是使用PIL库读取一张图片并在窗口中显示的示例代码：
from PIL import Image
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读入图片
img = Image.open('test.jpg')
# 显示图片
plt.imshow(np.asarray(img))
plt.show()图像的大小调整
接下来，我们看一下如何通过NumPy来调整图像的大小。有时候，我们需要将一个大尺寸的图像缩放成小尺寸的图像。在这里，我们将使用ndarray对象的resize()方法以及scipy.interpolate中的interpolate()方法实现图像的缩放。
from scipy import interpolate # 将图像放大两倍 scale_factor = 2 image_arr = np.array(img) width, height = image_arr.shape[:2] new_width, new_height = int(scale_factor * width), int(scale_factor * height) # 采用scipy.interpolate的interpolate()方法实现缩放 a, b = np.linspace(0, width, width), np.linspace(0, height, height) x, y = np.meshgrid(a,b) f = interpolate.interp2d(x, y, image_arr, kind='cubic') new_x, new_y = np.linspace(0, width, new_width), np.linspace(0, height, new_height) new_image_arr = f(new_x, new_y) # 重新转为图像格式，显示出来观察。 new_image = Image.fromarray(np.uint8(new_image_arr)) plt.imshow(np.asarray(new_image)) plt.show()
图像的翻转
在有些场景下，我们需要将图像水平或垂直翻转。NumPy中提供了flip()方法来实现图像的翻转操作。
# 将图像水平翻转 img_flip_horizontal = np.fliplr(image_arr) # 将图像垂直翻转 img_flip_vertical = np.flipud(image_arr)
图像缩放和裁剪
调整图像大小是常见的图像处理任务，除此之外，您还可能需要对图像进行裁剪或者缩放的同时进行裁剪。在这里，我们使用与之前一样的方法，即resize()实现图像缩放，并且结合crop()方法对图片进行裁剪。
# 图像缩放并裁剪 scale_factor = 2 crop_area = (50, 100, 250, 350) image_arr = np.array(img) width, height = image_arr.shape[1], image_arr.shape[0] new_width, new_height = int(scale_factor * width), int(scale_factor * height) new_image_arr = np.asarray(Image.fromarray(image_arr).resize((new_width, new_height))) # 裁剪图像 left, upper, right, lower = crop_area cropped_image_arr = new_image_arr[upper:lower, left:right] # 显示处理过的图片 plt.imshow(np.asarray(Image.fromarray(cropped_image_arr)))
颜色通道处理
在一些情况下，我们需要进行图像颜色通道处理。例如，我们可能需要将图像转换为灰度图像或对三个颜色通道分别进行操作，这可以用于实现许多视觉处理等算法中。
# 灰度化 gray_image_arr = np.dot(image_arr, [0.2989, 0.5870, 0.1140]) gray_image = Image.fromarray(np.uint8(gray_image_arr)) plt.imshow(np.asarray(gray_image)) # 颜色通道处理 red_channel_arr = np.zeros_like(image_arr) red_channel_arr[:, :, 0] = image_arr[:, :, 0] red_channel_image = Image.fromarray(np.uint8(red_channel_arr)) plt.imshow(np.asarray(red_channel_image)) green_channel_arr = np.zeros_like(image_arr) green_channel_arr[:, :, 1] = image_arr[:, :, 1] green_channel_image = Image.fromarray(np.uint8(green_channel_arr)) plt.imshow(np.asarray(green_channel_image)) blue_channel_arr = np.zeros_like(image_arr) blue_channel_arr[:, :, 2] = image_arr[:, :, 2] blue_channel_image = Image.fromarray(np.uint8(blue_channel_arr)) plt.imshow(np.asarray(blue_channel_image))
图像滤波
图像滤波是另一个有用的图像处理任务。NumPy中提供了多种图像滤波的方法，其中之一是卷积操作。下面的代码演示如何使用3x3卷积核进行图像平滑化。
# 图像平滑化 kernel = np.ones((3, 3), np.float32) / 9 smooth_image_arr = cv2.filter2D(image_arr, -1, kernel) # 显示滤波过后的图片 plt.imshow(smooth_image_arr)