python实战应用讲解-【numpy科学计算】图像处理（附python示例代码）

目录

Numpy 加载图像到内存映射区

准备工作

具体步骤

小结

 Numpy 合并图像

准备工作

具体步骤

小结

Numpy 图像的模糊化处理 

具体步骤

小结

 Numpy 用索贝尔滤波器进行边缘检测

具体步骤

Numpy 检测角点

准备工作

具体步骤

攻略小结

Numpy 检测边缘

具体步骤

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Numpy 加载图像到内存映射区

建议把大文件加载到内存映射区。内存映射文件只加载大文件的一小部分。NumPy的内存映射是类数组结构。本例中，我们将生成一幅由若干彩色小方块构成的图像并将其加载到内存映射区。

准备工作

如有必要，请先安装Matplotlib。

具体步骤

我们将从初始化数组开始介绍。

1. 初始化数组。

首先对如下的数组进行初始化。

• 用于保存图像数据的数组
• 用于存放随机生成的小方块中心点坐标的数组
• 用于存放随机生成的小方块半边长的数组
• 用于存放随机生成的小方块颜色的数组

数组的初始化代码如下。

img = numpy.zeros((N, N), numpy.uint8)
centers = numpy.random.random_integers 
    (0, N, size=(NSQUARES, 2))
radii = numpy.random.randint 
    (0, N/9