Python自带卷积计算Scipy.signal与numpy

from PIL import Image
from scipy import signal
H=array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]])
im1=array(Image.open('Material/lena.jpg').convert('L'))
im2=signal.fftconvolve(im1,H,"same")
gray()
imshow(im2)
show()


# scipy.signal.fftconvolve与scipy.signal.convolve两个均可实现对自定的卷积核H进行二维卷积计算
# 第三个参数"same"表示相同大小，还有"full"等，具体差别可自行实践

# 二维的卷积运算还有signal.sepfir2d(),可以传入三个参数，后两个参数制定行和列的卷积和(两个方向上的卷积是可以不同的，分别制定卷积和序列)。

from scipy import ndimage
from PIL import Image
H=array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]])
im1=array(Image.open('Material/lena.jpg').convert('L'))
im3=ndimage.affine_transform(im1,H[:2,:2],(H[0,2],H[1,2]))
gray()
imshow(im3)
show()

# 通过scipy.ndimage.affine_transform可以实现图像的仿射变换
# 第一个参数代表处理的图像即原图像，第二个参数是旋转矩阵2by2，第三个参数是平移（纵向，横向）