简洁之美- 图像处理中的Python（一）

原创于 2014-12-22 21:25:07 发布 · 1k 阅读

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本文介绍Scipy中用于图像处理的子模块ndimage，并提供了一个生成高斯核的方法示例。通过从Scipy导入ndimage，读者可以学习如何在Python中实现基本的图像处理任务。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. scipy中致力于图像处理的子模块- scipy， ndimage

使用方法: from scipy import ndimage

2. 生成一个gaussian_kernel

# Fill Gaussian kernel                              
      for i in range(gaussian_kernel_width):              
          for j in range(gaussian_kernel_width):          
              gaussian_kernel[i,j]=\
              (1/(2*pi*(gaussian_kernel_sigma**2)))*\     
              exp(-(((i-5)**2)+((j-5)**2))/(2*(gaussian_kernel_sigma**2)))

或者可以：

def func(i, j):
     return (1/(2*pi*(1.5**2)))*exp(-(((i-5)**2)+((j-5)**2))/(2*(1.5**2)))

gaussian_kernel = np.fromfunction(func, (11,11))