SciPy基础

    SCIPY提供了一些与图像一起工作的基本功能。例如，它具有读取图像到numpy阵列、将numpy阵列写入图像的功能，以及调整图像大小的功能。下面是一个展示这些功能的简单例子：

图像基础操作

from scipy.misc import imread, imsave, imresize
img = imread('assets/cat.jpg')# 读取图像
print(img.dtype, img.shape)  # Prints "uint8 (400, 248, 3)"
img_tinted = img * [1, 0.95, 0.9]#意思就是只有红色通道不变，绿色和蓝色通道分别乘0.95和0.9
img_tinted = imresize(img_tinted, (300, 300))# 变换图像的尺寸
imsave('assets/cat_tinted.jpg', img_tinted)# 保存图像
#scipy.io.loadmat and scipy.io.savemat是用在读取和保存matlab文件

两点之间距离

import numpy as np
from scipy.spatial.distance import pdist, squareform

x = np.array([[0, 1], [1, 0], [2, 0]])
print(x)

#pdist计算的是每一行的距离， pdist(x, 'euclidean')=(0,根号2, 根号3,根号2,0,1,根号3,1,0)

#即第一行的与第一行、第二行、第三行的距离......

d = squareform(pdist(x, 'euclidean'))

# squareform 的参数就是 pdist 的返回值，将 pdist 返回的一维形式拓展为方阵
print(d)