Python中的圖像平滑

Question

我想嘗試編寫一個簡單的函數來平滑輸入的圖像。我試圖用Image和numpy庫來做到這一點。我正在考慮使用卷積蒙版將是一個解決這個問題的方法，並且我知道numpy具有內置的卷積函數。

如何使用numpy.convolve來平滑圖像？

Answer 1

不錯的問題！ tcaswell這裏的帖子是一個很好的建議，但你不會學到太多這種方式，因爲scipy正在爲你做所有的工作！因爲你的問題說你想嘗試並編寫函數，我會告訴你一些更粗糙和基本的方式來手動完成所有這些，希望你能更好地理解卷積等背後的數學，然後你可以用你自己的想法和努力來改善它！

注意：您將獲得與內核的不同形狀/大小不同的結果，高斯是通常的方式，但你可以嘗試一些其他的樂趣（餘弦，三角形等！）。我只是在現場做了這個，我認爲這是一種金字塔形。

import scipy.signal 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 

im = plt.imread('example.jpg') 
im /= 255. # normalise to 0-1, it's easier to work in float space 

# make some kind of kernel, there are many ways to do this... 
t = 1 - np.abs(np.linspace(-1, 1, 21)) 
kernel = t.reshape(21, 1) * t.reshape(1, 21) 
kernel /= kernel.sum() # kernel should sum to 1! :) 

# convolve 2d the kernel with each channel 
r = scipy.signal.convolve2d(im[:,:,0], kernel, mode='same') 
g = scipy.signal.convolve2d(im[:,:,1], kernel, mode='same') 
b = scipy.signal.convolve2d(im[:,:,2], kernel, mode='same') 

# stack the channels back into a 8-bit colour depth image and plot it 
im_out = np.dstack([r, g, b]) 
im_out = (im_out * 255).astype(np.uint8) 

plt.subplot(2,1,1) 
plt.imshow(im) 
plt.subplot(2,1,2) 
plt.imshow(im_out) 
plt.show() 

Answer 2

你想看看ndimage，這是scipy模塊。它有許多過濾器 作爲函數設置，以及用於卷積任意內核的漂亮包裝。

例如，

img_gaus = ndimage.filters.gaussian_filter(img, 2, mode='nearest') 

用的2

如果你想卷積任意內核西格瑪高斯卷積你的形象，說一個跨

k = np.array([[0, 1, 0], 
       [1, 1, 1], 
       [0, 1, 0]]) 

img2 = ndimage.convolve(img, k, mode='constant') 

這些功能對於更高維度也是很好的，所以你可以使用幾乎相同的代碼（只是擴展你的內核的維度）來平滑更高維度的數據。

mode和cval參數控制卷積如何處理圖像邊緣的像素（對於邊緣像素，內核需要查看的一半區域不存在，因此您需要選取用來填充圖像的東西）。

Answer 3

如果你不想使用SciPy的，你有三種選擇：

1）你可以使用卷積定理與傅里葉變換相結合，因爲numpy的具有2D FFT。 2）你可以使用一個可分離的內核，然後你可以在平坦的數組上進行兩個一維卷積，一個在x方向，另一個在y方向（ravel the transpose），這樣會給出相同的結果結果作爲2D卷積。

3）如果你有一個小內核，說，3x3的，它很容易只是寫出來的卷積乘法和款項。這聽起來像一個麻煩，但它並沒有那麼糟糕。

如果你想使用SciPy的，你可以使用ngimage，作爲tcaswell建議。 scipy也有convolve2d。