python - Python中的图像平滑

Question

我想尝试编写一个简单的函数来平滑输入的图像。我试图使用 Image 和 numpy 库来做到这一点。我在想使用卷积掩码将是解决这个问题的一种方法，我知道 numpy 内置了一个卷积函数。

如何使用numpy.convolve平滑图像？

Answer 1

好问题！ tcaswell在这里的帖子是一个很好的建议，但是您不会通过这种方式学到很多东西，因为 scipy 正在为您完成所有工作！由于您的问题说您想尝试编写函数，我将向您展示一种更粗略和基本的手动方式，希望您能更好地理解卷积等背后的数学，然后您可以改进用你自己的想法和努力吧！

注意：使用不同形状/大小的内核，您会得到不同的结果，高斯是常用的方法，但您可以尝试其他一些有趣的方法（余弦、三角形等！）。这个是我现场编的，我觉得是一种金字塔形的。

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，这是一个模块scipy。它有许多过滤器都设置为函数，以及用于卷积任意内核的漂亮包装器。

例如，

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

将您的图像与 sigma 为 2 的高斯卷积。

如果你想卷积一个任意内核，比如说一个交叉

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

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

这些函数也适用于更高维度，因此您可以使用几乎相同的代码（只是扩大内核的维度）来平滑更高维度的数据。

和参数控制卷积如何处理图像边缘的像素（对于边缘上的像素，内核需要查看的一半区域不存在，因此您需要选择一些东西来填充mode图像cval和）。

Answer 3

如果你不想使用 scipy，你有三个选择：

1）您可以将卷积定理与傅里叶变换结合使用，因为 numpy 具有 2D FFT。

2）您可以使用可分离的内核，然后您可以在展平的阵列上进行两个一维卷积，一个在 x 方向，另一个在 y 方向（拉开转置），这将得到与 2D 相同的结果卷积。

3）如果你有一个小内核，比如 3x3，只需将卷积写成乘法和求和就很容易了。这听起来很麻烦，但还不错。

如果你确实想使用 scipy，你可以使用 ngimage，就像 tcaswell 建议的那样。scipy 也有 convolve2d。