百度网站开发合同范本,wordpress 轮播插件,公司网站后台登陆,wordpress 如何购买主题我们将解释如何在Python中实现图像的镜像或翻转。大家只需要了解各种矩阵运算和矩阵操作背后的基本数学即可。 01. 依赖包要求
NumPy —用于矩阵运算并对其进行处理。
OpenCV —用于读取图像并将其转换为2D数组#xff08;矩阵#xff09;。
Matplotlib —用于将矩阵绘制为…我们将解释如何在Python中实现图像的镜像或翻转。大家只需要了解各种矩阵运算和矩阵操作背后的基本数学即可。 01. 依赖包要求
NumPy —用于矩阵运算并对其进行处理。
OpenCV —用于读取图像并将其转换为2D数组矩阵。
Matplotlib —用于将矩阵绘制为图像。 对于这个小型项目我使用了著名的Lena图像该图像主要用于测试计算机视觉模型。确保下载此映像并将其保存在当前工作目录中。
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt02. 让我们开始吧
首先我们使用imread()模块中的方法读取图像文件cv2。为此我们只需要导入包并使用它即可。因此通过这样做我们获得了矩阵形式的图像。默认情况下imread()该方法读取的图像BGRBlueGreenRed格式。要读取的图像转换为常规格式即RGBRedGreenBlue我们使用cvtColor()来自同一模块的方法cv2。
def read_this(image_file, gray_scaleFalse):image_src cv2.imread(image_file)if gray_scale:image_rgb cv2.cvtColor(image_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)else:image_rgb cv2.cvtColor(image_src, cv2.COLOR_BGR2RGB)return image_rgb上面的函数从传递的图像文件返回图像矩阵。如果我们要获取图像矩阵或格式它由常规if和else条件组成。 镜像图像
要基本镜像图像我们需要从左到右逐行反转矩阵。让我们考虑一个matrix A。 A [[4, 1, 1],[2, 8, 0],[3, 8, 1]
]如果我们要镜像此矩阵逐行则它将是- import numpy as npmirror_ np.fliplr(A)mirror_
[[1, 1, 4],[0, 8, 2],[1, 8, 3]]我们也可以在不使用NumPy模块的情况下执行此操作。如果是这样我们可以使用循环并反转每一行。如果在图像矩阵上执行相同的操作将花费一些时间因为它们是非常大的矩阵并且我们不希望我们的代码执行得非常慢。
def mirror_this(image_file, gray_scaleFalse, with_plotFalse):image_rgb read_this(image_fileimage_file, gray_scalegray_scale)image_mirror np.fliplr(image_rgb)if with_plot:fig plt.figure(figsize(10, 20))ax1 fig.add_subplot(2, 2, 1)ax1.axis(off)ax1.title.set_text(Original)ax2 fig.add_subplot(2, 2, 2)ax2.axis(off)ax2.title.set_text(Mirrored)if not gray_scale:ax1.imshow(image_rgb)ax2.imshow(image_mirror)else:ax1.imshow(image_rgb, cmapgray)ax2.imshow(image_mirror, cmapgray)return Truereturn image_mirror上面的函数返回一个图像矩阵该矩阵从左向右逐行反转或翻转。
让我们绘制相同的内容-
mirror_this(image_filelena_original.png, with_plotTrue)mirror_this(image_filelena_original.png, gray_scaleTrue, with_plotTrue)翻转图像
要基本翻转图像我们需要将矩阵从上到下逐列反转。让我们考虑一个matrix B。 B [[4, 1, 1],[2, 8, 0],[3, 8, 1]
]如果我们要翻转此矩阵按列则它将是- import numpy as npflip_ np.flipud(B)flip_
[[3, 8, 1],[2, 8, 0],[4, 1, 1]]我们NumPy用于翻转矩阵以保持代码的牢固性。
def flip_this(image_file, gray_scaleFalse, with_plotFalse):image_rgb read_this(image_fileimage_file, gray_scalegray_scale)image_flip np.flipud(image_rgb)if with_plot:fig plt.figure(figsize(10, 20))ax1 fig.add_subplot(2, 2, 1)ax1.axis(off)ax1.title.set_text(Original)ax2 fig.add_subplot(2, 2, 2)ax2.axis(off)ax2.title.set_text(Flipped)if not gray_scale:ax1.imshow(image_rgb)ax2.imshow(image_flip)else:ax1.imshow(image_rgb, cmapgray)ax2.imshow(image_flip, cmapgray)return Truereturn image_flip上面的函数返回一个图像矩阵该矩阵从上向下向下按列反转或翻转。
让我们绘制相同的内容-
flip_this(image_filelena_original.png, with_plotTrue)flip_this(image_filelena_original.png, gray_scaleTrue, with_plotTrue)完整的代码
class ImageOpsFromScratch(object):def __init__(self, image_file):self.image_file image_filedef read_this(self, gray_scaleFalse):image_src cv2.imread(self.image_file)if gray_scale:image_rgb cv2.cvtColor(image_src, cv2.COLOR_BGR2GRAY)else:image_rgb cv2.cvtColor(image_src, cv2.COLOR_BGR2RGB)return image_rgbdef mirror_this(self, with_plotTrue, gray_scaleFalse):image_rgb self.read_this(gray_scalegray_scale)image_mirror np.fliplr(image_rgb)if with_plot:self.plot_it(orig_matriximage_rgb, trans_matriximage_mirror, head_textMirrored, gray_scalegray_scale)return Nonereturn image_mirrordef flip_this(self, with_plotTrue, gray_scaleFalse):image_rgb self.read_this(gray_scalegray_scale)image_flip np.flipud(image_rgb)if with_plot:self.plot_it(orig_matriximage_rgb, trans_matriximage_flip, head_textFlipped, gray_scalegray_scale)return Nonereturn image_flipdef plot_it(self, orig_matrix, trans_matrix, head_text, gray_scaleFalse):fig plt.figure(figsize(10, 20))ax1 fig.add_subplot(2, 2, 1)ax1.axis(off)ax1.title.set_text(Original)ax2 fig.add_subplot(2, 2, 2)ax2.axis(off)ax2.title.set_text(head_text)if not gray_scale:ax1.imshow(orig_matrix)ax2.imshow(trans_matrix)else:ax1.imshow(orig_matrix, cmapgray)ax2.imshow(trans_matrix, cmapgray)return TrueRUBY 复制 全屏基本图像操作包
imo ImageOpsFromScratch(image_filelena_original.png)
### Mirroring ###
imo.mirror_this()
imo.mirror_this(gray_scaleTrue)
### Flipping ###
imo.flip_this()
imo.flip_this(gray_scaleTrue)将显示以上图像结果。现在所有内容都已排序我们可以创建其他图像操作例如equalize()solarize()等等。
