new_img = ndimage.median_filter(img, (n, n))
时间: 2024-03-15 16:42:40 浏览: 30
这行代码的作用是对原始图像进行中值滤波处理,得到一个新的滤波后的图像数组 new_img。其中,ndimage.median_filter 函数的第一个参数 img 表示输入的原始图像,第二个参数 (n, n) 表示滤波器的大小,这里使用了一个二元组 (n, n) 来表示滤波器的宽度和高度,通常取奇数,以保证中心点的存在。函数的返回值为滤波后的图像数组 new_img。
如果你遇到了问题,可以提供具体的错误提示或者问题描述,这样我才能更好地帮助你解决问题。
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from scipy import ndimage from skimage import io from matplotlib import pyplot as plt # img为原始图像 img = io.imread('C:/Users/lvxiong/Desktop/3.jpg') # 中值滤波 n = 3 new_img = ndimage.median_filter(img, (n, n)) # 显示图像 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.subplot(1, 2, 1) plt.axis('off') plt.imshow(img) plt.title('原图像') plt.subplot(1, 2, 2) plt.axis('off') plt.imshow(new_img) plt.title('中值滤波') plt.savefig('中值滤波结果.tif') plt.show()
这段代码是使用 Python 中的 Scipy 和 Skimage 库实现对图像进行中值滤波的操作,并将滤波后的图像结果进行显示和保存。
具体的实现步骤如下:
1. 导入所需要的库:Scipy 中的 ndimage 模块用于图像处理,Skimage 中的 io 模块用于图像读取,Matplotlib 中的 pyplot 模块用于图像显示和保存。
2. 读取原始图像:使用 io.imread 函数读取指定路径下的图片文件,得到一个表示图像的数组 img。
3. 中值滤波处理:使用 ndimage.median_filter 函数对原始图像进行中值滤波,得到一个新的滤波后的图像数组 new_img。
4. 显示图像结果:使用 pyplot.subplot 函数创建一个包含两个子图的画布,分别用于显示原始图像和滤波后的图像。使用 pyplot.imshow 函数显示图像,并设置标题和标签等属性。最后使用 pyplot.savefig 函数保存滤波后的图像结果,并使用 pyplot.show 函数显示画布。
中值滤波是一种图像处理中常用的滤波方法,它可以有效地去除图像中的噪点,提高图像的质量。
def median_filter(img, kernel_size): """中值滤波器""" kernel_half = kernel_size // 2 img_median = np.zeros_like(img) # 构建移动窗口 shape = (img.shape[0] - kernel_size + 1, img.shape[1] - kernel_size + 1, kernel_size, kernel_size) strides = (img.strides[0], img.strides[1], img.strides[0], img.strides[1]) windows = np.lib.stride_tricks.as_strided(img, shape=shape, strides=strides) # 对每个窗口进行中值滤波 medians = np.median(windows, axis=(2,3)) # 将中值赋值给输出图像 img_median[kernel_half:img.shape[0] - kernel_half, kernel_half:img.shape[1] - kernel_half] = medians return img_median优化一下
这段代码已经进行了比较好的优化,但如果要进一步提高效率,可以考虑使用并行计算。可以使用Python的`multiprocessing`模块来并行计算每个窗口的中值。
以下是使用`multiprocessing`模块并行计算中值滤波器的优化代码:
```
import multiprocessing
def median_filter(img, kernel_size):
"""中值滤波器"""
kernel_half = kernel_size // 2
img_median = np.zeros_like(img)
# 构建移动窗口
shape = (img.shape[0] - kernel_size + 1,
img.shape[1] - kernel_size + 1,
kernel_size,
kernel_size)
strides = (img.strides[0],
img.strides[1],
img.strides[0],
img.strides[1])
windows = np.lib.stride_tricks.as_strided(img,
shape=shape,
strides=strides)
# 定义并行计算每个窗口中值的函数
def compute_median(window):
return np.median(window)
# 使用多进程并行计算每个窗口的中值
with multiprocessing.Pool() as pool:
medians = pool.map(compute_median, windows.reshape(-1, kernel_size, kernel_size))
medians = np.array(medians).reshape(shape[:2])
# 将中值赋值给输出图像
img_median[kernel_half:img.shape[0] - kernel_half,
kernel_half:img.shape[1] - kernel_half] = medians
return img_median
```
这个优化后的中值滤波器函数使用了`multiprocessing`模块来并行计算每个窗口的中值。我们首先定义了一个`compute_median()`函数来计算每个窗口的中值,然后使用`multiprocessing.Pool()`创建一个进程池,调用`pool.map()`函数来并行计算每个窗口的中值。这种方法可以显著减少计算时间,特别是当处理大型图像时。
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