Requisitos previos: Mathplotlib , Scipy
Algunas de las tareas más comunes en el procesamiento de imágenes son la visualización de imágenes, las manipulaciones básicas, el filtrado de imágenes y la segmentación de imágenes.
En este artículo, usaremos un módulo SciPy «ndimage.rotate()» para rotar. El submódulo SciPy ndimage está dedicado al procesamiento de imágenes. Aquí, ndimage significa una imagen n-dimensional.
Acercarse:
- Importe todos los módulos necesarios.
- SciPy viene con algunas imágenes, usamos esas imágenes.
- Llame y pase el parámetro en ndimage.rotate().
- Mostrar imagen.
Paso 1: módulo de importación.
Python3
from scipy import ndimage, misc from matplotlib import pyplot as plt
Paso 2: El paquete misceláneo en SciPy viene con algunas imágenes. Usamos esas imágenes para aprender las manipulaciones de imágenes.
Python3
from scipy import ndimage, misc from matplotlib import pyplot as plt panda = misc.face()
Paso 3: El submódulo «ndimage» de SciPy está dedicado al procesamiento de imágenes. Aquí, «ndimage» significa una imagen n-dimensional.
Sintaxis:
scipy.ndimage.rotate (entrada, ángulo)
Parámetro:
- entrada: la array de entrada.
- ángulo: El ángulo de rotación en grados.
- modo: {‘reflejar’, ‘constante’, ‘más cercano’, ‘espejo’, ‘envolver’}, opcional
Devuelve: La entrada girada.
Python3
from scipy import ndimage, misc from matplotlib import pyplot as plt panda = misc.face() #image rotated 135 degree panda_rotate = ndimage.rotate(panda, 135, mode = 'constant')
A continuación se muestra la implementación:
Ejemplo 1:
Python3
from scipy import ndimage, misc from matplotlib import pyplot as plt panda = misc.face() #image rotated 35 degree panda_rotate = ndimage.rotate(panda, 35, mode = 'mirror') plt.imshow(panda_rotate) plt.show()
Producción:
Ejemplo 2:
Python3
from scipy import ndimage, misc from matplotlib import pyplot as plt panda = misc.ascent() #image rotated 360 degree panda_rotate = ndimage.rotate(panda, 45, mode = 'constant') plt.imshow(panda_rotate) plt.show()
Producción:
