Scipy Imsave

In diesem Artikel sprechen wir über Python -Programmierung, die Scipy -Bibliothek und die IMSAVE -Funktion der Scipy Library of Python. Python ist eine objektorientierte und eine sehr flexible Programmiersprache und wird in allen Bereichen wissenschaftlicher, Statistiken und Mathematik fast verwendet. Es ist die fortschrittlichste Sprache, nur wegen seiner einfachen und leicht verständlichen Syntax. Es macht die Lebensdauer von Datenwissenschaftlern, Datenanalysten und Forschern komfortabler und fehlerfreier. Scientific Python wird zur Bildverarbeitung, Optimierung, Signalinterpretation und vielem mehr verwendet.

Hier werden wir über die Bildverarbeitung und Bildmanipulation mithilfe von Scipy- und Numpy -Bibliotheken diskutieren. Dieser Artikel hilft den Anfängern zu verstehen, wie sie die Bildverarbeitung in Python mit weniger Komplexität von Code durchführen können. Wir werden jeden Punkt mit detaillierten und richtigen Beispielen diskutieren.

Was ist Scipy Imsave?

Die scipy iMSave -Funktion wird zur Bildverarbeitung und Signalinterpretation verwendet. Es wird speziell verwendet, um ein Bild in Form eines Arrays zu speichern. Mit der Scipy -Bibliothek können wir die Bilddateien in unseren Python -Anwendungen problemlos lesen und schreiben. Mit Hilfe der IMSAVE -Funktion können wir leicht mit den Bildern verschiedener Formate wie PNG, JPEG und JPG verarbeiten, ohne Bedenken hinsichtlich unterschiedlicher Bildhintergründe, Farben, Typen, Formate usw. zu haben. und speichern Sie sie in jedem Verzeichnis.

Mithilfe des Scipy Miscpakets können wir die verschiedenen Funktionen wie Bildverarbeitung, Bildfilterung, Bildfotografie und Bildsparen abdecken. Die Scipy -Bibliothek hilft beim Lesen und Schreiben der Bilder aus und dem Benutzer, wie die Bilder in verschiedenen Farben angezeigt werden und wie wir die Bilder in einem Ordner oder Verzeichnis speichern können. Da sich die Bildwerte in Numpy -Arrays befinden, wird die scipy iMsave -Funktion verwendet, um die Numpy -Array -Werte des Bildes in einem Ordner oder einem lokalen Verzeichnis zu speichern.

Syntax der Scipy Imsave -Funktion

Die IMSAVE -Funktion wird im MISC -Paket der Scipy -Bibliothek bereitgestellt. Wenn wir die IMSAVE -Funktion verwenden müssen, müssen wir das Misc -Modul der Scipy -Bibliothek aufrufen. Die Syntax der scipy iMsave -Funktion lautet wie folgt:

Die IMSAVE -Funktion enthält drei Parameter - Name, ARR und Format. Der Parameter „Name“ bedeutet den Namen der Datei in der Zeichenfolge oder in Objektformular. Der Parameter „ARR“ wird verwendet, um zweidimensionale, dreidimensionale oder mehrdimensionale Numpy-Arrays zu liefern, die die Bildwerte enthalten. Ein zweidimensionales Array wird verwendet, um die Graustufenbilder zu speichern, während das dreidimensionale Array rot, grün und blau Farbbilder speichert. Zu guter Letzt speichert das vierdimensionale Array die Alpha-Schichtbilder. Der letzte Parameter ist "Format", das das Format des Bildes angibt. Das „Format“ wird verwendet, um die Bildverlängerungen zu bestimmen .png, .JPG und so weiter. Gehen wir mit dem Beispielabschnitt über, um zu erfahren, wie Sie die IMSAVE -Funktion in Python -Programmen verwenden können.

Beispiel 1:

Das erste Beispiel ist sehr linear und interessant. Der Referenzcode wird in der folgenden Abbildung für Ihre Bequemlichkeit erwähnt. Bitte gehen Sie mit dem Code durch. Siehe den folgenden Beispielcode:

Importioo importieren
vom Scipy Import Misc
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
img = misc.Gesicht()
Imageio.Imsave ('.// Desktop // Katze.JPG ', IMG)
PLT.IMshow (IMG)
PLT.zeigen()

Zunächst importieren wir das Misc -Modul aus der Scipy -Bibliothek. Dabei werden die Imageio Matplotlib -Bibliotheken in das Programm importiert. Wir verwenden das "Gesichts" -attribut des Misc -Pakets, um das Gesicht des Bildes zu lesen und es in der Variablen "IMG" zu nennen. In der IMSAVE () -Methode befindet sich ein Bild mit der Adresse. Der erste Parameter ist die Adresse des Bildes. Der zweite Parameter ist die Lesemethode, die auf dem angegebenen Bild durchgeführt werden soll. Die plt.IMshow () -Funktion wird verwendet, um die Daten oder Arraywerte als Bild anzuzeigen. Nachdem wir dieses Programm ausgeführt haben, erhalten wir die folgende Ausgabe:

Beispiel 2:

In diesem Beispiel wird erläutert, wie ein Bild erstellt wird, indem die Array -Werte angegeben und in einem bestimmten Verzeichnis gespeichert werden. Betrachten Sie den Beispielcode im folgenden Screenshot:

Importioo importieren
Numph als NP importieren
vom Scipy Import Misc
img = np.Nullen ((255, 255), DTYPE = NP.Uint8)
IMG [:] = np.Arange (255)
Imageio.Imsave ('./Zeugnis.png ', img)

In der ersten Zeile wird die Imageio -Bibliothek gefolgt von der Numpy -Bibliothek als NP und der Scipy -Bibliothek importiert, um das Misc -Modul aufzurufen. Danach wird das Datenarray deklariert, gefolgt von den Typdaten mit dem NP.Zeros () -Funktion. Das Datenarray wird an die Funktion iMsave () übergeben, um sie als Bild zu speichern. Lassen Sie uns nun sehen, welche Art von Bild mit den angegebenen Daten und der IMSAVE () -Funktion erstellt wird:

Beispiel 3:

Dieses Beispiel zeigt uns, wie Sie das Bild der grauen Farbwürfel mit iMsave () -Funktion erstellen und anzeigen. Lassen Sie uns den Code demonstrieren, der Ihnen hilft, das Programm zu verstehen.

Importioo importieren
Numph als NP importieren
vom Scipy Import Misc
Matplotlib importieren.Pyplot als PLT
PLT.rcparams ["Figur.Figsize "] = [5, 5]
img = np.willkürlich.Rand (5, 5)
Imageio.Imsave ('./img.png ', img)
PLT.grau()
PLT.IMshow (IMG)

Hier werden vier Bibliotheken explizit in das Programm importiert - Imageio, Numpy, Scipy und Matplotlib.

Nach dem Import der Bibliotheken PLT.rcparams [“Figur.FigSize ”] wird verwendet, um die Größe des Bildes auf den Bildschirm anzupassen. Mit der Numpy -Bibliothek wird Rand () mit 2 Parametern aufgerufen, wobei die Werte angegeben werden, die die Anzahl der Kästchen im Bild definieren. Der Wert der Rand () -Funktion wird der Variablen „IMG“ zugewiesen. Das Imageio.Imsave () Fuktion wird mit dem Bildnamen und den Array -Werten deklariert, um das Bild zu erstellen. Verwenden der PLT.Gray () geben wir die Farbe des Bildes an. Verwenden der PLT.IMshow () -Funktion, wir zeigen das Bild auf dem Bildschirm an.

Der Screenshot der resultierenden Ausgabe wird erwähnt. Sie können dieses Programm auch für das Üben ausprobieren, indem Sie nur die Werte ändern und das Ergebnis sehen.

Abschluss

Lassen Sie uns schließlich das gesamte Thema in nur wenigen Zeilen schnell überprüfen. Scipy macht die Datenwissenschaftler entspannter, indem sie eine breite Palette von Bibliotheken anbieten, um mit komplexen Anwendungen umzugehen. In diesem Artikel geht es um die Scipy Imsave -Funktion. Wir haben etwas über Imsave gelernt, was eine Funktion der Bildverarbeitung der Scipy Library-Unterpackung ist. Es handelt sich um eine integrierte Skipiefunktion und wird verwendet, um das Bild in einem lokalen Verzeichnis oder einem beliebigen erwähnten Pfad leicht zu speichern. Nachdem Sie sich über die Bildverarbeitung gelernt haben, können Sie die verschiedenen Vorgänge auf dem Bild problemlos ausführen und ein Bild am gewünschten Ort speichern. Hoffentlich können die bereitgestellten Beispiele Ihnen sehr helfen und Sie können an Ihrem Ende üben, indem Sie unterschiedliche Änderungen vornehmen.