Question

我需要在代表某些物理阵列的或多或少的同质图像中搜索异常值。图像的分辨率远高于屏幕分辨率。因此，屏幕上的每个像素都源自图像像素块。是否有可能自定义计算这样一个块的显示值的算法？特别是使用最低值或最高值的可能性会有所帮助。

提前致谢

Answer 1

Scipy提供了几个这样的过滤器。要获得一个新图像（新），其像素是原始图像（img）的w * w块上的最大值/最小值，您可以使用：

new = scipy.ndimage.filters.maximum_filter(img, w)
new = scipy.ndimage.filters.minimum_filter(img, w)

scipy.ndimage.filters有several other filters available。

如果标准过滤器不符合您的要求，您可以自己动手。这里是一个示例，展示了如何在图像中的每个块中获得最小值。此功能可在每个方向上将整个图像（img）的大小减小w倍。它返回一个较小的图像（新），其中每个像素是原始图像的w * w像素块中的最小像素。该函数假定图像处于numpy数组中：

import numpy as np
def condense(img, w):
    new = np.zeros((img.shape[0]/w, img.shape[1]/w))
    for i in range(0, img.shape[1]//w):
        col1 = i * w
        new[:, i] = img[:, col1:col1+w].reshape(-1, w*w).min(1)
    return new

如果您想要最大值，请将min替换为最大值

要使压缩功能正常工作，整个图像的大小必须是每个方向上w的倍数。处理非正方形块或不完全分割的图像留给读者练习。

Python - matplotlib - imshow - 如何影响unzoomed图像的显示值

1 个答案: