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本章讲解操作和处理图像的基础知识，将通过大量示例介绍处理图像所需的Python 工具包，并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。 1.1 PIL：Python图像处理类库 PIL（Python Imaging Library... 查看全部[ 1.1 PIL：Python图像处理类库 ]
我们处理数学运算、绘制图表，或者在图像上绘制点、直线和曲线时，Matplotlib 是个很好的类库，具有比PIL 更强大的绘图功能。Matplotlib 可以绘制出高质量的图表，就像本书中的许多插图一样。Matplotlib 中的PyLab 接口包含很多方便用户创建图像的函数。Matplotlib ... 查看全部[ 1.2 Matplotlib ]
NumPy（http://www.scipy.org/NumPy/）是非常有名的Python 科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等）以及线性代数函数。NumPy 中的数组对象几乎贯穿用于本书的所有例子中1 数组对象可以帮助你实现数组中重要的操作，比如矩阵... 查看全部[ 1.3 NumPy ]
SciPy（http://scipy.org/） 是建立在NumPy 基础上， 用于数值运算的开源工具包。SciPy 提供很多高效的操作，可以实现数值积分、优化、统计、信号处理，以及对我们来说最重要的图像处理功能。接下来，本节会介绍SciPy 中大量有用的模块。SciPy 是个开源工具包，可以从ht... 查看全部[ 1.4 SciPy ]
我们通过一个非常实用的例子——图像的去噪——来结束本章。图像去噪是在去除图像噪声的同时，尽可能地保留图像细节和结构的处理技术。我们这里使用ROF （Rudin-Osher-Fatemi）去噪模型。该模型最早出现在文献[28] 中。图像去噪对于很多应用来说都非常重要；这些应用范围很广，小到让你的假期照... 查看全部[ 1.5 高级示例：图像去噪 ]