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Python 影像處理

Rebeca Gonzalez

Data Engineer

為什麼要轉換影像？

為分類 Machine Learning 模型準備影像
影像最佳化與壓縮
以相同比例儲存影像

一張被處理、降尺度的貓咪照片

旋轉

2 隻狗在玩耍、散步

2 隻狗玩耍、散步的照片，順時針旋轉 90 度

旋轉

2 隻狗在玩耍、散步

2 隻狗玩耍、散步的照片，逆時針旋轉 90 度

順時針旋轉

from skimage.transform import rotate


# 將影像順時針旋轉 90 度 
image_rotated = rotate(image, -90)


show_image(image, 'Original')
show_image(image_rotated, 'Rotated 90 degrees clockwise')

原始狗狗照片與順時針旋轉後並排

逆時針旋轉

from skimage.transform import rotate


# 將影像逆時針旋轉 90 度
image_rotated = rotate(image, 90)


show_image(image, 'Original')
show_image(image_rotated, 'Rotated 90 degrees anticlockwise')

原始狗狗照片與逆時針 90 度旋轉後並排

重設尺度（Rescaling）

2 隻狗的原始影像為 3000 像素，旁為降尺度後的 800 像素影像

重設尺度（Rescaling）

降尺度

from skimage.transform import rescale


# 將影像縮小為原本的 1/4 
image_rescaled = rescale(image, 1/4, anti_aliasing=True, multichannel=True)


show_image(image, 'Original image')
show_image(image_rescaled, 'Rescaled image')

重設尺度（Rescaling）

2 隻狗的原始影像為 3000 像素，旁為降尺度後的 800 像素影像

數位影像中的鋸齒（Aliasing）

字母 A 的影像：無鋸齒與有鋸齒對照

數位影像中的鋸齒（Aliasing）

2 隻狗的重設尺度影像：一張有鋸齒，另一張無鋸齒

調整大小（Resizing）

原始影像 3000 像素，旁為調整大小後的 800 像素影像

調整大小（Resizing）

from skimage.transform import resize


# 設定要調整的高度與寬度
height = 400
width = 500


# 調整影像大小
image_resized = resize(image, (height, width), anti_aliasing=True)


# 顯示原始與結果影像
show_image(image, 'Original image')
show_image(image_resized, 'Resized image')

調整大小（Resizing）

2 隻狗的原始影像為 3000 像素，旁為調整大小後但比例失衡的影像

等比例調整大小

from skimage.transform import resize


# 以等比例設定高度與寬度，縮小為原本的 1/4
height = image.shape[0] / 4
width = image.shape[1] / 4


# 調整影像大小
image_resized = resize(image, (height, width), anti_aliasing=True)


show_image(image_resized, 'Resized image')

等比例調整大小

2 隻狗的原始影像為 3000 像素，旁為這次等比例調整後的 800 像素影像

一起來練習吧！

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