اگرچه SciPy کتابخانه ای قدرتمند برای محاسبات علمی است، اما به طور خاص برای پردازش تصویر طراحی نشده است. با این حال، می توانید از برخی از توابع SciPy برای انجام وظایف اولیه پردازش تصویر مانند خواندن، نوشتن و نمایش تصاویر استفاده کنید.
1. خواندن تصویر:
می توانید از تابع numpy.ndarray برای خواندن یک تصویر به عنوان آرایه NumPy استفاده کنید:
Python
import numpy as np
# Read the image as a NumPy array
image_array = np.fromfile('image.jpg', dtype=np.uint8')
2. نمایش تصویر:
می توانید از کتابخانه matplotlib برای نمایش آرایه NumPy به عنوان تصویر استفاده کنید:
Python
import matplotlib.pyplot as plt
# Display the image
plt.imshow(image_array)
plt.show()
3. نوشتن تصویر:
می توانید از تابع np.array.tofile() برای ذخیره آرایه NumPy به عنوان یک فایل تصویری استفاده کنید:
Python
# Save the image to a file
image_array.tofile('image_new.jpg')
توجه:
- این روش ها برای وظایف پردازش تصویر اولیه مانند خواندن، نوشتن و نمایش تصاویر مناسب هستند.
- برای کارهای پیچیده تر پردازش تصویر، کتابخانه های تخصصی تری مانند
PillowوOpenCVرا پیشنهاد می کنیم.
کتابخانه های جایگزین:
- Pillow: کتابخانه ای محبوب برای پردازش تصویر در Python با طیف گسترده ای از ویژگی ها برای خواندن، نوشتن، ویرایش و تجزیه و تحلیل تصاویر.
- OpenCV: یک کتابخانه قدرتمند پردازش تصویر با عملکرد بالا که برای کارهای پیچیده تری مانند تشخیص چهره، ردیابی حرکت و پردازش ویدیو مناسب است.
منابع:
- مستندات NumPy: https://numpy.org/doc/
- مستندات Matplotlib: https://matplotlib.org/
- مستندات Pillow: https://pillow.readthedocs.io/
- مستندات OpenCV: https://opencv.org/
