У меня есть массив numpy a типа float64. Как я могу размыть эти данные с помощью фильтра Гаусса?
Я пробовал
from PIL import Image, ImageFilter
image = Image.fromarray(a)
filtered = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=7))
но это дает ValueError: 'image has wrong mode'. (Он имеет режим F.)
Я мог бы создать образ подходящего режима, умножив a на некоторую константу, а затем округляя до целого. Это должно работать, но я хотел бы иметь более прямой способ.
(Я использую Pillow 2.7.0.)
Если у вас есть двумерный массив numpy a, вы можете использовать фильтр Gaussian на нем напрямую, не используя Pillow, чтобы сначала преобразовать его в изображение. scipy имеет функцию gaussian_filter, которая делает то же самое.
from scipy.ndimage.filters import gaussian_filter
blurred = gaussian_filter(a, sigma=7)
Вот мой подход, используя только numpy. Он подготовлен с простым ядром 3x3, незначительные изменения могут заставить его работать с ядрами нестандартного размера.
def blur(a):
kernel = np.array([[1.0,2.0,1.0], [2.0,4.0,2.0], [1.0,2.0,1.0]])
kernel = kernel / np.sum(kernel)
arraylist = []
for y in range(3):
temparray = np.copy(a)
temparray = np.roll(temparray, y - 1, axis=0)
for x in range(3):
temparray_X = np.copy(temparray)
temparray_X = np.roll(temparray_X, x - 1, axis=1)*kernel[y,x]
arraylist.append(temparray_X)
arraylist = np.array(arraylist)
arraylist_sum = np.sum(arraylist, axis=0)
return arraylist_sum