基于python图像处理论文

问：有哪些Python图像处理方面的文章或实例

1. 答：例如：
   Image-Py/imagepy
   首先是基础理论，涉及到数学，概率，信号处理，机器学习等领域。基础只能慢慢积累。至于工具，入门的有PIL，但是PIL对底层像素操作支持的不好，只适合做效果。python科学计算，Numpy是基础，然后是Scipy，Scipy里面包含了很多科学计算方面的函数岩团模块，其中有一个ndimage，里面实现了图像处理的一些经典方法，然后是scikit-image，opencv等大而全的图像处理库，ITK等某一领域专用的类库，可视化可以用matplotlib，三维的可以歼盯用vtk或mayavi。最后强烈推荐我个人的开源项目，ImagePy，可以对任何一个基于氏枣和Numpy的函数，提供界面和交互支持，非常适合学习与研究。

问：基于python的数字图像处理的意义

1. 答：1、数字图像处理是一门综合性多领域交叉的学科，经过多年的发展，已经在机器视觉、自动控制、虚拟现实等领域取得了长足的发展。
   2、其教学目的在于让学生了解数字图像处理的一般概念，掌握该领域最基本的算法唤梁模原理以及实现方法，为进一步的学习打下基础。
   3、Python是一种面向渣洞对象的解释型语言，在其和缓丰富外部库的支持下，实现数字图像处理的基本算法。

问：Python图像处理

1. 答：创建一个简单的图像与图像混合
   1.1 在Image模块中，提供了创建图像的方法。主要是通过**Image.new(mode, size, color)**实现，该方法传入三个斗扒参数：
   mode：图像的创建模式
   size：图像的大小
   color：图像的颜色
   用该方法可以创建衫销袭一个简单的图像，之后我们可以通过save方法将图像保存：
   1.2生成图片如下
   1.3 图像混合
   透明度混合
   透明度混合主要是使用**Image中的blend(im1, im2, alpha)**方法，对该方法的解释如下：
   im1：Image对象，在混合的过程中，透明度设置为（1-apha）
   im2：Image对象，在混合的过或兄程中，透明度设置为（apha）
   alpha：透明度，取值是0-1。当透明度为0是，显示im1对象；当透明度为1时，显示im2对象
   代码实现如下
   1.4原图和混合图的对比
   1.5 遮罩混合
   通过posite(im1, im2, mask)方法实现遮罩混合。三个参数都是Image对象，该方法的作用就是使用mask来混合im1和im2。
   1.6im1、im2和遮罩混合效果对比如下