Python에서 pyFITS를 사용하여 이미지의 평균을 계산합니다.

Question

나는 입니다. 무작위 텍스트에 대해 QR을 만들고, ImageFilter로 흐리게 처리 한 다음, 왜곡되지 않은 이미지를 찾으십시오.

def show_image1(filename): 
    IM=Image.open(filename) 
    IM.show() 

    QR = "HIDUGHEDG[REJG[ERWJGFERWJ[GJREJGE[RJ[]]]]]" 


if __name__ == "__main__": 
    myqr = qrcode.make(QR) 
    #myqr.show() 
    myqr.save("myqr4.png") 



file1 = 'myqr4.png' 

ima = pyfits.getdata('myqr4.jpg') 

#blurred = ndimage.gaussian_filter(file1, sigma=3) 



im = Image.open('myqr4.png') 
im2 = im.convert('RGBA') 
im3 = im2.filter(ImageFilter.BLUR) 
scipy.misc.imsave('blurred.jpg', im3) 
im_blur = Image.open('blurred.jpg') 
im_blur.show() 

im = pyfits.getdata('blurred.jpg') 

print ima - im 

또한

이상적으로 내가

#blurred = ndimage.gaussian_filter(file1, sigma=3) 

를 사용하여 이미지를 흐리게하고 싶습니다 :

내가 pyFITS을 발견하지만 난 그것을 여기에, 이미지 데이터를 수집하기 위해 어떻게 작동하는지에 관한 혼란 스러워요 내 코드입니다

하지만 내가 수입 scipy.ndimage

을 함께 가져온 어쨌든 난 다음

를 설정하고 싶은 경우에도 '정의되지 않은 이름'ndimage '을 말한다

sigma = x 

그런 다음 1에서 5 사이의 x (시그마) 값을 반복 한 다음 왜곡 된 각 이미지의 평균값을 표시 할 수 있습니까?

감사합니다.

Answer 1

그냥 이미지의 평균값을 계산하려면 python으로 scipy 라이브러리를 사용하십시오. 샘플 코드 : -

from scipy import misc 
image_name = 'Birds.jpg' 
calc_mean = misc.imread(image_name) 
print calc_mean.mean()