在《使用numpy处理图片——滚动图片》一文中,我们介绍了numpy的roll方法,它只能让超出区域的元素回到被移动的区域中,如下图。
而scipy的滚动图片方法则有更多有意思的模式。
先看下原图
它们会抛弃超过尺寸的元素。
它的效果和numpy的roll一样,把元素移动到被移走的空白区域。
它们会先沿原来的0轴(Y轴),对数组做镜像,然后再沿着1轴(X轴),对数组做镜像。
这个模式非常有意思,它会把移走的部分用最近的一个值填充。
import numpy as np
from PIL import Image
import scipy.ndimage as ndimage
source = np.array(Image.open('lena.png'))
modeList = ['reflect', 'grid-mirror', 'constant', 'grid-constant', 'nearest', 'mirror', 'grid-wrap', 'wrap']
for mode in modeList:
target = ndimage.shift(source, (30, 100, 0), mode=mode)
Image.fromarray(target).save('shift_' + mode + '.png')
或见https://github.com/f304646673/scipy-ndimage-example/tree/main/shift