Numpy 翻转图像

作为一个演示实例，我们将对SciPy库中的图像Lena进行翻转操作（当然是出于科学研究的需要）。 除了对图像进行翻转，还会绘制出它的一部分以及对其应用遮罩的效果。

具体步骤

具体步骤如下:

1. 绘制翻转后的图像。

使用如下代码，沿纵轴方向对数组Lena进行翻转操作：

matplotlib.pyplot.imshow(lena[:,::-1])

2. 绘制图像的一部分。

把图像的一部分切割出来并进行显示。我们需要先查看一下数组Lena的形状（shape）属性。shape是一个用来表示数组维数的元组。如下代码实际上是把图像Lena左上角的四分之一选取并显示出来了。

matplotlib.pyplot.imshow(lena[:lena.shape[0]/2, 
  :lena.shape[1]/2])

3. 对图像应用遮罩的效果。

找到数组Lena中所有的偶数并把它们置零（这只是出于演示目的随意选定的标准），这样就实现了对图像的遮罩效果。获得数组的一个副本，并把其中的偶数置零，其效果相当于在图像上画了很多蓝色的点（如果你看到的是黑白图像，那只能看到黑点）。

mask = lena % 2 == 0
masked_lena = lena.copy()
masked_lena[mask] = 0

所有这些操作的结果是生成一个2×2的图像网格，如下图所示。

本章的完整代码如下。

import scipy.misc
import matplotlib.pyplot

# 加载数组Lena
lena = scipy.misc.lena()

# 绘制数组Lena
matplotlib.pyplot.subplot(221)
matplotlib.pyplot.imshow(lena)

# 绘制翻转后的数组
matplotlib.pyplot.subplot(222)
matplotlib.pyplot.imshow(lena[:,::-1])

# 绘制数组的一部分
matplotlib.pyplot.subplot(223)
matplotlib.pyplot.imshow(lena[:lena.shape[0]/2,:lena.shape[1]/2])

# 应用遮罩的效果
mask = lena % 2 == 0
masked_lena = lena.copy()
masked_lena[mask] = 0
matplotlib.pyplot.subplot(224)
matplotlib.pyplot.imshow(masked_lena)

matplotlib.pyplot.show()