这个用例说明Python 的图像基本运算

import numpy as np  from skimage import data  import matplotlib.pyplot as plt    camera = data.camera()  # 将图像前面10行的值赋为0  camera[:10] = 0  # 寻找图像中像素值小于87的像素点  mask = camera < 87  # 将找到的点赋值为255  camera[mask] = 255  # 建立索引  inds_x = np.arange(len(camera))  inds_y = (4 * inds_x) % len(camera)  # 对应索引的像素赋值为0  camera[inds_x, inds_y] = 0    # 获取图像的行数（高），列数（宽）  l_x, l_y = camera.shape[0], camera.shape[1]  # 建立网格坐标索引  X, Y = np.ogrid[:l_x, :l_y]  # 生成圆形的网格坐标  outer_disk_mask = (X - l_x / 2)**2 + (Y - l_y / 2)**2 > (l_x / 2)**2  # 对网格坐标赋0  camera[outer_disk_mask] = 0    # 建立figure的尺寸比例  plt.figure(figsize=(4, 4))  # 显示图像  plt.imshow(camera, cmap='gray', interpolation='nearest')  # 关掉图像的坐标  plt.axis('off')  plt.show()