用pyFITS计算图像的均值

Question

我试图为随机文本做一个QR，用ImageFilter模糊它，然后找到未处理的图像“平均值”，并把它从扭曲的图像中删除。

我找到了pyFITS，但我对它如何收集图像数据感到困惑，下面是我的代码：

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

另外，理想情况下，我希望用

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

但它写的是“未定义的名称”，即使我用导入scipy.ndimage导入了它

但不管怎样，我想把

sigma = x

然后在1到5之间循环x(西格玛)的值，然后显示每个失真图像的平均值，这可能吗？

谢谢你对这件事的任何帮助。

Answer 1

只需要计算图像平均值，就可以在python中使用use库。样本代码：-

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