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python计算机视觉

时间:2015-06-04 编辑:smallpi小派 来源:本站整理

本文主要内容来源于书籍《python计算机视觉编程》
我是一名初学者,如果你发现文中有错误,请留言告诉我,谢谢


PIL模块

PIL模块全程为Python Imaging Library,是python中一个免费的图像处理模块。


打开图像

PIL模块常用到它的Image类,打开图像首先要导入Image类
from PIL import Image
然后调用Imageopen方法。
例如

from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg") # 返回一个Image图像对象
print(image)
# 结果
<PIL.JpegImagePlugin.JpegImageFile image mode=RGB size=800x450 at 0x4731348>
JS "> 

图像的保存及格式转换

图像保存用的是Image对象的save()方法,传入的参数为保存图像文件的名字。
当传入不同的扩展名时,它会根据扩展名自动转换图像的格式。
例如

from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg") # 打开jpg图像文件
image.save("smallpi.png") # 保存图像,并转换成png格式
 

 

转化成灰度图像

获得Image对象后,调用其convert()方法,传入参数"L",即可以返回该图像的灰度图像对象。

from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg")

image_gray = image.convert("L") # 转化成灰度图像
print(image_gray)
# 结果
<PIL.Image.Image image mode=L size=800x450 at 0x46AD648>

Image对象与图像矩阵相互转化

Image对象转化成图像矩阵

Image对象转化成图像矩阵只要将Image对象作为numpy.array()参数即可。

import numpy as np
from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg")
image_array = np.array(image)
print(image_array)
# 结果
[[[177 177 177]
  [177 177 177]
  [176 176 176]
  ..., 
  #此处省略
  ...,
  [232 232 232]
  [232 232 232]
  [232 232 232]]]

图像矩阵转化成Image对象

图像矩阵转化成Image对象通过Image模块的fromarray()方法。

import numpy as np
from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg")
image_array = np.array(image.convert("L"))
image_array = 255 - image_array # 图像矩阵处理,将灰度图像反相
                                # 反相指的是,黑变白,白变黑
image2 = Image.fromarray(image_array)
print(image2)
# 结果
<PIL.Image.Image image mode=RGB size=800x450 at 0x4753748>

 

图像的显示

图像的显示需要用到matplotlib模块。
首先需要到了matplotlib.pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
然后,调用pyplot的imshow()方法,传入Image对象即可

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

image = Image.open("smallpi.jpg")
plt.imshow(image) # 绘制图像image
plt.show() # 需要调用show()方法,不然图像只会在内存中而不显示出来

  

图像显示结果(带坐标轴)

如果想把坐标轴去掉只需要调用pyplot的axis()方法,传入"off"参数

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

image = Image.open("smallpi.jpg")
plt.imshow(image) # 绘制图像image
plt.axis("off") # 去掉坐标轴
plt.show() # 需要调用show()方法,不然图像只会在内存中而不显示出来 

图像显示结果(不带坐标轴)

如果要显示灰度图像,需要导入matplotlib的cm模块
import matplotlib.cm as cm
然后在条用pyplot.show()时,传入关键字参数cmap=cm.gray

from PIL import Image            
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm         

image = Image.open("smallpi.jpg") # 打开图像
image_gray = image.convert("L") # 转化成灰度图像

plt.subplot(2,1,1)
plt.imshow(image_gray) # 没传入关键字参数cmap=cm.gray
plt.axis("off") # 去掉坐标轴

plt.subplot(2,1,2)
plt.imshow(image_gray, cmap=cm.gray) # 指明 cmap=cm.gray
plt.axis("off") # 去掉坐标轴

plt.show() # 显示图像 

显示结果
上:没指定cmap , 下:指定cmap=cm.gray


创建缩略图

创建图像缩略图可以通过Image的thumbnail()方法,参数传入一个元组,指明缩略图的大小,如thumbnail((128,128))
例如

from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg")
image_thumbnail = image.thumbnail((128,128))

image.save("thumbnail.jpg") 

结果为


复制和粘贴区域

复制区域是指截取图像中的一部分,并将这一部分作为一个新的Image对象。
复制区域的方法为crop(),参数为一个含4个元素的元组,用来指定截取区域的左上角点和右下角点。

from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg") # 打开图像
box = (300,100,500,300) # 截取区域
image_crop = image.crop(box) # 按指定截取区域对图像进行截取复制

image_crop.save("image_crop.jpg") # 保存

保存的截取区域图像为

粘贴区域是指在指定图像中放入另一个图像,其方法为paste()。该方法有两个参数,第一个参数为需要粘贴进去的图像,第二个参数为粘贴区域。

from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg")
box = (300,100,500,300)        # 先截取一部分
image_crop = image.crop(box)    

# 为了看到粘贴效果,现将截取部分转180度
image_crop = image_crop.transpose(Image.ROTATE_180) # 转180度
image.paste(image_crop,box) # 将转180度后的图像粘贴到原图像

image.save("image_paste.jpg")
粘贴后原图像变成 


图像的尺寸调整和旋转

尺寸调整方法为resize(),参数为一元组,指定调整后的大小,如resize((128,128))。
图像旋转的方法为
rotate(),参数为旋转角度(数值,单位为度),逆时针方向,如rotate(45)`

from PIL import Image

image = Image.open("smallpi.jpg")

image_resize = image.resize((200,200)) # 尺寸调整
image_rotate = image.rotate(45) # 图像旋转
# image.transpose()也可以旋转图像,但只能旋转90度的整数倍
# 参数为 Image.ROTATE_90 旋转90度
# 180度,270度可类推

image_resize.save("image_resize.jpg")
image_rotate.save("image_rotate.jpg")

尺寸调整为200*200

图像逆时针旋转45度


图像直方图

图像直方图用来统计图像中像素值的分布情况,即统计不同像素值出现的次数。方法为调用matplotlib.pyplothist方法,参数传入图像像素序列和统计区间个数。

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

#打开图像,并转化成灰度图像
image = Image.open("smallpi.jpg").convert("L") 
image_array = np.array(image)

plt.subplot(2,1,1)
plt.imshow(image,cmap=cm.gray)
plt.axis("off")
plt.subplot(2,1,2)
plt.hist(image_array.flatten(),256) #flatten可以将矩阵转化成一维序列
plt.show()

结果为


灰度变换

对于一张灰度图像,其每个像素点都用一个0-255之间的值表示,0表示黑色,越接近0越黑;255表示白色,越接近255越白。
灰度变换就是通过一个特定的函数,使灰度值从一个值转换成另外一个值。
这里列出3种灰度变换

1.【反相】 变换后的灰度值=255−原灰度值

2.【转化到100-200】 变换后的灰度值=原灰度值255.0∗100+100

3.【像素平方】变换后的灰度值=255.0∗(原灰度值255.0)2

from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm

image = Image.open("smallpi.jpg").convert("L")
image_array = np.array(image)

x = np.arange(255)

# 反相
plt.subplot(3,2,1)
plt.plot(x,255-x) # 画出变换函数图像
plt.subplot(3,2,2)
plt.imshow(Image.fromarray(255-image_array),cmap=cm.gray)
plt.axis("off")

# 转换到 100-200
plt.subplot(3,2,3)
plt.plot(x,(x/255.0)*100+100) # 画出变换函数图像
plt.subplot(3,2,4)
plt.imshow( Image.fromarray((image_array/255.0)*100+100), cmap=cm.gray )
plt.axis("off")

# 像素平方
plt.subplot(3,2,5)
plt.plot(x,255*(x/255.0)**2) # 画出变换函数图像
plt.subplot(3,2,6)
plt.imshow( Image.fromarray(255*(image_array/255.0)**2), cmap=cm.gray )
plt.axis("off")

plt.show()

  

`结果如下,(左边是变换函数,右边是图像变换结果)


直方图均衡化

关键词:计算