• Python图像处理 2008-01-18 12:11:00
    Python图像处理 最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能。因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型开发再...
    用Python做图像处理
    id="alimamaifrm" style="WIDTH: 750px; HEIGHT: 110px" border="0" name="alimamaifrm" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://p.alimama.com/cpacode.php?t=A&pid=mm_10108440_0_0&w=750&h=110&rn=1&cn=3&ky=&cid=251602&bgc=FFFFFF&bdc=E6E6E6&tc=0000FF&dc=000000" frameborder="0" width="750" scrolling="no" height="110">
           最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能。因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了。在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便。大家可以在 http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm 下载和学习。
           在这里,我主要是介绍一下做图像识别时可能会用到的一些 PIL 提供的功能,比如图像增强、还有滤波之类的。最后给出使用 Python 做图像处理与识别的优势与劣势。
    基本图像处理
           使用 PIL 之前需要 import Image 模块:
    import Image
           然后你就可以使用Image.open(‘xx.bmp’) 来打开一个位图文件进行处理了。打开文件你不用担心格式,也不用了解格式,无论什么格式,都只要把文件名丢给 Image.open 就可以了。真所谓 bmp、jpg、png、gif……,一个都不能少。
    img = Image.open(‘origin.png’)    # 得到一个图像的实例对象 img
    1原图
           图像处理中,最基本的就是色彩空间的转换。一般而言,我们的图像都是 RGB 色彩空间的,但在图像识别当中,我们可能需要转换图像到灰度图、二值图等不同的色彩空间。 PIL 在这方面也提供了极完备的支持,我们可以:
    new_img = img.convert(‘L’)
    把 img 转换为 256 级灰度图像, convert() 是图像实例对象的一个方法,接受一个 mode 参数,用以指定一种色彩模式,mode 的取值可以是如下几种:
    · 1 (1-bit pixels, black and white, stored with one pixel per byte)
    · L (8-bit pixels, black and white)
    · P (8-bit pixels, mapped to any other mode using a colour palette)
    · RGB (3x8-bit pixels, true colour)
    · RGBA (4x8-bit pixels, true colour with transparency mask)
    · CMYK (4x8-bit pixels, colour separation)
    · YCbCr (3x8-bit pixels, colour video format)
    · I (32-bit signed integer pixels)
    · F (32-bit floating point pixels)
    怎么样,够丰富吧?其实如此之处,PIL 还有限制地支持以下几种比较少见的色彩模式:LA (L with alpha), RGBX (true colour with padding) and RGBa (true colour with premultiplied alpha)。
    下面看一下 mode 为 ‘1’、’L’、’P’时转换出来的图像:
    2 mode = '1'
    3 mode = 'L'
    4 mode = 'P'
    convert() 函数也接受另一个隐含参数 matrix,转换矩阵 matrix 是一个长度为4 或者16 tuple。下例是一个转换 RGB 空间到 CIE XYZ 空间的例子:
        rgb2xyz = (
            0.412453, 0.357580, 0.180423, 0,
            0.212671, 0.715160, 0.072169, 0,
            0.019334, 0.119193, 0.950227, 0 )
        out = im.convert("RGB", rgb2xyz)
           除了完备的色彩空间转换能力外, PIL 还提供了resize()、rotate()等函数以获得改变大小,旋转图片等几何变换能力,在图像识别方面,图像实例提供了一个 histogram() 方法来计算直方图,非常方便实用。
    图像增强
           图像增强通常用以图像识别之前的预处理,适当的图像增强能够使得识别过程达到事半功倍的效果。 PIL 在这方面提供了一个名为 ImageEnhance 的模块,提供了几种常见的图像增强方案:
    import ImageEnhance
    enhancer = ImageEnhance.Sharpness(image)
    for i in range(8):
        factor = i / 4.0
        enhancer.enhance(factor).show("Sharpness %f" % factor)
    上面的代码即是一个典型的使用 ImageEnhance 模块的例子。 Sharpness 是 ImageEnhance 模块的一个类,用以锐化图片。这一模块主要包含如下几个类:Color、Brightness、Contrast和Sharpness。它们都有一个共同的接口 .enhance(factor) ,接受一个浮点参数 factor,标示增强的比例。下面看看这四个类在不同的 factor 下的效果
    5 使用Color 进行色彩增强,factor 取值 [0, 4],步进 0.5
    6 用 Birghtness 增强亮度,factor取值[0,4],步进0.5
    7用 Contrast 增强对比度, factor 取值 [0,4],步进0.5
    8用 Sharpness 锐化图像,factor取值 [0,4],步进0.5
    图像 Filter
           PIL 在 Filter 方面的支持是非常完备的,除常见的模糊、浮雕、轮廓、边缘增强和平滑,还有中值滤波、ModeFilter等,简直方便到可以做自己做一个Photoshop。这些 Filter 都放置在 ImageFilter 模块中,ImageFilter主要包括两部分内容,一是内置的 Filter,如 BLUR、DETAIL等,另一部分是 Filter 函数,可以指定不同的参数获得不同的效果。示例如下:
    import ImageFilter
    im1 = im.filter(ImageFilter.BLUR)
    im2 = im.filter(ImageFilter.MinFilter(3))
    im3 = im.filter(ImageFilter.MinFilter()) # same as MinFilter(3)
    可以看到 ImageFilter 模块的使用非常简单,每一个 Filter 都只需要一行代码就可调用,开发效率非常高。
     
    9使用 BLUR
    10使用 CONTOUR
    11使用 DETAIL
    12使用 EMBOSS
    13使用 EDGE_ENHANCE
    14使用 EDGE_ENHANCE_MORE
    15使用 FIND_EDGES
    16使用 SHARPEN
    17使用 SMOOTH
    18使用 SMOOTH_MORE
           以上是几种内置的 Filter 的效果图,除此之外, ImageFilter 还提供了一些 Filter 函数,下面我们来看看这些可以通过参数改变行为的 Filter 的效果:
    19使用 Kernel(),参数:size = (3, 3), kernel = (0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5)
    20使用 MaxFilter,默认参数
    21使用 MinFilter,默认参数
    22使用 MedianFilter,默认参数
    23使用 ModeFilter,参数 size = 3
    24使用 RankFilter,参数 size = 3, rank = 3
    小结
           到此,对 PIL 的介绍就告一段落了。总的来说,对于图像处理和识别,PIL 内建了强大的支持,从各种增强算法到 Filter ,都让人无法怀疑使用 Python 的可行性。 Python唯一的劣势在于执行时间过慢,特别是当实现一些计算量大的算法时候,需要极强的耐心。我曾用 Hough Transform(霍夫变换)来查找图像中的直线,纯 Python 的实现处理一个 340 * 100 的图片也要花去数秒时间(P4 3.0G + 1G memory)。但使用 PIL 无需关注图像格式、内建的图像增强算法和 Filter 算法,这些优点使 Python 适合用于构造原型和进行实验,在这两方面Python 比 matlab 更加方便。商业的图像识别产品开发,可以考虑已经被 boost accepted的来自 adobe 的开源 C++ 库 gil,可以兼顾执行性能和开发效率。
    id="alimamaifrm" style="WIDTH: 750px; HEIGHT: 110px" border="0" name="alimamaifrm" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://p.alimama.com/cpacode.php?t=A&pid=mm_10108440_0_0&w=750&h=110&rn=1&cn=3&ky=%CA%E9&cid=50000072&bgc=FFFFFF&bdc=E6E6E6&tc=0000FF&dc=000000" frameborder="0" width="750" scrolling="no" height="110">
    展开全文
  • Python+OpenCV实时图像处理 2020-05-28 12:36:03
    目录 ...初学OpenCV图像处理的小伙伴肯定对什么高斯函数、滤波处理、阈值二值化等特性非常头疼,这里给各位分享一个小项目,可通过摄像头实时动态查看各类图像处理的特点,也可对各位调参、测试...
  • Python图像处理基础 2018-01-20 19:43:36
    对我个人而言使用Python图像处理意在取代matlab,集中化使用Python环境保证之后在机器学习和OpenCV的使用上具有一致性,虽然从实验室师兄师姐的口中得知Python图像处理较之matlab相对复杂(应该只是代码量的问题)...
  • Python 图像处理详解 2013-01-22 18:10:58
    Python图像处理  最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能。因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型...
  • 十个Python图像处理工具 2019-04-01 16:14:39
    这些Python库提供了一种简单直观的方法来转换图像并理解底层数据。 今天的世界充满了数据,图像是这些数据的重要组成部分。但是,在使用它们之前,必须...Python是这些图像处理任务的绝佳选择,因为它作为一种科学...
  • 本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库。 当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分。然而,若想其有所应用,我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程,旨在...
  • Python 图像库包 2016-06-16 22:44:31
    出现no module named pil错误。 PIL是基于Python图像处理开发包,是python image library的缩写。Python图像处理开发包下载地址:http://www.pythonware.com/products/pil/
  • 文章发布于公号【数智物语】(ID:decision_engine),关注...本文主要介绍了一些简单易懂最常用的 Python 图像处理库。 当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分。然而,若想其有所应用,我们需要...
  • 本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库 当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分。然而,若想其有所应用,我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程,旨在提高...
  • 图像处理是对数字图像进行分析和处理的过程,旨在改进或提取其中的某些信息,然后将其用于某些行业领域。 图像处理中的常见任务包括显示图像、基本操作(如裁剪、翻转、旋转等)、图像分割、分类和特征提取、图像...
  • 本文主要介绍了一些简单易懂最常用的Python图像处理库 当今世界充满了各种数据,而图像是其中高的重要组成部分。然而,若想其有所应用,我们需要对这些图像进行处理。图像处理是分析和操纵数字图像的过程,旨在提高...
  • 概述了一些常用的Python库,它们提供了一种简单直观的图像转换方法。 介绍 在我们今天的世界中有很多的数据,而图像是这些数据中的重要组成部分。但是,要使用这些图像,需要对它们进行处理。因此,图像处理是分析...
1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 12,416
精华内容 4,966